[뉴스스페이스=이종화 기자] 엔비디아가 기상·기후 예측을 위한 AI '디지털 트윈' 지구 모델 'Earth-2'를 완전 개방형으로 공개하며, 전 세계 개발자와 기관의 접근성을 대폭 확대했다.

이 모델은 15일 중기 예보와 6시간 단기 예보를 지원하며, 슈퍼컴퓨터 의존도를 줄여 연산 시간과 비용을 획기적으로 절감한다. 젠슨 황 CEO가 2021년 "인류가 발명한 모든 기술의 궁극적 목적"으로 강조한 프로젝트가 본격 상용화 국면에 진입했다.
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모델 구성과 핵심 기술

blogs.nvidia, au.investing, bloomberg, webpronews, actuia, aiforgood.itu에 따르면, 엔비디아는 Earth-2 플랫폼은 중기예보 'Earth-2 Medium Range'(Atlas 아키텍처 기반), 단기예보 'Earth-2 Nowcasting'(StormScope 기반), 글로벌 데이터 통합 'Earth-2 Global Data Assimilation'(HealDA 기반)을 신규 공개했다.

기존 모델인 CorrDiff와 FourCastNet3도 통합돼 70개 이상 기상 변수(기온, 풍속, 습도 등)를 2.5km 해상도로 처리한다. 이들 모델은 Hugging Face와 GitHub를 통해 무료 배포되며, NVIDIA Earth2Studio 툴킷으로 상용·비상용 모두 활용 가능하다.

구글 GenCast 능가 입증

엔비디아 기후시뮬레이션 연구 책임자 마이크 프리차드 UCI 교수는 TechCrunch 인터뷰에서 "Earth-2 Medium Range가 GenCast를 70여 변수 예측 정확도에서 앞선다"고 밝혔다. GenCast는 2024년 ECMWF 물리모델을 넘어선 바 있으나, Earth-2는 정지궤도 위성 자료로 훈련돼 전 지구 적용이 용이하다. 산업 표준 벤치마크에서 주요 변수(온도, 기압 등) 최고 성능을 기록했다.

실전 성능: 90% 연산 단축

이스라엘 기상청 아미르 기바티 청장은 "2.5km 해상도에서 기존 NWP 대비 연산 시간 90% 단축"이라고 평가했다. 최근 폭우 사태에서 6시간 누적 강수량 예측이 모든 운영 모델 중 최고였다. 중국 GCL은 태양광 발전 예측 정확도 향상, Eni는 가스 수요 주 단위 확률 예측에 Earth-2(FourCastNet·CorrDiff)를 테스트 중이다.

산업·기관 적용 사례

TotalEnergies는 Nowcasting으로 단기 위험 예측 강화, Southwest Power Pool(미국)은 Hitachi와 협력해 풍력 예보 개선 중이다. Brightband는 Medium Range를 실시간 글로벌 예보에 운영하며 "혁신 속도 가속화"라고 호평했다. S&P Global Energy와 AXA 등은 CorrDiff로 지역 리스크 평가를 확대한다.
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Earth-2는 개발자들이 PhysicsNeMo로 파인튜닝 가능해, 소규모 국가나 주 정부의 자원 한계 극복에 최적화됐다. AMS 회의 타이밍에 맞춘 공개로, 미국 동부 겨울 폭풍 예측 경쟁에서 우위를 입증 중이다.