인공지능(AI) 분야를 선도하고 있는 미국 기업 엔비디아가 지구 전체를 가상세계로 구현한 ‘어스2(Earth-2)’를 공개했습니다.

지구 전체를 가상세계, 즉 디지털 트윈으로 구현한 것입니다. 디지털 트윈은 물리적으로 존재하는 사물들을 각종 변수와 조건까지 그대로 가상세계에 복사하여 시뮬레이션을 돌리는 기술입니다.

지구 전체를 디지털 트윈으로 구현함으로써 각종 기상이변부터 기후변화 시나리오까지 구현할 수 있단 것이 엔비디아의 설명입니다. 가상세계에 구현한 두 번째 지구이기 때문에 이름도 어스1이 아닌 ‘어스2’란 명칭이 붙었습니다.

지난 18일(이하 현지시각) 엔비디아는 홈페이지를 통해 어스2 플랫폼을 공개했습니다.

어스2는 같은날 미국 캘리포니아주에서 개최된 연례 AI 콘퍼런스 ‘GTC 2024’에서도 소개됐습니다. GTC는 엔비디아가 매년 개최하는 콘퍼런스로 AI 업계 동향과 미래 기술을 한자리에서 살펴볼 수 있습니다.

젠슨 황 회사 최고경영자(CEO)는 “기후재난은 이제 일반적인 현상이 됐다”며 “어스2 클라우드 응용프로그램개발환경(API)은 인류가 극한 날씨에 더 잘 대비할 수 있도록 할 수 있다”고 강조했습니다.

　

기술낙관주의자 젠슨 황 엔비디아 CEO, AI 기후문제 해결서 중요 🤔

1993년 실리콘밸리에서 엔비디아를 공동 창업한 뒤 30년 넘게 CEO로 재직 중인 젠슨 황. 오리건주립대학에서 전기공학 학사, 스탠퍼드대학에서 전기공학 석사 학위를 받은 인물입니다.

대학 졸업 뒤 미국 유명 반도체 업체 AMD(어드밴스트 마이크로 디바이시스)에서 마이크로프로세서 설계를 맡은 바 있습니다. 엔지니어 출신인 그는 2021년 미 시사주간지 타임이 선정한 ‘세계 100대 영향력 있는 인물’에 선정된 바 있습니다.

황 CEO는 실리콘밸리에서도 대표적인 기술낙관주의자입니다. 그는 기술 중에서도 AI가 질병이나 빈곤 같은 전 세계적인 문제를 해결해 줄 것이라 믿습니다.

여기에는 기후변화도 포함됩니다.

2022년 황 CEO는 고성능 AI 칩 ‘엔비디아 H100’ 4,608개가 장착된 슈퍼컴퓨터 ‘에오스(EOS)’를 공개했습니다. 당시 황 CEO는 “기후변화를 실시간 시뮬레이션하기 위해선 오늘날보다 10억 배 더 빠른 슈퍼컴퓨터가 필요하다”고 피력했습니다.

　

AI 기후예측 모델 ‘포캐스트넷’ 통해 기후모델링 정확성 ↑·시간 ↓ ⌛

어스2가 개발된 배경을 알기 위해선 2021년으로 거슬러 올라가야 합니다.

황 CEO는 ‘GTC 2021’ 당시 기조연설에서 어스2 구축 계획을 발표합니다. 그는 “어스2가 (회사가) 지금까지 발명한 모든 기술의 집대성이 될 것”이라고 강조했습니다.

온실가스 감축과 기후적응을 위해선 전 세계 정보를 반영한 기후모델이 필요하단 것이 황 CEO의 말입니다.

일기예보는 기상관측 데이터와 수치예보 모델을 결과를 기반으로 날씨를 예측합니다. 반면, 기후모델은 이보다 더 까다롭습니다. 대기·물·얼음·육지에서 나온 정보를 비롯해 인간 활동으로 변화한 각종 정보를 모델링해야 하기 때문입니다.

예컨대 지구의 물 순환 흐름을 예측하기 위해선 대기와 구름에서 더 나아가 지표면과 지하수, 해양에 이르는 정보가 모두 수집돼야 합니다. 까다로운 모델링 과정도 거쳐야 합니다.

각기 다른 지역에서 수집된 데이터가 여러 변수를 고려하면서도 빠르고 정확하게 예측된 값을 내놓기란 쉽지 않은 일입니다.

이를 위해 사측은 ‘포캐스트넷(Fourcastnet)’을 개발합니다. 이는 기후예측 AI 모델입니다.

기존 AI가 1년 걸리는 작업을 1시간 안에 해결해 기후모델링을 향상시켰단 평가를 받습니다.

현 기상 예측 방식보다 연산이 수만 배 빠르고 정확하게 향후 2주간의 날씨를 예측할 수 있단 것이 사측의 설명입니다. 포케스트넷은 작년 7월 독일에서 열린 지구가상화엔진(EVE)^* 정상회의에서 공개됐습니다.

해당 모델은 미 캘리포니아공대(칼텍)의 아니마 아난드쿠마르 석좌교수가 개발했습니다. 아난드쿠마르 교수는 2018년부터 엔비디아에서 AI 연구 책임자를 맡고 있습니다.

^*지구가상화엔진: 기후과학, 고성능컴퓨팅(HPC), AI 중심의 디지털 기반시설을 통합한 국제 이니셔티브이다. 지구의 안녕을 위해 높은 해상도를 갖춘 기후정보를 제공하는 것을 목표로 한다.

　

어스2 구현 위해 자사 기술 총동원한 엔비디아 📊

황 CEO의 말처럼 엔비디아는 지구 전체를 구현하기 위해 거의 모든 기술을 총동원했습니다.

인공위성, 해양, 생태계, 대기 등 필요한 데이터를 모두 수집합니다. 예컨대 대기 흐름은 5세대 국제 기후대기 재분석 방법인 ERA5에서 수집됐습니다. 전반적인 기상데이터의 경우 세계적인 기상예측 정보 기업 더웨더컴퍼니로부터 도움을 받았습니다.

수집된 정보들은 빅데이터 및 머신러닝(ML) 용으로 설계된 ‘래피즈(RAPIDS)’를 통해 처리됩니다.

이후 지구와 똑같은 ‘구형 퓨리에 신경망(SFNO)’을 통해 모든 정보를 통합합니다. 구형 좌표에 각 정보를 입력 후 시뮬레이션 시 정확한 미래 예측이 가능하도록 하는 중요한 절차입니다.

그리고 AI 에뮬레이터가 여러 값을 모두 종합해 디지털 트윈으로 구현합니다. 이는 학습 데이터를 기반으로 예측하는 것을 말합니다. 여기에는 엔비디아가 개발한 ‘모듈러스(Modulus)’가 활용됐습니다. 이는 데이터과학과 물리학을 적용해 AI가 만든 신경망을 훈련하는 것을 목표로 합니다.

마지막으로 엔비디아의 3D 플랫폼 ‘옴니버스(Omniverse)’를 통해 어스2가 최종 구현됐습니다. 옴니버스는 디지털 트윈 등 가상세계 시뮬레이션에 적합합니다. 또 이번 한층 개선된 ‘엔비디아 인퍼런스 마이크로서비스(NIM)’ 클라우드도 사용됐다고 사측은 덧붙였습니다.

　

“어스2, 기존 기후모델링보다 1000배 빨라…해상도 12.5배 정밀” 🗺️

그렇다면 이번에 공개된 어스2는 어떤 장점이 있을까요?

먼저 기존 모델과 비교해 연산 속도가 1,000배 더 빠릅니다. 대기 흐름, 태풍, 난기류 등 국지적인 기상데이터가 입력된 덕에 정교한 시뮬레이션이 가능합니다.

여기에 해상도는 12.5배 더 높습니다. 통상 기존 모델 해상도는 10㎞~100㎞에 불과해 정확도가 떨어집니다. 반면, 어스2는 2㎞로 더 정밀합니다. 이는 각 지역에 맞춰 세밀한 예보가 가능하단 뜻입니다. 에너지 효율도 3,000배 더 높다고 사측은 주장했습니다.

자체 개발한 생성형 AI ‘코르디프(Corrdiff)’도 이점입니다. 생성AI를 적용하면 포캐스트넷이 만든 기후모델링에서 사용가 관심을 가질만한 지표를 만들 수 있습니다.

엔비디아는 “고해상도 데이터 세트에서 미세한 지역 날씨의 물리학을 학습해 결과를 도출하는 최초의 생성AI”라고 소개했습니다.

또 클라우드 API를 사용하여 고해상도 시뮬레이션을 가속화할 수 있다고 사측은 덧붙였습니다.

이를 통해 기후과학 연구를 돕는 플랫폼 기업으로 나아가겠단 것이 엔비디아의 전략입니다.

실제로 이미 대만 기상청은 엔비디아의 어스2를 사용한단 계획을 밝혔습니다.

대만 국립방재과학기술센터(NCRD)에 따르면, 2000년 이후 136개 이상의 태풍이 대만을 강타했습니다. 태풍 상륙 시 보다 정확한 위치를 예측함으로써 인명피해와 경제 손실을 최소화할 필요가 있단 것이 대만 기상청의 설명입니다.

한편, 미국 국립해양대기청(NOAA) 또한 2022년부터 디지털 트윈으로 지구 환경 모니터링 예측 및 시각화를 위한 프로젝트를 진행 중입니다.

이 프로젝트 또한 엔비디아와 록히드마틴이 맡아 구축 중입니다.

육지, 해양, 빙권, 대기, 우주 등 테라바이트(TB) 단위의 지구 물리학 데이터를 시각화하는 것을 목표로 합니다. 마찬가지로 엔비아의 옴니버스 플랫폼을 통해 구현됩니다.

　

[엔비디아 디지털 트윈 ‘어스2’ 모아보기]
① “지구 전체를 가상세계로 구현” 엔비디아, ‘어스2’ 플랫폼 공개
② 기후리스크 시각화, 해저 지도 구축 등 ‘어스2’ 활용 중인 기후테크 기업 3곳은?