구글 딥마인드, WeatherNext 3 공개…시간당 갱신·5km급 전 지구 기상 AI
구글 딥마인드와 구글 리서치가 2026년 9월 3일 WeatherNext 3를 공개했다. 구글 블로그에 따르면 이 모델은 실시간 위성 데이터와 시간당 갱신, 더 높은 해상도, 정밀한 강수 예측, 청정에너지 관련 변수를 갖춘 플래그십 AI 기상 예보 모델이다. 독립 실시간 평가 기관 Brightband의 라이브 평가 기준으로는 현재까지 가장 진보하고 정확한 전 지구 기상 모델로 소개됐다. 같은 날부터 검색·제미나이·맵스 등 구글 제품군에 반영되기 시작했다는 점도 함께 적혀 있다.
해상도와 갱신 주기가 핵심이다. WeatherNext 3는 온도와 수분 같은 주요 지표면 변수를 5킬로미터(0.05도) 해상도로 시각화하고, 다른 지표면 변수는 10킬로미터, 풍속 같은 대기 변수는 25킬로미터로 유지한다. 이전 모델 WeatherNext 2가 25킬로미터(0.25도) 격자에 6시간 간격 예보를 냈던 것과 비교하면, 전 지구 기상 그림이 대략 다섯 배 더 세밀해졌다는 설명이다. 모델은 매시간 새로운 예보를 만들고, 살아 있는 1시간 단위 정지궤도 위성 모자이크를 입력으로 받는다. 광역 바람장부터 국지 지형까지 물리적으로 일관된 다중 해상도 출력을 목표로 한다고 밝혔다.
강수 정확도 수치도 공개됐다. 중기 전 지구 예보에서 Continuous Ranked Probability Score(CRPS) 기준으로 IMERG 대비 최대 60%, MRMS 대비 30%, 우량계 관측 대비 10% 개선이 초기 리드타임에서 나타났다고 했다. 하루 이상 앞을 계획할 때는 강수 예보가 최대 50% 더 정확해질 수 있으며, 그동안 예보 신뢰도가 낮았던 지역에서 개선 폭이 가장 크다고 밝혔다. 학습에는 나사(NASA)의 위성 기반 Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM(IMERG)와 구글이 위성 레이더로 만든 전 지구 강수 재분석 자료가 쓰였다. 전통 물리 시뮬레이션이 미세 구름 과정 때문에 강수 경계를 흐리게 잡거나 놓치는 문제를 줄이려는 접근으로 설명됐다.
아키텍처는 Functional Generative Network(FGN) 메시 트랜스포머 한 줄기로 정리된다. 조밀한 격자 장, 이산 사이클론 경로, 관측소 수준의 희소 좌표를 네이티브로 출력한다. 기존 수치예보(NWP) 기반 AI 모델이 슈퍼컴퓨터 물리 시뮬레이션에 의존하며 약 6시간 데이터 지연을 안고 있는 것과 달리, WeatherNext 3는 희소 기상 관측소 관측을 직접 학습에 반영해 국지 지형 차이를 5킬로미터 격자에서 반영하려 한다. 해안·계곡·산악처럼 수 킬로미터 안에서 기온·습도가 급변하는 구간을 겨냥한 설계다. 폭풍·전선·강수 시스템이 빠르게 형성될 때 시간당 갱신과 고해상도가 더 이른 대응 단서를 준다는 점도 강조됐다.
제품 쪽 적용도 같은 날부터 시작된다고 밝혔다. WeatherNext 3는 구글 검색, 제미나이 앱, 구글 맵스, 구글 맵스 플랫폼 Weather API, 구글 어스 엔진의 기상 경험을 구동하기 시작하며, BigQuery·어스 엔진 조회와 구글 클라우드 스토리지 일괄 다운로드로 연구·개발·기업 워크플로에 붙일 수 있다. 시간당 갱신되는 전 지구 예측을 모델 설치 없이 쓸 수 있다는 점이 강조됐다. 청정에너지 변수는 그리드 운영자와 재생에너지 사업자가 발전량을 수요와 맞추는 데 쓰인다고 설명됐다. 응급 대응, 항공 경로, 농업처럼 국지·단기 기상에 민감한 현장도 적용 사례로 언급됐다.
이번 글에 적힌 수치와 제품 범위는 모두 2026년 9월 3일 구글 공식 블로그 발표에 근거한다. 가격, 유료 API 요금, 국가별 정확도 세부 표, 앙상블 멤버 수·예보 일수 상한 등은 해당 글에 명시되지 않았다. Brightband 라이브 평가와 CRPS·강수 개선률은 구글이 인용·공개한 범위 안에서만 옮겼다.
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