MS, 머신러닝으로 2~6주 장기 날씨예보 정확도 개선
요약
마이크로소프트 연구진은 기존 물리 기반 예보와 AI 모델이 2주 이후부터 정확도가 떨어지는 문제를 머신러닝으로 해결했다고 밝혔다. 연구진은 2주에서 6주 앞선 날씨를 더 정확하고 비용 효율적으로 예측하는 방법을 찾았다고 설명했으며, 이를 통해 농민과 재난 대응 인력이 더 확실하게 계획을 세울 수 있다고 덧붙였다. 관련 연구 결과는 국제학술지 네이처(Nature)에 발표됐고, 해당 도구는 오픈소스로 공개됐다. 마이크로소프트는 구글, 엔비디아 등 날씨예보용 AI 도구를 개발 중인 기업들의 대열에 합류했다.
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MIT를 포함한 연구팀이 기존 기상예보 모델의 오차를 학습해 보정하는 머신러닝 '후처리' 기법을 개발해, 예측이 어렵기로 유명한 2~6주 범위(서브시즈널 예보) 정확도를 크게 높였다. 이 기법을 유럽중기예보센터(ECMWF)의 모델에 적용한 결과 예측력이 두 배로 늘었고, ECMWF가 주…
오픈AI가 오픈소스 소프트웨어 취약점 분석 전문 스타트업 트레일 오브 비츠 인수를 위한 초기 협상을 진행하고 있다고 디 인포메이션이 13일(현지시간) 보도했다. 거래 규모는 알려지지 않았으며, 논의가 초기 단계여서 인수가 성사되지 않을 가능성도 있다. 2012년 설립된 트레일 오브 비츠…
과학기술정보통신부가 14일 대전 KAIST에서 국제 학술지 네이처 편집위원과 오찬 간담회를 열고 글로벌 로보틱스 연구 동향과 휴머노이드 기술 발전 방향을 논의했다. 간담회에는 김성수 과기정통부 연구개발정책실장, 배충식 KAIST 총장, 올가 부브노바 네이처 센서스 수석편집장, KAIST…
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