GraphCast：拡散モデルに基づく中期的な世界気象予測の学習と予測のための効率的なツール

はじめに

GraphCastはGoogle DeepMindによって開発された高度な気象予測ツールで、ディープラーニング技術によって中期的な世界気象予測の精度を向上させることを目的としている。GraphCastは、特に高解像度でマルチレベルの気象データを必要とする研究やアプリケーションに適しており、1979年から2017年までのERA5データを処理することができ、Google Cloud上でのモデルの訓練と予測をサポートしています。

機能一覧

• 事前学習モデル高解像度と低解像度の訓練済みモデルは、さまざまな計算リソースや要件に対応しています。
• サンプルコードモデルの学習と予測を素早く開始できるよう、詳細なサンプルコードが含まれています。
• データ処理ツール複数の気象データ形式をサポートするために、データの前処理、正規化、変換ツールを提供する。
• モデルトレーニングGoogle Cloud上での大規模なモデルトレーニングをサポートし、クラウドのセットアップに関する詳細なガイドを提供します。
• 予測機能中期天気予報を作成し、複数の予報モデルとパラメータチューニングをサポートする能力。
• モデリング評価ユーザーが予測結果の正確性と信頼性を分析できるよう、モデル評価ツールを提供する。

ヘルプの使用

インストールとセットアップ

1. 環境準備Python 3.7以上がインストールされ、JAX、xarrayなどの必要な依存ライブラリーがインストールされていることを確認する。
2. クローンプロジェクトターミナルで以下のコマンドを実行し、GraphCastプロジェクトをクローンします：

   git clone https://github.com/google-deepmind/graphcast.git
cd グラフキャスト

3. 依存関係のインストール以下のコマンドを実行して、プロジェクトの依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt

使用例

1. 負荷データオープングラフキャスト_デモ.ipynbサンプルコードに従って ERA5 のデータをロードしてください。
2. 予測の作成事前に訓練されたモデルを使用して天気予報を生成します：

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

3. アセスメントモデル予測結果は、提供された評価ツールを使って分析された：

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

詳細な機能操作

• データ前処理使用data_utils.py標準化や変換など、データの前処理を行う。
• モデルトレーニングGoogle Cloud上でTPU VMをセットアップするには、次のコマンドを実行する。gencast_demo_cloud_vm.ipynb大規模なモデルトレーニングを行う。
• 予測生成使用graphcast.pyこの手法では、複数のパラメータ・チューニングとモデル選択をサポートする中期天気予報を生成する。
• モデリング評価使用損失.py歌で応えるevaluate.py予測結果の精度と信頼性を分析するためにモデル評価を行う。

以上の手順で、ユーザーは中期的な全球気象予報の研究と応用のためにGraphCastをすぐに使い始めることができる。詳細なサンプルコードと事前に訓練されたモデルにより、このツールは気象研究分野での幅広い応用が期待できます。

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