XiChen: 4차원 변분 지식을 활용한 관측 확장 가능한 완전 AI 기반 전세계 날씨 예보 시스템

최근 인공지능(AI)의 발전은 기상 예측 분야를 혁신할 수 있는 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 그러나 대부분의 AI 기반 모델은 초기 조건 설정을 위해 수치기상예보(NWP) 시스템에 의존하고 있으며, 이는 종종 슈퍼컴퓨터에서 몇 시간이 소요됩니다. 여기서 우리는 XiChen(시첸)을 소개합니다. 이는 처음으로 관측 자료의 확장성을 고려한 완전 AI 기반의 전 지구적 기상 예측 시스템으로, 데이터 동화(DA)부터 중기 예측까지 전체 프로세스를 단 17초 만에 완료할 수 있습니다. XiChen은 기상 예측을 위한 사전 학습된 기초 모델 위에 구축되었습니다. 또한, 이 모델은 이후 관측 연산자와 데이터 동화 모델로서 미세 조정되어, 일반적인 관측 자료와 원시 위성 관측 자료를 확장적으로 통합할 수 있습니다. 더불어, 4차원 변분 지식의 통합은 XiChen의 데이터 동화 및 중기 예측 정확도가 운영용 NWP 시스템과 맞먹을 정도로 높아, 놀랍게도 8.25일 이상의 유능한 예측 가능 시간을 달성하였습니다. 이러한 결과는 XiChen이 NWP 시스템에 의존하지 않는 완전 AI 기반의 기상 예측 분야에서 강력한 잠재력을 가지고 있음을 입증합니다.