Caltech 연구진, 시간에 따라 바뀌는 물리 법칙을 학습한 AI로 기후 '티핑 포인트' 예측…단순화한 기후 모델에서 2년 이상 앞서 포착(보도)

확인된 내용 (사실)

인공지능신문 보도에 따르면 미국 Caltech 연구진이 시간이 흐르며 물리 법칙이 달라지는 상황을 학습하는 딥러닝 모델(재귀 신경 연산자)을 개발했다. 이 모델은 시스템이 임계점을 넘어 급격하고 되돌릴 수 없게 변하는 티핑 포인트를 미리 예측하는 데 쓰였다. 단순화한 기후 모델에서 해양 저층운이 사라지는 시점을 2년 넘게 앞서 예측했고, 시점 오차는 약 11일이었다. 항공역학 시스템에도 적용했다.

의미 (해석)

그동안 AI 기상 예측은 주로 일상적인 날씨 변화를 다뤘다. 이 연구는 비가역적인 급변 시점을 예측하는 쪽으로 대상을 넓혔다. 다만 실제 기후가 아니라 단순화한 모델에서 얻은 결과라는 점은 감안해야 한다.

출처

• 보도 AI가 기후변화 ‘돌이킬 수 없는 순간’ 예측한다…칼텍, 재귀 신경 연산자로 비가역적 변화 예측 임계점 2년 앞서 포착 인공지능신문