하지만 NASA에서 사용하고 있는 강수 산출 알고리즘은 물리 기반의 베이지안 통계를 활용하고 있어, 전 영역에 대해 고품질 데이터베이스를 만드는 한계가 있다. 

인공지능을 활용 관측값 자체에서 경험적 튜닝 없이 강수 산출을 시도해 NASA보다 강력한 강수산출 인공지능 AI에 도전하는 대회가 국내에서 열렸다. AI프렌즈가 추진하고 있는 'AI 경진대회 시리즈' 중 2번째로 개최되는 '위성 관측데이터를 활용한 강수량 산출 AI 경진대회'다. 

이번 대회는 지난 4월 시작해 지난달 25일 종료됨에 따라 평가를 통해 최종 우승자를 선정했다. 총 727개 팀이 참여한 이번 대회에서 참가자들은 주어진 9개의 위성 마이크로파 채널 관측값과 지표유형, 위·경도 값으로 강수량을 예측했다. 

우승은 'giba.kim'팀(김연민, 권순환, 김경환)이 차지했다. 2위는 'JM'팀(최정명, 정재민) 3위는 'endgame'팀(공정배)이 차지했다. 

giba.kim팀의 실제 강수량이 있는 픽셀에 초점을 두었다. 강수량 계산은 강수량이 있는 픽셀에서만 계산되기 때문이다. 또한 모델 사용 및 개선에서의 주안점에도 많은 노력을 기울였다. 김연민 참가자는 "L1Loss(MAE) 모델을 사용하면 데이터값이 0이 대부분이기 때문에 강수량 값이 상대적으로 낮게 예측되는 경향이 있다. 이 부분에 중점을 두면서 모델 개선에 노력했다"고 말했다.  

이어 그는 "지금까지 참여했던 데이콘(DACON) 대회 중 가장 어려웠다. 마지막에 위·경도 차이 feature을 찾았던 것이 우승의 가장 큰 요인"이라면서 "좋은 팀원들을 만나 많이 배우면서 좋은 성적까지 거둬 기쁘다"고 소감을 밝혔다. 

2위와 3위를 차지한 'JM'팀, 'endgame'팀은 각각 "대회를 진행하는 동안 재미있었고 이런 대회를 열어주셔서 감사하다", "배울 점이 많은 대회였다. 좋은 경험이었고 높은 점수를 받아 더욱 기쁘다"고 소감을 전했다. 

이번 대회를 운영한 최예지 SIA 박사는 "대회를 진행하며 좋은 경험이 됐다"면서 "기상청에서도 '인공지능 예보관'이라는 AI 예측 시스템 개발 중에 있다. 관심을 계속 가지고 참여해주면 AI를 접목해 예측기술이 더욱 발전되지 않을까 생각한다"고 말했다. 

한편, 이번 대회는 연구개발특구진흥재단에서 지원하는 '차세대 공공기술 발굴 네트워크 사업'의 일환으로 진행됐다. AI프렌즈, SI Analytics(SIA), 셀렉트스타, DACON, 한국원자력연구원이 함께 진행했다.