커뮤니티 스포트라이트: ClimateLearn
ClimateLearn은 기상 모델링과 기후 예측을 위한 ML의 대중화를 목표로 하는 공개 저장소입니다. 알아두면 좋은 핵심 내용은 다음과 같습니다 이 글은 AI가 번역한 기사입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려주세요
Created on September 15|Last edited on September 15
Comment
이 글은 W&B를 도입한 커뮤니티 저장소 중에서 특별히 주목할 만한 프로젝트를 소개하는 연재의 일부입니다. 여러분의 저장소를 소개하고 싶다면 editor@wandb.com 으로 연락해 주세요
💡
ClimateLearn이란 무엇인가요?
이 프로젝트를 시작한 아디티야 그로버의 말을 빌리면, ClimateLearn 는 “최신 기후 데이터와 머신러닝 모델에 표준화되고 직관적인 방식으로 접근할 수 있게 해 주는 Python 라이브러리”입니다. 연구자, 기상 예보관, 기후 과학자가 공개 데이터셋, 베이스라인, 모델 등을 한곳에서 이용할 수 있도록 하여, 단기적인 날씨 예보를 넘어 장기적으로 기후가 어떻게 변화할지까지 예측하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.
ClimateLearn은 왜 만들어졌나요?
기후 분야는 정보가 매우 풍부하며, 매일 테라바이트 단위의 데이터가 생성되고 수십 년 전으로 거슬러 올라가는 방대한 기록도 존재합니다. 한 가지 예를 들면, the ERA5 데이터셋—ClimateLearn에 호스팅되어— 1940년까지 거슬러 올라갑니다.
문제는 많은 기후 모델이 물리학에 기반한 미분방정식 계인 일반 순환 모델(GCM)이라는 점입니다. 이들은 계산 비용이 많이 들고, 새로운 데이터를 넣어도 기대만큼 성능이 크게 향상되지 않는 경향이 있습니다.
머신러닝 모델은 바로 이 문제를 해결합니다. ML 모델은 명시적인 물리학에 의존하지 않기 때문에 필요한 연산 자원이 적습니다. 또한 이들 모델은 두 가지 핵심 과제에서 특히 경쟁력이 있습니다: 날씨 예보와 공간 다운스케일링(지도에서 특정 지역을 확대해 더 세밀한 지리 단위의 날씨를 예측하는 작업).
기후 과학에서 또 한 가지 주목할 점은, 이미지 인식 같은 과제와 비교했을 때 데이터셋과 벤치마킹의 표준화가 크게 부족하다는 것입니다. 이 분야에는 ImageNet에 해당하는 표준 벤치마크가 없습니다. ClimateLearn은 커뮤니티가 함께 활용하고, 유사한 방식으로 평가하며, 어떤 방법이 가장 유망한지 파악할 수 있도록 표준 데이터셋을 제공함으로써 이 문제를 해결하려고 합니다.
본질적으로 ClimateLearn은 기존 예보 방식과 최신 접근법 사이의 격차를 메우는 동시에, 이 분야에서 가장 뛰어난 역사적 데이터셋 일부를 중심으로 표준화를 돕는 수단입니다.
ClimateLearn이 Weights & Biases를 사용하는 이유
많은 레포가 그렇듯이, ClimateLearn이 W&B와 통합된 이유는 재현성과 모델 추적을 훨씬 쉽게 해주기 때문입니다. 이를 통해 실무자는 세밀한 평가와 더 넓은 범위의 지표에 접근할 수 있고, 성능을 이해하기 위한 공통되고 일관된 방식도 함께 제공받습니다.
하지만 Aditya는 교수이기도 하며, W&B는 그의 수업 운영을 한층 수월하게 만들어 줍니다. 그는 학생들의 성취를 쉽게 파악하고, 강의 기간 동안의 진행 상황을 추적하며, 학생들의 실험과 모델 예측, 코드에 직접 상호작용할 수 있습니다. 그의 수업 과제에는 협업이 많이 포함되어 있는데, W&B는 학생 팀이 함께 일할 수 있는 공간을 제공해 팀원이 무엇을 하고 있는지 파악하고 작업을 분담하게 해, 중복 연구로 연산 자원을 낭비하지 않도록 돕습니다.
간단히 말해, W&B는 과거 실험을 기록으로 남기고 앞으로의 실험을 위한 발판이 되는 단일의 공유 시스템에서 모든 기후 예보 작업을 체계적으로 관리합니다.
ClimateLearn의 다음 단계는 무엇일까요?
많은 직업군과 마찬가지로, 기후 과학자들도 머신러닝이 자신의 효율을 어떻게 높일 수 있는지 이해하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. ClimateLearn은 연구와 소프트웨어 혹은 ML 개발 사이의 경계를 흐리게 만드는 데 기여할 것입니다. 이는 기후 커뮤니티가 21세기의 가장 중요한 과학 분야 중 하나에서 협업할 수 있는 중심 허브를 제공하며, 실무자가 거대한 과제에 깊이 파고들거나 프로젝트를 더 작은 단위로 나눠서 맡아 최첨단을 앞당기는 데 기여하도록 돕습니다. 동시에 레포에 이미 공개된 모델과 데이터셋을 지속적으로 개선하는 발판이 되어 줍니다.
결국 ClimateLearn의 목표는 초기 취지를 이어 가는 것입니다. 기후 예보의 진입 장벽을 낮추고, 아직 충분히 받아들여지지 않은 과학 분야에서 머신러닝을 전면으로 끌어올리며, 예보를 더 정확하고 누구나 접근하기 쉽게 만드는 것입니다.
ClimateLearn에 참여하려면 어떻게 해야 하나요?
가장 쉽게 참여를 시작하는 방법은 ClimateLearn의을 확인하는 것입니다 문서 또는 실행하거나 입문용 Colab 튜토리얼또한 레포에 대해 더 잘 이해하려면, 그들의 발표 블로그 글ClimateLearn는 활발히 진행 중인 프로젝트로, 현재 모델들이 지속적으로 학습되고 튜닝되며 개선되고 있습니다.
Add a comment