GraphCast : un outil efficace d'apprentissage et de prévision des conditions météorologiques mondiales à moyen terme basé sur des modèles de diffusion

Introduction générale

GraphCast est un outil de prévision météorologique avancé développé par Google DeepMind qui vise à améliorer la précision des prévisions météorologiques mondiales à moyen terme grâce à des techniques d'apprentissage profond. Le projet fournit un large éventail de modèles pré-entraînés et de codes d'exemple que les utilisateurs peuvent utiliser pour entraîner et exécuter des modèles météorologiques.GraphCast est particulièrement adapté à la recherche et aux applications qui nécessitent des données météorologiques à haute résolution et à plusieurs niveaux, il est capable de traiter les données ERA5 de 1979 à 2017, et prend en charge l'entraînement et la prévision des modèles sur le Google Cloud.

Liste des fonctions

• Modèle de pré-entraînementLes modèles pré-entraînés à haute et basse résolution sont disponibles pour différentes ressources informatiques et exigences.
• exemple de code (informatique)Le programme de formation et de prédiction des modèles : comprend des exemples de code détaillés pour aider les utilisateurs à démarrer rapidement avec la formation et la prédiction des modèles.
• Outils de traitement des donnéesFournir des outils de prétraitement, de normalisation et de conversion des données pour prendre en charge de multiples formats de données météorologiques.
• formation au modèleLe site Web de la Commission européenne est un outil d'aide à l'apprentissage des modèles à grande échelle sur Google Cloud, qui fournit un guide détaillé pour la configuration du nuage.
• Fonctions prédictivesCapacité à générer des prévisions météorologiques à moyen terme, en s'appuyant sur plusieurs modèles de prévision et sur le réglage des paramètres.
• évaluation de la modélisationFournir des outils d'évaluation des modèles pour aider les utilisateurs à analyser la précision et la fiabilité des résultats des prévisions.

Utiliser l'aide

Installation et configuration

1. Préparation de l'environnementPour cela, il faut s'assurer que Python 3.7 ou supérieur est installé et que les bibliothèques de dépendances nécessaires telles que JAX, xarray, etc. sont installées.
2. projet de clonageLe projet GraphCast : Exécutez la commande suivante dans le terminal pour cloner le projet GraphCast :

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

3. Installation des dépendancesPour installer les dépendances du projet, exécutez la commande suivante :

   pip install -r requirements.txt

exemple d'utilisation

1. Données de chargement: Ouvrirgraphcast_demo.ipynbPour charger les données ERA5, suivez l'exemple de code.
2. Générer des prévisionsExemple de code : un modèle pré-entraîné est utilisé pour générer des prévisions météorologiques, l'exemple de code est présenté ci-dessous :

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

3. modèle d'évaluationLes résultats des projections ont été analysés à l'aide des outils d'évaluation fournis, dont des exemples sont présentés ci-dessous :

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

Fonctionnement détaillé

• Prétraitement des données: Utilisationdata_utils.pyEffectuer le prétraitement des données, y compris la normalisation et la conversion.
• formation au modèlePour configurer une VM TPU sur Google Cloud, exécutez le programmegencast_demo_cloud_vm.ipynbEffectuer l'entraînement de modèles à grande échelle.
• Génération de prédictions: Utilisationgraphcast.pyLa méthode génère des prévisions météorologiques à moyen terme qui permettent d'ajuster plusieurs paramètres et de sélectionner des modèles.
• évaluation de la modélisation: Utilisationlosses.pyrépondre en chantantevaluate.pyEffectuer une évaluation du modèle pour analyser la précision et la fiabilité des résultats prédits.

En suivant ces étapes, les utilisateurs peuvent rapidement commencer à utiliser GraphCast pour la recherche et les applications dans le domaine des prévisions météorologiques globales à moyen terme. Un code d'exemple détaillé et des modèles pré-entraînés rendent l'outil prometteur pour un large éventail d'applications dans le domaine de la recherche météorologique.