GraphCast: una herramienta eficaz de aprendizaje y previsión de predicciones meteorológicas mundiales a medio plazo basada en modelos de difusión

Introducción general

GraphCast es una herramienta avanzada de previsión meteorológica desarrollada por Google DeepMind que pretende mejorar la precisión de las previsiones meteorológicas mundiales a medio plazo mediante técnicas de aprendizaje profundo. El proyecto proporciona una amplia gama de modelos preentrenados y código de ejemplo que los usuarios pueden utilizar para entrenar y ejecutar modelos meteorológicos.GraphCast es especialmente adecuado para la investigación y las aplicaciones que requieren datos meteorológicos de alta resolución y multinivel, es capaz de procesar datos ERA5 de 1979 a 2017 y admite el entrenamiento y la predicción de modelos en la nube de Google.

Lista de funciones

• Modelo de preentrenamientoModelos preentrenados de alta y baja resolución: existen modelos preentrenados de alta y baja resolución para diferentes recursos y requisitos informáticos.
• código de ejemplo (informática)Incluye código de ejemplo detallado para ayudar a los usuarios a iniciarse rápidamente en el entrenamiento y la predicción de modelos.
• Herramientas informáticasHerramientas de preprocesamiento, normalización y conversión de datos para múltiples formatos de datos meteorológicos.
• formación de modelos: Admite la formación de modelos a gran escala en Google Cloud, proporcionando una guía detallada para configurar la nube.
• Funciones predictivasCapacidad para generar previsiones meteorológicas a medio plazo, con soporte para múltiples modelos de previsión y ajuste de parámetros.
• evaluación de modelosHerramientas de evaluación de modelos : Proporcionan herramientas de evaluación de modelos para ayudar a los usuarios a analizar la precisión y fiabilidad de los resultados de las previsiones.

Utilizar la ayuda

Instalación y configuración

1. Preparación medioambientalAsegúrese de que Python 3.7 o superior está instalado y que las librerías dependientes necesarias como JAX, xarray, etc. están instaladas.
2. proyecto de clonaciónEjecute el siguiente comando en el terminal para clonar el proyecto GraphCast:

   git clone https://github.com/google-deepmind/graphcast.git
cd graphcast

3. Instalación de dependenciasEjecute el siguiente comando para instalar las dependencias del proyecto:

   pip install -r requirements.txt

ejemplo de uso

1. Datos de carga: Abiertographcast_demo.ipynbSiga el código de ejemplo para cargar los datos ERA5.
2. Generar previsionesModelo preentrenado: se utiliza un modelo preentrenado para generar previsiones meteorológicas; a continuación se muestra un ejemplo de código:

   from graphcast import GraphCast
model = GraphCast.load_pretrained('graphcast_operational')
predictions = model.predict(input_data)

3. modelo de evaluaciónLos resultados de las proyecciones se analizaron utilizando las herramientas de evaluación proporcionadas, cuyos ejemplos se muestran a continuación:

   from graphcast import evaluate
results = evaluate(predictions, true_data)
print(results)

Funcionamiento detallado

• Preprocesamiento de datos: Usodata_utils.pyRealizar el tratamiento previo de los datos, incluidas la normalización y la conversión.
• formación de modelosPara configurar una máquina virtual TPU en Google Cloud, ejecute el comandogencast_demo_cloud_vm.ipynbRealizar un entrenamiento de modelos a gran escala.
• Generación de predicciones: Usographcast.pyEl método en genera previsiones meteorológicas a medio plazo que admiten el ajuste de múltiples parámetros y la selección de modelos.
• evaluación de modelos: Usolosses.pyresponder cantandoevaluate.pyRealizar una evaluación del modelo para analizar la precisión y fiabilidad de los resultados previstos.

Siguiendo estos pasos, los usuarios pueden empezar rápidamente a utilizar GraphCast para la investigación y las aplicaciones en la previsión meteorológica mundial a medio plazo. El código de ejemplo detallado y los modelos preentrenados hacen que la herramienta sea prometedora para una amplia gama de aplicaciones en el campo de la investigación meteorológica.