D데이 상륙작전을 결정지은 기상 예보는 여전히 뛰어넘기 어려워 보인다. 레딩 대학의 새로운 연구에 따르면 오늘날 최고의 기상 컴퓨터(현대 기계학습 모델 포함)도 1944년 6월의 기상 창을 제임스 스태그 대위와 그의 팀이 빈약한 관측 데이터와 위성 없이 예측한 것보다 더 잘 맞히지 못했을 것이다.
이 연구는 D데이 영화 '프레셔' 개봉에 앞서 저널 '웨더'에 게재됐다. 연구진은 AI 기반 기상 모델을 사용해 드와이트 아이젠하워 장군이 상륙작전을 24시간 연기하도록 만든 폭풍에 대한 50가지의 서로 다른 예보를 생성했다.
거의 없는 데이터로 만든 예보
1944년, 예보관들은 위성도, 대서양 상공의 레이더 네트워크도, 소수의 기상 관측선만 있었다. 연합군 수석 기상관인 스태그는 아이젠하워에게 상륙작전을 6월 5일에서 6월 6일로 연기하라고 조언했다. 영국 해협 상공에 잠잠한 날씨의 좁은 창이 예상됐기 때문이다.
주 저자인 앤드류 찰튼-페레즈 교수는 "제임스 스태그 대위는 역사상 가장 어려운 임무 중 하나를 맡았다. 예보를 틀리면 상륙작전이 실패하고 2차 세계대전에서 패배할 수도 있었다"고 말했다.
기계는 데이터를 추가할 뿐, 확신은 주지 못한다
연구진은 현대 모델에 1944년 날씨에 대한 가장 정확한 재구성 데이터를 입력했다. 그럼에도 예보들은 6월 6일의 기상 창이 유지될지에 대해 의견이 엇갈렸다. 결정적인 기상 특징은 작고 수명이 짧았으며, 관측 데이터 사이의 간격을 여전히 빠져나가는 종류였다.
저자들은 D데이 사례가 컴퓨팅 성능만의 한계를 보여준다고 말한다. 상충되는 증거를 저울질하고 압박 속에서 판단을 내리는 인간의 능력은 기계학습 시대에도 여전히 예보의 핵심으로 남아 있다.
지금 왜 중요한가
기상 모델은 매년 개선되지만, D데이 테스트는 작고 빠르게 움직이는 폭풍이 여전히 그들의 약점임을 시사한다. 이번 연구 결과는 더 조밀한 관측 네트워크의 가치와 예보 결정을 AI에 맡길 때 필요한 주의를 지적한다. 스태그를 시험했던 바로 그 폭풍이 이제 그를 대체하기 위해 만들어진 기계들을 시험하고 있다.