W&B로 기상 예보 분야의 머신러닝 연구를 가속하는 ECMWF
ECMWF가 Weights & Biases를 활용해 협업을 최적화하고 실험 문화를 조성하는 방법을 알아보세요 이 글은 AI가 번역한 기사입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려주세요
Created on September 15|Last edited on September 15
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ECMWF의 머신러닝
날씨는 끊임없이 변하는 조각들이 맞물린 복잡한 퍼즐이라, 지켜보기만 해도 꽤 까다롭습니다. 신뢰할 만한 예보를 만드는 일은 또 다른 차원의 난제이죠.
가장 정확한 전 지구 기상 모델을 보유한 기관으로 평가받는 유럽중기예보센터(ECMWF)는 지난 몇 년간 기상 예보에 머신러닝을 도입하는 연구를 진행해 왔습니다. 올해 초에는 현대적 ML을 운영 환경에 도입하며 중요한 이정표를 세웠습니다. 관측을 모니터링하기 위해 신경망을 활용하기.
ECMWF가 날씨 예측 향상을 위해 ML 적용 연구를 계속해 나가면서, 지속적인 실험과 반복이 필수적입니다. 동시에 여러 실험이 병행되는 만큼, 서로 다른 실행 결과를 효과적으로 추적하고 비교·분석할 수 있는 도구의 활용이 중요해졌습니다. Weights & Biases는 강력한 실험 추적 기능과 풍부하고 인터랙티브한 시각화를 제공하는 최적의 플랫폼으로 자리 잡았으며, 팀이 데이터 기반 의사결정과 모델 최적화를 수행하도록 돕고 있습니다.
분산형 ML 팀
“우리가 지금 추진하는 일은 단순히 복잡도가 한 단계 올라간 수준을 넘어, 훨씬 더 많은 규모의 협업이 필요하다는 걸 잘 알고 있습니다.” ECMWF의 머신러닝 코디네이터 매튜 챈트리가 말했다. “이건 두세 명이 함께 프로젝트를 하는 게 아니라, 열 명, 어쩌면 그 이상이 같은 코드베이스에서 모델을 학습하고, 결과를 비교하며, 다음에 무엇을 할지 결정하는 형태의 협업에 가깝습니다.”
커져 가는 ML 팀을 관리하는 것뿐 아니라, ECMWF는 ML 엔지니어들이 조직 전반에 분산되어 있다는 현실도 함께 다뤄야 합니다. 각 실무자는 다양한 분야의 전문성과 지식을 활용하기 위해 서로 다른 그룹에 배치되어 있습니다. 더 나아가 팀은 여러 국가와 시간대에 걸쳐 흩어져 있기도 합니다. 따라서 과제는 구성원 간 정렬을 원활히 하고, 모두가 같은 이해를 바탕으로 긴밀하게 협업하도록 보장하는 데 있습니다.
원활한 협업을 위해 설계된 Weights & Biases는 팀 전체의 ML 작업과 프로젝트 인사이트를 한데 모으는 허브 역할을 합니다. 최신 git 커밋부터 하이퍼파라미터, 모델 가중치, 지표까지 모든 것이 하나의 공유 워크스페이스에 저장됩니다. 이를 통해 각자의 작업이 투명해지고, 과거 실험을 손쉽게 반복·개선할 수 있어 모델 성능 향상, 정확도 제고, 더 신뢰할 수 있는 결과로 이어집니다. W&B를 단일 진실 원천으로 활용함으로써, ECMWF의 ML 팀은 신뢰를 바탕으로 집단적으로도, 자율적으로도 업무를 수행할 수 있습니다.
AIFS
여러 선도 기업들이 ML 기반 기상 예보에서 빠르게 성과를 내고 있는 흐름을 바탕으로, ECMWF는 자체적인 …을 출범했습니다. 전적으로 ML에 기반한 최초의 예보 시스템, 최신 예보는 웹사이트에서 실시간으로 확인할 수 있습니다. ECMWF의 기존 통합 예보 시스템(Integrated Forecasting System, IFS)을 보완하는 동반 체계로 개발된 인공지능/통합 예보 시스템(Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System, AIFS)은 지구 시스템 모델링 전반에 ML 적용 범위를 확대하는 것을 목표로 합니다. 아직 알파 단계이지만, 약 1도(111 km) 해상도를 갖추고 있으며 바람, 기온, 습도, 지오포텐셜 등 다양한 변수를 예측할 수 있습니다.
“W&B는 AIFS 관련 업무를 지원하는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다.” 챈트리가 말했다. “우리는 다양한 미디어 유형을 기록하고, 여러 예보에 대한 플롯을 만들 수 있습니다. 이를 통해 결과를 손쉽게 비교·대조하여 허위 패턴이 없음을 확인하고, 최적의 모델을 식별할 수 있습니다.”
훈련 중 모델의 공간적 일관성을 평가하기 위해 W&B에 기록한 실제 지구 습도와 AIFS 예측의 예시 지도.
AIFS 개발에는 반복적인 작업이 필수입니다. 즉, 수많은 실험이 필요합니다. 모델 개발 진행 상황을 체계적으로 관리하기 위해 팀은 W&B에 의존합니다. W&B 대시보드를 활용하면 ECMWF는 실험을 실시간으로 구성하고 시각화하며, 데이터와 결과를 한곳에 편리하게 저장할 수 있습니다. 무엇이 효과적이었고 무엇이 그렇지 않았는지의 기록을 바탕으로, 팀은 최적의 모델을 신속히 프로덕션에 적용하는 과정을 가속할 수 있습니다.
“W&B 덕분에 우리는 수많은 접근 방식을 시도해 보고, 어떤 아이디어와 어떤 변화가 성능 향상으로 이어졌는지 파악할 수 있었습니다.”라고 챈트리는 말했다.
지구 시스템 예측의 미래
오늘날 ECMWF의 예보 시스템은 전 세계 최고 수준으로 인정받고 있습니다. 업무에 머신러닝을 도입한 것은, 우리 삶에 가장 큰 영향을 미치는 기상 현상에 대해 더 높은 정확도의 예보를 제공하려는 ECMWF의 여정에서 중요한 진전입니다.
팀이 기상 예보에서 ML의 잠재적 적용 분야를 지속적으로 탐색하는 가운데, 빠른 반복과 실험을 지원하는 도구는 필수적입니다. W&B의 고유한 협업 기능, 맞춤형 시각화, 포괄적인 모델 학습 기록을 활용함으로써 ECMWF는 혁신의 속도를 대폭 가속하고 있습니다.
“W&B 덕분에 더 많이 실험해 볼 수 있고, 아이디어에서 테스트까지 훨씬 더 빠르게 이어갈 수 있습니다.”라고 챈트리는 말했다.
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