AI 기반 몬순 예측이 농업을 바꾸다 ^{CEFR B2}

AI로 강화한 기상 모형이 몬순 및 기후 위험 예측의 판도를 바꾸고 있다. 인도에서는 올해 3,800만 명의 농부가 NeuralGCM 기반 예측을 받았으며, 이 예측은 몬순이 보통 시작하기 4주 전에 제공되었다. 연구진은 모형이 몬순이 6월 초에 상륙한 뒤 북쪽으로 이동하고 진행이 3주간 중단된 사실을 정확히 포착했다고 보고했다.

NeuralGCM은 전통적 물리 기반 모형과 기계학습을 결합한 하이브리드 모형이다. 구글이 개발한 이 모형은 시카고 대학교 연구자들의 벤치마크에서 여러 기상·기후 지표에서 강한 성과를 보였고 계산 효율성도 높았다. 시카고 대학교는 게이츠 재단의 지원을 받아 동아프리카와 서아프리카 지역의 기존 모형들을 폭우철과 폭염을 중심으로 벤치마크할 계획이다. 벤치마크는 몬순의 시작과 진행 같은 계절적 사건을 모형이 얼마나 잘 재현하는지 평가하는 데 도움이 된다.

AI 지원 예보는 농부들에게 파종 시점 선정 등 의사결정 정보를 제공했다. 이 소프트웨어는 노트북에서도 실행되어 고품질 예측을 더 많은 사람에게 접근 가능하게 만들었다. 인도 정부 관계자들과 프로젝트 파트너들은 잠재적 경제적 이익을 강조했고, 연구자들은 정부가 투자한 1달러당 농부에게 100달러 이상이 돌아올 수 있다고 추정했다.

동시에 일부 연구자들은 추가 개발과 정보 연결을 요구한다. Central Research Institute for Dryland Agriculture의 Arun Shanker는 강우 신호를 토양 수분, 증기압 결핍(vapour pressure deficit), 열 스트레스 예보, 작물 성장 단계 민감도 데이터와 연결해야 한다고 말했다. 그는 잘못된 조기 시작 예측이 묘목 손실과 재파종 비용, 성장 시간 손실로 이어질 수 있다고 경고했다.

Human-Centred Weather Forecasts 이니셔티브는 올해 출범했으며 현재 방글라데시, 칠레, 에티오피아, 케냐, 나이지리아 등 5개국과 협력한다. 팀은 2026년에 10개국을 추가하고 2027년에 15개국을 더해 수백만 농부로 범위를 넓힐 계획이며, 저소득 및 중간소득국의 기상 관측관들이 AI 모형을 효과적으로 사용할 수 있도록 교육도 진행하고 있다. Hassanzadeh는 현재의 AI 모형들이 과학적 성취인 점을 강조하면서도 기술적·실무적 과제가 얼마나 빨리 해결될지는 아직 불확실하다고 말했다.