최근 중국과학원 해양연구소(IOCAS) 인공지능 해양학 연구팀과 해양 열역학 과정 및 기후 변화 연구팀은 Science Bulletin에 최신 연구 성과를 온라인으로 발표하며, 글로벌 해양 지능형 예보 대모델 “랑야(LangYa)”의 기술 프레임워크와 방안을 제시하였다. 관련 내용은 “LangYa: a large AI model for global ocean forecasting”이란 제목으로 Science Bulletin에 게재되었다.

이 모델은 전 세계 해양 수온, 염분 및 3차원 유동장을 대상으로, 시공간적 변화, 대기 강제력, 수온약층 물리적 특성을 융합한 통합 예보 프레임워크를 구축하였으며, 단일 모델만으로 1/12° 공간 해상도에서 향후 1~7일간의 전 지구 해양 상태 예보를 생성할 수 있다.

전 지구 해양 예보는 해양 과학 연구, 자원 개발 및 재해 경보의 중요한 기반이다. 기존 수치 모델은 계산 비용이 높은 반면, 현행 인공지능 해양 예보 시스템은 대부분 일일 순차 추론 방식이나 여러 하위 모델을 조합하여 사용하기 때문에 오차가 누적되고 다변수 간 일관성이 부족한 문제가 발생하기 쉽다. 또한 대기와 해양 데이터를 단순히 연결하는 경우가 많아 대기 강제력이 해양 과정에 미치는 비동기적 영향을 충분히 반영하기 어려우며, 수온약층의 강한 수직 구배도 오랫동안 예보 정밀도를 저해하는 요인이 되어 왔다.

이러한 난제를 해결하기 위해 “랑야”는 다음 네 가지 핵심 설계를 제안하였다. 첫째, 대규모 언어 모델 기반의 시간 임베딩을 활용하여 예보 유효 시간을 명시적으로 표현함으로써, 모델이 단계적 추론 없이도 지정된 유효 시간의 결과를 직접 생성할 수 있도록 하였다. 둘째, 비동기 교차 반복 무작위 샘플링 전략을 도입하여 대기가 해양 상태 변화에 미치는 구동 효과를 구현하였다. 셋째, 코사인 어텐션 기반의 해양 자기 어텐션 모듈을 구축하여 고차원 전 지구 데이터 훈련의 안정성과 수렴 효율을 높였다. 넷째, 수온약층에 특화된 적응형 손실 함수를 설계하여 해양의 주요 수직 구조와 그 진화 과정에 대한 학습을 강화하였다.

[키워드 : 랑야 해양 대모델, 전 지구 해양 지능형 예보]

[본문 URL : https://qdio.cas.cn/2019Ver/News/kyjz/202608/t20260811_8259978.html]