KAIST 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수·카르틱 무카빌리 겸직교수·전산학부 오혜연 교수 연구팀이 북경대학교와 임페리얼 칼리지 런던·밀라노 폴리테크닉대학교·메릴랜드대학교·오스트리아 국제응용시스템분석연구소(IIASA) 등 세계 유수 연구기관과의 국제 공동 연구를 통해 AI 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제시했다.
현재 기후 변화 연구는 물리적 기후 예측과 사회·경제 영향 분석·에너지 정책 평가 등이 분야별로 분리돼 수행되는 경우가 많아 종합적으로 연결해 정책 결정에 활용하는 데 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 'AI 기반 기후 연구 파운데이션 모델'을 제안했다. 이 모델은 지구 관측 데이터와 에너지·경제 시나리오·정책 지표 등 성격이 다른 대규모 데이터를 AI가 공통된 방식으로 이해·분석할 수 있는 가상 분석 공간에서 함께 처리한다.
특히 연구팀은 '혼합 전문가(MoE, Mixture of Experts)' 구조를 적용해 서로 다른 역할을 하는 AI 모델이 분야별 전문가처럼 협력하도록 설계했다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈을 결합해 예측의 정확성과 신뢰성을 높였으며 온실가스 감축 목표 도입이나 신재생에너지 확대 정책이 산업·경제에 미치는 영향을 빠르게 분석할 수 있도록 했다. 이번 연구 성과는 국제 학술지 네이처 클라이밋 체인지(Nature Climate Change)에 4월 28일 게재됐다.
연구팀은 '에너지-온실가스 예측 고속 에뮬레이터'도 시범 구현 모델 형태로 개발했다. 기존 통합평가모델은 하나의 정책 시나리오를 분석하는 데 많은 시간과 계산 자원이 필요했지만 연구팀이 개발한 AI 모델은 수천 개의 정책 시나리오를 단시간에 분석할 수 있다. 탄소세를 높이거나 재생에너지를 확대했을 때 온실가스 배출량과 경제 변화가 어떻게 달라지는지를 훨씬 빠르게 시뮬레이션할 수 있는 '가상 정책 실험실'을 AI로 구현한 셈이다. 해당 연구는 NeurIPS 2025 '기후변화 대응 머신러닝' 워크숍에 초청돼 발표됐다.
전해원 교수는 "이번 기후-AI 모델은 기후 과학자와 정책 입안자 사이의 간극을 줄여줄 효과적인 가교 역할을 할 것으로 기대한다"며 "고속 AI 에뮬레이터는 실시간에 가까운 정책 분석을 가능하게 해 실질적인 기후 대응 솔루션을 제공하는 핵심 기술이 될 것"이라고 말했다. 이어 오혜연 교수는 "이번 국제 공동 연구는 AI가 사회적 난제 해결을 위한 글로벌 공공재 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례가 될 것"이라고 강조했다.
헬로티 구서경 기자 |
