상파울로 대학교의 연구자들은 TITAN-LSTM이라고 불리는 AI 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 폭풍의 경로와 강우 강도를 최대 30분 전까지 예측하며, 5분마다 업데이트됩니다. 이 도구는 폭우가 내리기 전에 도로 폐쇄 또는 대피 등의 결정을 내릴 시간을 시민 방어팀에 제공하도록 설계되었습니다.
상파울로 대학교(USP)의 천문학, 지구물리학 및 대기과학 연구소(IAG)의 연구팀이 폭풍의 진행 방향과 강도를 도래하기 최대 30분 전에 예측하는 인공지능 시스템을 개발했다고 Jornal da USP와 상파울로 연구 재단(FAPESP)의 보도에 따릅니다. 이 시스템은 TITAN-LSTM이라고 불리며 5분마다 예보를 업데이트합니다.
이 도구는 IAG-USP의 박사후연구원 Andrea Salome Viteri López에 의해 교수 Carlos Augusto Morales Rodriguez의 감독 하에 개발되었습니다. 이 연구는 FAPESP의 자금 지원을 받았으며, USP의 보도에 따르면 Capes로부터도 지원을 받았습니다. 연구 결과는 2026년 10월 1일 Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation에 DOI 10.1029/2026JH001337로 발표되었습니다(FAPESP 뉴스 에이전시 보도에 따름).
시스템 작동 원리
TITAN-LSTM은 두 가지 기존 기술을 결합합니다. 첫 번째인 TITAN은 1990년대 미국 국립대기연구센터(NCAR)에서 개발한 오픈소스 알고리즘으로, 레이더 이미지를 사용하여 폭풍을 추적하고 각 폭풍의 면적, 강도, 방향 및 속도를 계산합니다. 두 번째는 장단기 기억(LSTM) 신경망으로, 시간에 따른 데이터 수열의 패턴을 인식하도록 구축된 AI 모델입니다.
시스템은 원본 레이더 이미지를 신경망에 입력하는 대신, TITAN의 폭풍 측정값을 수치 수열로 변환하고, LSTM 모델은 이를 사용하여 폭풍의 면적, 방향 및 강도가 어떻게 변화할지 예측합니다. 뉴스 매체 ND+는 López가 프로젝트의 목표를 매우 짧은 시간대의 강우 예보를 생성하는 것이라고 설명했다고 보도했습니다.
훈련 데이터 및 테스트
모델은 FAPESP 뉴스 에이전시에 따르면, 상파울로 수도권 비리티바 미림 시의 포르테 노바 댐에 위치한 SP Águas(Daee-Spol)에서 운영하는 편파 기상 레이더의 데이터를 사용하여 2016년부터 2019년 사이에 훈련 및 테스트되었습니다. 레이더는 반경 120킬로미터를 커버했습니다. Jornal da USP도 레이더의 위치와 동일한 2016-2019년 데이터 기간을 보도했습니다.
연구자들은 처음에 그 레이더 데이터에서 32,000개 이상의 폭풍을 추적했습니다. 폭풍이 최소 20분 이상 지속되었고 다른 폭풍과 병합되지 않았다는 조건을 포함한 선택 기준을 적용한 후, 439개 사건이 남았습니다. 이 중 307개는 신경망 훈련에 사용되었고 132개는 테스트에 사용되었습니다(FAPESP 에이전시 보도에 따름).
보고된 정확도
FAPESP 뉴스 에이전시의 보도된 수치에 따르면, TITAN-LSTM은 폭풍의 강우가 덮을 면적을 예측하는 데 있어 독립형 TITAN 방법보다 약 3배 더 잘 수행되었으며, 초기 예보 분에서 정확도 지수를 약 0.2에서 약 0.7로 높였습니다. 동일한 출처는 오탐지의 약 70% 감소와 5분 앞에서 시간당 약 3mm의 강우 강도 오차, 30분 지점에서 3-4mm/시간으로 증가한 것을 보도했습니다.
Jornal da USP는 하이브리드 모델이 보다 복잡한 심층학습 접근법의 성능과 일치하면서도 상당히 적은 컴퓨팅 전력을 요구했다고 보도했습니다. ND+는 모델 훈련이 표준 노트북에서 약 20분이 소요되었으며 슈퍼컴퓨터의 필요성이 없었다고 보도했습니다.
한눈에 보는 TITAN-LSTM
지표
보도된 수치
예보 범위
최대 30분, 5분마다 업데이트
레이더 데이터 기간
2016-2019년, 포르테 노바 댐, 비리티바 미림
추적/사용된 폭풍
32,000개 이상 추적; 439개 선택(307 훈련, 132 테스트)
정확도 개선
지표가 ~0.2에서 ~0.7로 상승(FAPESP 에이전시)
오탐지 감소
~70% 감소(FAPESP 에이전시)
훈련 하드웨어
표준 노트북, ~20분(ND+)
의도된 사용
Jornal da USP와 FAPESP 에이전시 보도에 따르면, 목표는 시민 방어 기관에 폭풍의 최악의 강우가 도래하기 전에 도로 폐쇄 또는 위험 지역에서의 대피 등의 조치를 결정할 더 많은 리드 타임을 제공하는 것입니다. 매체는 또한 강우 강도의 상류 정보를 알면 하류의 급속한 하천 수위 상승을 예측하는 데 도움이 될 수 있으므로, 수문학 및 홍수 경보 모델에 공급하는 잠재적 사용도 보도했습니다.
네트워크는 그 정보가 관련성을 유지하는지 여부를 결정합니다.
— IAG-USP 연구자 Andrea Salome Viteri López, FAPESP 뉴스 에이전시 보도
Jornal da USP는 연구자들이 설명한 광범위한 목표가 심각한 기상 사건 중에 긴급 관리 센터의 직원이 적절한 결정을 내릴 수 있는 더 나은 조건을 제공하는 것이라고 보도했습니다.
연구의 한계
모델은 2016년에서 2019년 사이 상파울로 수도권의 레이더 데이터에서만 훈련 및 테스트되었으며, 보도된 정확도 수치는 그 데이터셋에 적용됩니다. 검토된 출처는 운영 배포 날짜나 도구가 시민 방어 기관에 의해 채택되었는지 여부를 보도하지 않습니다.
자주 묻는 질문
TITAN-LSTM이란 무엇입니까?
USP에서 개발한 AI 시스템으로, 레이더 기반 폭풍 추적 알고리즘(TITAN)과 LSTM 신경망을 결합하여 폭풍의 경로와 강우 강도를 최대 30분 전까지 예측합니다.
누가 이 도구를 개발했습니까?
USP의 천문학, 지구물리학 및 대기과학 연구소의 박사후연구원 Andrea Salome Viteri López가 교수 Carlos Augusto Morales Rodriguez의 감독 하에 FAPESP 자금 지원으로 개발했습니다.
예보의 정확도는 어느 정도입니까?
FAPESP 뉴스 에이전시의 보도에 따르면, 강우 면적을 예측하기 위한 모델의 정확도 지표는 초기 예보 분에서 약 0.2에서 약 0.7로 상승했으며, 독립형 TITAN 방법과 비교하여 오탐지는 거의 70% 감소했습니다.
이를 구축하기 위해 어떤 데이터를 사용했습니까?
연구자들은 2016년부터 2019년까지 수집된 상파울로 비리티바 미림의 포르테 노바 댐의 레이더 데이터를 사용하여 32,000개 이상의 폭풍을 추적했으며 신경망 훈련 및 테스트를 위해 439개를 선택했습니다.
이 도구가 이미 시민 방어 기관에서 사용되고 있습니까?
검토된 출처는 도로 폐쇄 및 대피와 같은 시민 방어 결정을 위한 도구의 의도된 사용을 설명하지만, 운영 배포 날짜나 특정 기관에 의한 채택을 보도하지 않습니다.
세계는 이렇게 전한다
포르투갈어브라질 매체(Jornal da USP, FAPESP 뉴스 에이전시, 지역 매체 ND+)는 이 이야기를 USP의 자국산 과학적 성과로 구성하고, 낮은 계산 비용과 홍수가 잦은 상파울로 수도권의 폭풍 경보 및 시민 방어 대응을 개선할 가능성을 강조합니다.
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