마이크로소프트(MS) 연구진이 2~6주 뒤 기상예보 정확도를 높이는 머신러닝 기술 '확률적 편향 보정(PBC)'을 개발해 국제학술지 네이처에 발표하고 소프트웨어를 오픈소스로 공개했다. 기존 모델을 새로 만드는 대신 과거 예측과 실제 관측치를 비교해 반복되는 오류를 학습, 기온·강수량 예측 확률을 보정하는 방식으로 고성능 GPU 없이 CPU만으로도 구동된다. 유럽중기예보센터(ECMWF) 모델에 적용한 결과 강수량 예측 항목의 98%, 기온 항목의 92%에서 성능이 개선됐으며, AI 예보 시스템의 성능 지표는 약 두 배로 높아졌다. 케냐 기상당국은 게이츠재단 지원으로 농업용 강수 예측에 이 기술을 시험하고 있다.

• •'확률적 편향 보정(PBC)'은 기존 기상모델의 과거 오류를 학습해 예측 확률을 보정하는 머신러닝 기술
• •GPU 없이 CPU만으로 구동 가능해 기상 인프라가 부족한 국가에도 적용 용이
• •ECMWF 모델 적용 시 강수량 98%, 기온 92%, 기압 91% 항목에서 성능 개선
• •케냐 기상당국이 게이츠재단 지원을 받아 농업·재난 조기경보용으로 시범 적용 중