미 공군이 약 700개의 자율 기상 풍선으로 구성된 네트워크가 수집하는 데이터를 구매하기 위해 WindBorne Systems와 계약을 체결했으며, 최대 계약 금액은 약 4,900만 달러에 이른다. 이번 계약은 회사의 시스템 확장과 인공지능 기반 기상 예측 모델 개발을 뒷받침한다.
미 공군은 최대 4,900만 달러 규모의 계약에 따라 WindBorne Systems의 자율 기상 풍선 네트워크가 수집하는 데이터를 구매하기로 했다. 이는 회사가 해당 금액 전부를 자동으로 받는다는 뜻은 아니다. 공군은 데이터를 요청할 때 비용을 지급하며, 현재까지 발주한 금액은 170만 달러다.
2015년에 설립되어 캘리포니아주 레드우드 시티에 본사를 둔 WindBorne은 전 세계를 비행하며 대기 센서의 측정값을 수집하는 풍선 약 700개를 운영한다. 회사는 이 데이터를 고객에게 판매하는 한편, 인공지능 기반 자체 기상 예측 모델을 구동하는 데도 사용한다.
확장과 개발을 지원하는 유연한 계약
이 계약을 통해 공군은 특정 지역과 특정 시간대의 데이터를 요청할 수 있다. WindBorne의 공동 창립자이자 최고기술책임자인 안드레 수시코는 이번 협정이 풍선 군집의 성장을 위한 자금 조달과 하드웨어 및 시스템 성능 개선을 위한 연구개발 작업을 크게 지원할 것이라고 말했다.
수시코에 따르면, 정부가 WindBorne이 관련 작전의 요구에 맞는 방식으로 전 세계 데이터를 수집할 수 있는 유일한 회사라고 판단한 뒤 경쟁 없이 계약이 체결됐다. 회사는 국가기상청 및 미 해군과도 협력하고 있지만, 이번 계약은 지금까지 참여한 계약 중 가장 큰 규모다.
데이터 수집 과정 자체에 들어온 인공지능
WindBorne의 중요성은 기상 데이터 분석에 인공지능을 사용하는 데 그치지 않는다. 8월에 회사는 데이터 수집을 위해 엔진이 장착되지 않은 비행 시스템을 열대성 허리케인의 중심부로 보낸 최초의 기관이 됐다. 풍선은 고도를 변경하거나 공기를 방출하거나 모래 화물을 떨어뜨려 비행 경로를 조정하며, 이를 통해 바람이 풍선을 원하는 지점으로 운반하도록 한다.
이 방식에는 우수한 바람 및 기상 모델과 적절한 위치에 풍선이 존재할 수 있을 만큼 큰 네트워크가 필요하다. 수시코는 실제 운용 결정을 내리는 데 딥러닝 모델이 사용된 것은 이번이 최초에 가까운 사례이며, 단순히 예측을 생성하는 데만 사용된 것이 아니라고 말했다.
실제로 무엇이 달라지는가?
이번 거래는 인공지능 기상 모델이 실험과 분석 단계를 넘어 감지와 의사결정을 결합한 운용 역할로 이동하고 있음을 보여준다. WindBorne은 올여름 모델의 여섯 번째 버전인 WeatherMesh 6을 출시했으며, 유럽중기예보센터(ECMWF)가 운영하는 전통적 모델보다 더 정확한 예측을 제공한다고 밝혔다.
그러나 출처는 이 분야가 여전히 불규칙하게 발전하고 있다고 설명한다. 유용한 방식으로 기상을 이해하기 위해서는 전통적 모델과 인공지능 모델이 여전히 함께 필요하다. 또한 발표된 계약 금액은 잠재적인 상한선일 뿐 전액이 보장된 자금은 아니며, 실제 수익은 향후 구매 주문에 달려 있다.