AI × 지속가능성 추적과 정책 기술14 기후 변화 시뮬레이션 : AI vs 기존 모델의 차이 AI 기후 시뮬레이션은 전통 모델의 한계를 극복하고, 정밀 예측과 실시간 대응을 가능하게 하며,다중 시나리오 기반의 국제 협업 플랫폼으로 진화하고 있다. 이는 정책 결정과 기후 리스크 관리의 핵심 인프라로 부상 중이다.전통 기후 시뮬레이션 모델의 한계기후 변화 예측은 오랜 시간 동안 수치 기반 기후 모델(numerical climate models)에 의존해 왔다. 대표적인 예로는 기후시스템을 구성하는 대기, 해양, 빙권 등을 물리학 방정식으로 수치화해 시뮬레이션하는 방식이 있다. 이 모델들은 오랜 관측 데이터와 과학적 이론을 기반으로 하며, 국제적으로 검증된 도구로 활용돼 왔다. 그러나 이러한 전통적 접근 방식은 복잡한 시스템의 상호작용을 모두 반영하는 데 한계가 있으며, 특히 예측 결과 도출까지 많은.. 2025. 4. 8. AI 기반 기후 변화 예측: 정밀 분석의 미래 AI는 기존 기후 모델의 한계를 보완하며, 예측의 정확도를 획기적으로 향상시킨다.머신러닝 기반 분석은 방대한 데이터를 실시간으로 처리해, 정책 수립에 필요한 정밀한 예측을 가능하게 만든다.기후 예측 모델의 한계와 인공지능의 등장기후 변화는 단순한 날씨 변화가 아니다. 생태계는 물론, 세계 경제와 인류 생존에까지 영향을 주는 심각한 문제다. 그럼에도 불구하고 기존의 전통적인 기후 예측 모델은 일정 수준의 정확성에 그쳐왔다. 물리 기반의 수치모델(Numerical Weather Prediction)은 대기 역학, 해양 흐름, 대기화학 등을 포함한 방대한 수식을 기반으로 한다. 이 방식은 수학적으로 정교하지만 계산량이 방대하고, 예측 오차가 누적된다는 단점이 있다. 여기에 입력되는 초기 조건의 불확실성까지 더.. 2025. 4. 8. 이전 1 2 3 다음