"AI로 기후재난을 피할 수 있다!"...구글, 딥러닝 활용해 최대 7일 전 홍수 예측

AI에 과거 사진, 하천 수위 판독 등 학습시켜 정확도 상승...5~7일 이내 발생 가능성 높은 지역 경고

2024-03-22     정수성 기자

구글의 AI가 최대 7일 전에 홍수를 예측하는 데 성공하며 발생 빈도가 늘어가는 기후재난 대응에 큰 도움이 될 것으로 보인다.

21일(현지시간) 네이처에 공개된 연구 결과에 따르면 구글은 홍수가 발생하는 지점의 과거 사진, 하천 수위 판독, 고도 및 지형 판독 등의 지형 데이터를 학습해 추후에 발생할 홍수 시기, 범위 등을 예측했다.

학습된 데이터를 바탕으로 구글 AI는 수십만 개의 시뮬레이션 모델을 구축해 가장 가능성이 높은 결과를 보여준다.

홍수는 이상기후 현상 중에서도 발생 빈도가 잦다. 최근에는 지구온난화로 인해 해수면 상승, 기압 변화처럼 직접적 영향을 주는 요인이 늘어 이전보다 자주 발생하고 있다.

앨라배마대학 하메드 모프타카리 토목공학교수는 기후위기로 인해 대부분의 해안 지역사회에서는 이번 세기 말까지 '100년만의 역대급 홍수(100년 홍수, 100-year floods)'를 매년 겪을 것이라고 전망했다.

연구원들은 두 가지 탄소배출 시나리오를 바탕으로 추세 분석을 진행하고 미래의 극한 해수면 추정을 위해 전 세계 300개 이상의 조수 게이지 데이터를 사용했다.

그 결과, 이산화탄소 배출량이 이번 세기말까지 증가해 2040년에 최고치에 도달한 후 다시 감소하는 경우를 포함한 두 가지 시나리오 모두에서 연구 대상 지역의 100년 홍수를 증가시키는 것으로 나타났다.

가장 큰 원인은 탄소배출 증가와 이로 인한 해수면 상승이었다.

대기 중에 늘어난 탄소가 온난화를 가속화시키고 해수 온도 상승, 빙하 유실로 이어지며 홍수 발생 위험이 높아지는 것. 

이로 인한 피해 규모도 커졌다. 특히 중저소득 국가는 기후 재난 발생 횟수 증가, 재난 대비 시스템 마련 미흡 등으로 상대적으로 피해 규모가 더 컸다.

실제 지난해 지중해에서 발생한 폭풍 다니엘(Daniel)은 리비아 동부 데르나(Derna) 시를 습격, 대홍수가 발생했다.

피해 발생 초기에만 이 홍수로 인해 데르나 시의 약 3분의 1이 쓸려나갔다. 건물 6000여 채 중 1500채가 피해를 입었고 실종, 사망과 같은 인명 피해도 상당했다.

이같은 기후재난의 규모와 발생 빈도가 늘어날수록 예측 시스템의 중요도는 높아질 수밖에 없다. 

구글의 AI 모델이 주목받는 것도 이 때문이다.

회사 측에 따르면 AI를 통해 특정 위치에 대한 매우 정확한 모델을 구축, 이를 통해 7일 전에 일부 홍수를 성공적으로 예측했다. 

또한 아프리카, 아시아 일부 지역과 같이 비교적 대표성이 낮은 지역에서의 예측 정확도가 높다는 점도 긍정적인 평가를 받고 있다.

회사 측 주장에 따르면 해당 기술은 80여 개국에서 이용할 수 있고 구글 검색, 지도 및 안드로이드 알림을 통해 사용자에게 적합한 기후 정보를 제공하는 것도 가능하다.

구글 측은 "이 AI 프로그램이 더 나은 홍수 예측 모델이 되길 바란다"며 "이를 위해 기계 학습의 잠재력을 지속적으로 탐구하며 전문 연구자들과 협력을 이어갈 것이다. 최종적으로 이번 프로그램이 글로벌 홍수 예측 플랫폼으로 성장하길 희망한다"고 말했다.  

한편 구글은 이달 초, 환경단체인 환경보호기금(EDF)과 협업해 인공위성 '메탄샛(Methane SAT)'을 발사한 바 있다. 메탄샛은 구글의 AI를 적용, 메탄이 배출된 지역과 배출량 등의 정보를 수집하는 장치로, 기후변화 대응에 주요 역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 

[데일리e뉴스= 정수성 기자]