- 중국은 자국에서 개발한 인공지능 모델을 극한 기상 현상 예측을 위한 해결책으로 적극적으로 추진하고 있다.
- 또한 유엔의 '모두를 위한 조기 경보' 이니셔티브를 통해 여러 대를 수출할 계획입니다.
- 개발도상국들은 태풍과 홍수에 대응하기 위해 이러한 도구들을 시험하거나 이미 사용하고 있습니다.
중국은 기상청과 연구기관들이 자체 개발한 AI 모델을 태풍 감시 및 예보 시스템의 최전선에 배치함으로써 세계적인 AI 강국으로 도약하기 위한 새로운 길을 찾았다.
아시아 최대 경제국인 중국은 이미 확장 경로를 모색하고 있으며, AI 시스템을 다른 개발도상국, 특히 아시아 태평양 지역의 극한 기상 현상 위험에 처한 국가들로 확산시킬 계획입니다.
중국은 세계를 위한 인공지능 기상 시스템을 구축하고 있다
중국은 자국 내 인공지능 기상 연구소의 첫 번째 고객이었지만, 이러한 연구소를 전 세계로 확산시켜 잠재적으로 글로벌 표준으로 만들겠다는 야심도 내비쳤습니다.
국무원 정보판공실이 신화통신을 통해 보도한 바에 따르면 , 중국 기상청(CMA)은 올해 상하이에서 열린 세계 인공지능 학회(WAI)에서 펑허(Fenghe) 기상 서비스 대규모 언어 모델을 글로벌 오픈소스 프로젝트로 소개했다
Fenghe 모델은 중국 사용자에게 맞춤형 날씨 정보와 위험 경보를 제공합니다.
유엔의 '모두를 위한 조기 경보' 이니셔티브는 국제 버전을 도입했는데, 이 버전은 중국어와 영어로 상담을 제공하며 개발자들이 이 모델을 기반으로 자체 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.
어떤 국가들이 이미 중국의 AI 기상 모델을 사용하고 있나요?
파키스탄, 지부티, 에티오피아, 요르단, 몽골, 솔로몬 제도, 스리랑카는 중국의 인공지능 기상 모델을 일상적인 재난 대응 활동에 직접 통합한 개발도상국 7개국입니다.
하지만 그들은 Fenghe와는 다른 모델을 사용하고 있습니다. 대신, CMA에서 개발한 Mazu (다중 위험 경보, 격차 제로, 범용) 시스템을 사용하고 있는데, 이 시스템은 보급 계획이 더 앞서 나가고 있습니다
중국 통신규제청(CMA)의 수석 엔지니어인 판진쥔은 마주를 "개발도상국에 맞춤형 조기 경보 서비스를 제공하는 국제적인 공공재"라고 불렀습니다
이미 40여 개국이 바다의 여신 이름을 딴 이 시스템의 더 빠른 공용 클라우드 버전을 시험 운영하고 있습니다.
인공지능 기반 기상 시스템이 태풍 관측을 개선할 수 있을까요?
연구 측면에서는 측정 가능한 성과가 나오고 있습니다. 중국과학원 대기물리연구소의 과학자들은 푸단대학교와 협력하여 중국의 푸시(FuXi) AI 기상 모델에 직교 조건부 비선형 최적 섭동(O-CNOP)이라는 방법을 결합하여 폭풍이 이동할 수 있는 경로 범위를 예측했습니다. 이 연구 결과는 PreventionWeb에서 8월 1일에 보도했습니다.
Duan Wansuo와 Li Hao 연구원이 이끄는 연구팀에 따르면, 62건의 태풍 사례와 91건의 비교 실험을 통해 FuXi-CNOPs 통합 시스템은 24시간 예측에서 최고의 글로벌 운영 앙상블과 동일한 성능을 보였고, 24시간에서 120시간 예측에서는 이를 능가했으며, 최대 trac오차를 최대 32.33%까지 줄이고 불확실성 추정치를 최대 29.2%까지 개선했습니다.
해당 연구는 ' 대기 과학의 발전(Advances in Atmospheric Sciences)'에 게재되었습니다. Duan은 글로벌 타임즈와의 인터뷰에서 이 접근 방식은 대규모 모델에 대한 추가 학습이 필요하지 않아 컴퓨팅 비용을 절감하고 일상적인 운영에 더 쉽게 적용할 수 있다고 밝혔습니다.
중국 모델들이 그 홍보에 힘을 실어주고 있다
이러한 도구들은 국제적인 주목을 받은 여러 중국 예측 모델을 기반으로 합니다. 상하이 연구진이 개발한 펑우(FengWu)는 0.25도 해상도로 전 세계 예측을 제공합니다.
Communications Earth & Environment에 발표된 연구에 따르면, 이 모델은 유럽 중기예보센터의 고해상도 모델과 Pangu-Weather, GraphCast보다 우수한 성능을 보였으며, 10일 이상까지 정확한 예측 범위를 확장하고 2022년 열대성 trac경로의 5일 오차를 201km로 줄였습니다.
화웨이가자체 개발한 또 다른 시스템인 판구 웨더(Pangu-Weather)는 기존의 수치 예측 방식보다 훨씬 빠르게 예보를 생성하며, 화웨이는 유럽기상연맹(ECMWF)과 중국 기상청(CMA) 산하 국가기상센터 모두 이 시스템의 장점을 인정했다고 밝혔습니다. 이러한 모델들을 통해 베이징은 자국의 기상 AI 기술을 해외에 홍보할 때 활용할 수 있는 탄탄한 국내 기반을 마련했습니다.
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자주 묻는 질문
펑허(Fenghe)란 무엇인가요?
Fenghe는 중국 기상청에서 개발한 오픈소스 대규모 기상 서비스 언어 모델로, 5천만 개의 기상 데이터 토큰을 기반으로 학습되었으며 2026년 상하이 세계 인공지능 학회에서 공개되었습니다. Fenghe의 국제 버전은 유엔의 '모두를 위한 조기 경보' 이니셔티브의 일부입니다.
어떤 국가들이 중국의 마주(Mazu) 경보 시스템을 사용하고 있습니까?
파키스탄, 지부티, 에티오피아, 요르단, 몽골, 솔로몬 제도, 스리랑카 등 7개 개발도상국이 Mazu를 현지에 도입했으며, 퍼블릭 클라우드 버전은 40개 개발도상국에서 테스트되었습니다.
FuXi-CNOPs 시스템은 태풍 예보를 얼마나 개선했습니까?
연구팀에 따르면, 62건의 태풍 사례를 분석한 결과, 해당 시스템은 24시간에서 120시간 범위 내에서 최대 trac오차를 최대 32.33%까지 줄이고 불확실성 정량화 정확도를 최대 29.2%까지 향상시켰습니다.
한나 콜리모어
한나는 암호화폐 분야에서 10년 가까이 블로그를 운영하고 행사를 취재해 온 작가 겸 편집자입니다. Cryptopolitan에서 뉴스 페이지에 기고하며, 탈중앙화 DeFi), 반응형 웹 자산(RWA), 암호화폐 규제, 인공지능(AI) 및 첨단 기술 산업의 최신 동향을 보도하고 분석합니다. 아카디아 대학교에서 경영학 학위를 받았습니다.
