AIMIP: AI 기후 모델 상호 비교 프로젝트 소개

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물리 기반 기후 모델은 수십 년에서 수백 년에 걸친 지구 기후를 시뮬레이션하기 위해 막대한 고성능 컴퓨팅 자원을 사용한다.

AI 기후 모델은 기존 모델 대비 최대 3자릿수 적은 연산량으로 기후 예측이 가능하지만, 모델 간 성능을 비교할 표준화된 평가 기준이 부재했다.

AIMIP Phase 1은 1979년부터 2024년까지의 대기 상태를 예측하는 공통 벤치마크를 설정하고, ERA5 데이터를 학습 및 테스트셋으로 활용한다.

평가 결과, AI 모델은 과거 기후 패턴 재현에서 기존 물리 모델인 GFDL-CM4를 능가하며 지표면 온도 오차를 절반 수준으로 줄였다.

장기 온난화 추세 예측이나 미학습된 기후 충격 상황에서는 모델별 예측 성능 편차가 크고 물리적으로 불가능한 결과를 도출하기도 한다.