구글이 여진 발생 예측 모델 인공지능(AI) 기술을 적용해 정확도를 개선했다고 밝혔다.
마틴 와튼버그 구글 시니어 스태프 리서치 사이언티스트는 6일 구글코리아 화상강연을 통해 "여진 예측 모델에 AI기술을 적용해 모델의 정확도를 개선했다"고 밝혔다. 기존 여진 예측 모델의 정확도는 3%에 불과했지만, 구글의 모델은 6% 가량의 정확도를 보여줬다는 설명이다.
실제 최초의 주진 발생 이후 일어나는 여진은 규모가 작지만 피해 복구작업에 심각한 방해를 준다. 또한 여진이 발생할 위치를 예측하기도 쉽지 않다. 구글 연구팀은 여진 예측 모델을 개선하기 위해 머신러닝 전문가들과 협업을 통해 전세계 118건 이상의 지진을 연구했다. 이 연구성과를 바탕으로 유용한 여진 발생 패턴을 발견, 정확도 개선에 성공했다는 것이 구글 측의 설명이다.
또한 연구팀은 지진의 물리량을 식별하는 뜻밖의 결과를 얻기도 했다. 구글 관계자는 "이를 통해 자연 현상을 더 정확하게 이해하는 데 도움이 될 잠재적인 물리 이론을 발견할 수 있는 새로운 가능성이 열렸다"고 설명했다.
와튼버스 사이언티스트는 "언젠가는 머신러닝을 기반으로 한 예측이 여진 위험이 있는 지역에 긴급 구조대를 투입하고 대피 계획을 알리는 데 도움이 될 수 있을 것"이라고 전망했다.
김위수기자 withsuu@
마틴 와튼버그 구글 시니어 스태프 리서치 사이언티스트는 6일 구글코리아 화상강연을 통해 "여진 예측 모델에 AI기술을 적용해 모델의 정확도를 개선했다"고 밝혔다. 기존 여진 예측 모델의 정확도는 3%에 불과했지만, 구글의 모델은 6% 가량의 정확도를 보여줬다는 설명이다.
실제 최초의 주진 발생 이후 일어나는 여진은 규모가 작지만 피해 복구작업에 심각한 방해를 준다. 또한 여진이 발생할 위치를 예측하기도 쉽지 않다. 구글 연구팀은 여진 예측 모델을 개선하기 위해 머신러닝 전문가들과 협업을 통해 전세계 118건 이상의 지진을 연구했다. 이 연구성과를 바탕으로 유용한 여진 발생 패턴을 발견, 정확도 개선에 성공했다는 것이 구글 측의 설명이다.
또한 연구팀은 지진의 물리량을 식별하는 뜻밖의 결과를 얻기도 했다. 구글 관계자는 "이를 통해 자연 현상을 더 정확하게 이해하는 데 도움이 될 잠재적인 물리 이론을 발견할 수 있는 새로운 가능성이 열렸다"고 설명했다.
와튼버스 사이언티스트는 "언젠가는 머신러닝을 기반으로 한 예측이 여진 위험이 있는 지역에 긴급 구조대를 투입하고 대피 계획을 알리는 데 도움이 될 수 있을 것"이라고 전망했다.
김위수기자 withsuu@
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