Wind God - Aeolus

당신이 있는 곳은 어떤 기상 모델에도 존재하지 않습니다. 그래서 저희가 직접 구축하고 있습니다.

전 세계 기상 모델은 2km 이상의 격자 셀을 사용하기 때문에 당신의 지역은 사실상 모델에 나타나지 않습니다. 호수도, 해안선도, 깔때기 효과도, 열기류도 없습니다. 하지만 바로 그곳에서 바람이 시작됩니다. Aeolus는 기존에는 연구용으로만 사용되던 접근 방식을 통해 이러한 공백을 메웁니다.

제공되는 정보

• 6개국 17개 지역:

바이에른: 코헬제, 발헨제, 암머제, 슈타른베르거제, 키엠제, 알프제, 포르겐제

콘스탄츠 호수: 프리드리히샤펜, 콘스탄츠, 귀팅겐

이탈리아: 가르다 호수, 코모 호수(북쪽), 레셴제

전 세계: 엘 구나(이집트), 타리파(스페인), 케이프타운(블루버그, 폴스 베이)

새로운 지역은 "테스트 중"으로 시작하여 검토를 통과하는 대로 공개됩니다. 라이브러리는 계속 확장되고 있습니다.

• 시간별 카이트바 확률, 개인 설정 임계값(포일? 대형 카이트?) 포함.

• 맞춤형 풍향 알림: 풍향, 풍속, 최소 지속 시간, 확률 등을 설정하여 스팟별로 풍향 및 풍속 알림을 조정할 수 있습니다.

• 캘린더에서 풍향 확인: 즐겨찾기를 구독하면 해당 날짜가 자동으로 추가되고 최신 정보가 제공됩니다.

• 경험 공유: 스팟별, 일별 평점, 시간별 풍속 및 풍향 정보를 제공합니다. 이를 통해 예측 오류를 파악할 수 있습니다.

• 기상 조건 분석: 푈른 바람과 열기류는 서로 다른 물리 법칙을 따르므로, Aeolus 모델은 이를 고려하여 계산합니다.

• 매 기상 모델 실행 시마다 초고속 업데이트 제공, 사전 계산된 정보를 즉시 확인할 수 있습니다.

• 깔끔하고 직관적인 조작: 하나의 숫자와 하나의 그래프로 간편하게 사용할 수 있습니다. 더 자세한 정보는 전문가 모드를 활성화하여 슬라이더와 확률 그래프를 이용하세요.

Aeolus는 단순한 날씨 위젯이 아닙니다. 주머니 속에서 성장하는 연구 프로그램인 AEOLUS는 시뮬레이션 전문가들이 개발하고 현장 테스트를 거쳐 특정 지점의 물리적 특성을 기반으로 계산되었습니다.

AEOLUS 프로그램: 모든 지점을 위한 디지털 트윈

모든 낚시 지역에 완벽한 디지털 트윈이 제공됩니다. 50미터 격자의 실제 지형, 지형 거칠기, 수면 온도, 그리고 각 경사면의 에너지 균형까지 모두 구현됩니다. 3D 다중 물리 유동 시뮬레이션(CFD + 난류 모델링)은 습한 공기, 태양 복사, 상승 기류, 푀풍, 해풍 등 물리적인 바람장을 계산합니다. 고산 호수, 푀풍 회랑, 해안 석호 등 어떤 지형이든 모든 지점의 물리적 특성은 동일한 자연 법칙을 따릅니다.

첫 번째 챕터는 바이에른 알프스 산기슭의 코헬 호수와 발헨 호수(산맥으로 분리되어 고도 200미터 차이 나는 두 호수)를 하나의 도메인 내에서 시뮬레이션한 엔지니어링의 걸작입니다. 하나의 모델로 두 영역, 그리고 그 상호작용까지 모두 분석합니다. 푀른 바람이든 열기류든, 두 영역 모두 동일한 실행 과정에서 처리됩니다. 물리 법칙은 매우 흥미롭습니다. 하지만 여러분에게 가장 중요한 질문은 바로 이것입니다. 호수까지 가는 여정이 그만한 가치가 있을까요?

신경망 모델

위치에 따라 전체 시뮬레이션은 수백 시간에서 수천 시간의 CPU 연산 시간이 소요될 수 있습니다. 따라서 이 프로그램의 핵심은 3D 신경망 모델입니다. 각 영역에 대한 수많은 3D 시뮬레이션 데이터를 기반으로 학습된 신경망입니다. 이 모델은 기상 통계를 암기하는 것이 아니라, 물리 법칙을 스스로 학습합니다. 시뮬레이션 결과는 단일 그래픽 칩에서 몇 초 만에 표시되며, 이는 1만 배에서 10만 배에 달하는 가속 성능을 의미합니다. 이는 NVIDIA의 FourCastNet이 전 세계 날씨 예보를 슈퍼컴퓨터에서 몇 시간씩 걸리던 작업을 GPU에서 몇 초 만에 처리할 수 있도록 가속화한 것과 같은 수준의 기술입니다. 다만 FourCastNet은 지구 전체를 25km 해상도로 계산합니다. Aeolus는 이러한 수준의 성능을 여러분이 있는 50m 해상도에서 제공합니다. 저희 시뮬레이션에서 생성된 데이터셋을 사용하기 때문에, 새로운 위치를 학습시키는 데 10년 치 측정 데이터가 필요한 것이 아니라 지리 데이터만 있으면 됩니다. 물리 법칙을 기반으로 학습하는 것보다 10만 배나 빠릅니다. 물리적 정확도, 앱 속도, 확장성을 모두 고려한 설계입니다.

바람은 항상 존재해 왔습니다. 이제 바람이 불기 전에 미리 확인할 수 있습니다.