구글이 AI를 활용해 전 세계 도시 지역의 돌발 홍수를 예측하는 모델을 개발하고, 150개국을 대상으로 서비스를 시작했다.

핵심 아이디어는 기상 센서 데이터 대신 뉴스 기사를 활용한 것으로, 구글 연구팀은 제미나이로 전 세계 기사 500만 건을 분석해 260만 건의 홍수 사례를 추출하고 이를 위치·시간 정보가 담긴 데이터셋 '그라운드소스(Groundsource)'로 구축했다. 이 데이터셋을 기반으로 기상 예보를 입력받아 특정 지역의 돌발 홍수 발생 확률을 계산하는 LSTM(장단기 기억) 신경망 모델을 훈련시켰다.

돌발 홍수는 매년 5,000명 이상의 목숨을 앗아가는 기상 재해임에도 단기간·소규모로 발생하는 특성 탓에 기존 딥러닝 모델로는 예측이 어려웠는데, 이번 접근법이 그 데이터 공백을 메웠다는 평가다.

현재 구글 플러드 허브 플랫폼을 통해 예측 결과를 공개하고, 남아프리카개발공동체 등 전 세계 긴급 대응 기관에도 데이터를 제공하고 있다. 다만 현재 모델은 20제곱킬로미터 단위의 낮은 해상도로, 레이더 기반 실시간 강수 데이터를 활용하는 미국 국립기상청 수준의 정밀도에는 미치지 못한다.

구글 연구팀은 동일한 방법론을 폭염·산사태 등 다른 기후 재해 예측 데이터셋 구축에도 확대 적용할 계획이라고 밝혔다.