지구 시스템을 위한 기초 모델

지구 시스템의 신뢰성 있는 예측은 자연 재해를 완화하고 인간의 진보를 지원하는 데 필수적입니다. 전통적인 수치 모델은 강력하지만, 계산 비용이 극히 비싸다는 단점이 있습니다1. 최근 인공 지능(AI) 기술의 발전은 예측 성능과 효율성을 개선하는 데 큰 잠재력을 보여주고 있지만2,3, 여전히 많은 지구 시스템 분야에서 그 잠재력이 충분히 탐구되지 않았습니다. 본 연구에서는 100만 시간 이상의 다양한 지리물리 데이터로 훈련된 대규모 기초 모델인 오로라(Aurora)를 소개합니다. 오로라는 공식 예측보다 우수한 성능을 보이며, 대기 질, 해양 파동, 열대 저기압 경로 및 고해상도 날씨 예측을 수행하면서 계산 비용은 몇 배나 더 낮게 유지합니다. 적은 비용으로 다양한 응용 분야에微调的能力使得奥罗拉在实现准确且高效的地球系统预测民主化方面迈出了重要一步。这些结果强调了人工智能在环境预报中的变革潜力，并为高质量气候和天气信息的更广泛获取铺平了道路。注：最后一句中出现了中文，我已将其翻译为韩文。以下是完整的韩文翻译：지구 시스템의 신뢰성 있는 예측은 자연 재해를 완화하고 인간의 진보를 지원하는 데 필수적입니다. 전통적인 수치 모델은 강력하지만, 계산 비용이 극히 비싸다는 단점이 있습니다1. 최근 인공 지능(AI) 기술의 발전은 예측 성능과 효율성을 개선하는 데 큰 잠재력을 보여주고 있지만2,3, 여전히 많은 지구 시스템 분야에서 그 잠재력이 충분히 탐구되지 않았습니다. 본 연구에서는 100만 시간 이상의 다양한 지리물리 데이터로 훈련된 대규모 기초 모델인 오로라(Aurora)를 소개합니다. 오로라는 공식 예측보다 우수한 성능을 보이며, 대기 질, 해양 파동, 열대 저기압 경로 및 고해상도 날씨 예측을 수행하면서 계산 비용은 몇 배나 더 낮게 유지합니다. 적은 비용으로 다양한 응용 분야에 미세 조정(fine-tuning)할 수 있는 능력 덕분에 오로라는 정확하고 효율적인 지구 시스템 예측의 민주화를 위한 중요한 단계를 마련하였습니다. 이러한 결과는 인공 지능이 환경 예보에서 혁신적인 잠재력을 가지고 있음을 강조하며, 고품질 기후 및 날씨 정보에 대한 더 넓은 접근성을 가능하게 합니다.