본 논문은 기상학 분야에서 AI 모델의 활용 증가에 대한 고찰과 새로운 패러다임을 제시한다. 기존의 기상 데이터 기반 알고리즘이 2D 이미지 또는 3D 비디오 형태의 데이터를 AI 모델에 입력하여 정확도를 높인 것에 비해, 본 논문은 서로 다른 물리적 의미를 지닌 다양한 관측 데이터를 다중 모달 데이터로 처리하고 트랜스포머를 통해 통합하는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 규제 기법을 통해 기상 및 기후 지식을 통합하여 모델의 성능을 향상시키고, 다양한 과제에 적용 가능한 일반화 성능을 강조한다. 마지막으로 모델 정확도와 해석력 향상을 위한 미래 방향에 대해 논의한다.
