AI 날씨 스타트업 윈드본, 풍선 데이터로 유럽 ECMWF 예보 앞질렀다

AI 날씨 예보 스타트업 윈드본 시스템스(WindBorne Systems)가 자체 AI 모델의 새 버전 '웨더메시(WeatherMesh) 6'를 공개하며, 유럽 정부들이 개발한 세계 최고 수준의 예보 시스템보다 핵심 변수에서 더 잦고 정확한 예측을 내놓는다고 밝혔다. 센서 측정값을 딥러닝 모델에 주입하는 방식을 개선한 덕분이다.

윈드본은 2019년 스탠퍼드 학생들이 더 나은 기상 풍선을 만들어 기상 데이터를 팔겠다는 구상으로 출발했다. 그러다 2022년 기상 예보용 딥러닝 모델이 등장하자, 팀은 자체 모델까지 직접 구축하면 더 큰 가치를 만들 수 있다고 판단했다.

회사는 웨더메시 6가 기상학자들이 가장 정확한 예보 제공자로 꼽는 유럽중기예보센터(ECMWF)의 전통 모델과 AI 모델 양쪽보다 여러 변수에서 더 정확하다고 주장한다. 카이 마실랜드 최고제품책임자는 "웨더메시 6는 5일 뒤 예보가 전통 예보의 하루 전 예보만큼 정확하다"며 특히 지표면 기온 측정에서 그렇다고 설명했다.

웨더메시 6는 전통 모델이 6시간마다 예보를 내는 것과 달리 매시간 예보를 생성한다. 해상도는 데이터 품질이 가장 높은 유럽과 미국 본토에서 3km까지 높아졌다.

전통 예보는 값비싼 슈퍼컴퓨터가 필요한 복잡한 물리 모델로 만들어져 시간이 오래 걸린다. 구글 딥마인드 같은 대형 연구소와 스타트업이 만드는 AI 모델은 물리 모델보다 빠르지만, 아직 해상도가 낮고 다루는 변수가 적으며 더 먼 미래로 갈수록 정확도가 떨어지는 한계가 있다.

윈드본의 강점은 모델 구축과 데이터 수집을 결합한 데서 나온다. 회사는 전 세계 15개 지점에서 띄운 약 400개의 풍선을 늘 운용하며 센서 데이터를 모으고 있다. 존 딘 최고경영자는 "데이터셋 우위 없이 AI 기반 날씨 회사를 운영한다는 사업 모델은 개인적으로 이해되지 않는다"고 말했다.

ECMWF의 우위는 흩어진 센서 측정값을 기계가 읽을 수 있는 종합적인 세계 상황으로 바꾸는 '데이터 동화(data assimilation)' 역량에서 비롯된다. 현재 AI 날씨 모델들은 ECMWF와 미국 해양대기청(NOAA)이 만든 데이터셋에 의존한다.

윈드본의 AI 책임자 조안 크레우스코스타는 풍선과 다른 출처에서 모은 데이터를 모델에 직접 주입한 것이 새 버전 성능 향상의 핵심 이유라고 말했다. 안정성을 잃지 않고 이런 예보를 내놓도록 트랜스포머 기반 모델을 다시 설계하고 조정하는 데 1년이 걸렸다. 딘 CEO는 "이제 ECMWF의 초기 조건을 빼더라도 꽤 잘 해낼 것"이라고 내다봤다.

회사는 지난해 유나이티드항공 여객기가 풍선 중 하나와 충돌하는 아찔한 사고를 겪었다. 비행기는 경미한 손상을 입었고 다친 사람은 없었다. 윈드본은 센서 장비 크기에 관한 미국 규정을 지킨 점이 피해를 줄였다고 보며, 지금은 항공 교통을 감시해 풍선을 지나가는 항공기에서 비켜 움직이도록 하고 있다.

2024년 기준 8,500만 달러 기업가치로 2,500만 달러의 벤처 투자를 유치한 윈드본은 풍선 데이터를 NOAA와 미 공군·해군에 판매하며, 예보는 투자자와 원자재 트레이더에게도 판다. 다만 딘 CEO는 사람들이 2년 뒤 소비자 정보를 에이전트를 통해 얻길 원한다면 SaaS 제품에 대규모 인력을 투입하고 싶지 않다며, 상용 제품보다 모델과 데이터 인프라 구축에 집중하겠다고 밝혔다.