MIT 연구팀, 2~6주 앞 기상예보 정확도 두 배로 개선

MIT를 포함한 연구팀이 기존 기상예보 모델의 오차를 학습해 보정하는 머신러닝 '후처리' 기법을 개발해, 예측이 어렵기로 유명한 2~6주 범위(서브시즈널 예보) 정확도를 크게 높였다. 이 기법을 유럽중기예보센터(ECMWF)의 모델에 적용한 결과 예측력이 두 배로 늘었고, ECMWF가 주관하는 국제 예보 경진대회에서 1위를 차지했다. 연구팀은 이번 방식이 해당 시간대에서 처음으로 장기 기후 평균치보다 더 정확한 예보를 제시했다고 밝혔으며, 결과는 저널 Nature에 게재됐다. 연구진은 2021년 텍사스 한파로 246명이 사망한 사례를 들어, 더 긴 사전 대응 시간이 피해를 줄일 수 있었다고 설명했다.

이 일이 어디서 왔나

2026년 10월 14일 같은 날 마이크로소프트도 2~6주 범위 날씨예보 정확도를 머신러닝으로 개선했다는 연구를 네이처에 발표하며 도구를 오픈소스로 공개했다. MIT 연구팀은 이와 달리 ECMWF의 기존 모델에 '후처리' 보정 기법을 적용하는 방식을 택했고, ECMWF 주관 국제 예보 경진대회에서 1위를 차지하는 성과로 이어졌다. 두 발표가 같은 날 겹친 것은 장기예보 분야에 구글, 엔비디아 등 여러 기업·기관이 동시에 뛰어들고 있는 흐름을 보여준다.