GraphCast: 확산 모델을 기반으로 중기 전 세계 일기 예보를 학습하고 예측하는 효율적인 도구

일반 소개

그래프캐스트는 구글 딥마인드에서 개발한 고급 일기 예보 도구로, 딥러닝 기술을 통해 중기 전 세계 일기 예보의 정확도를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 사용자가 날씨 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용할 수 있는 다양한 사전 훈련된 모델과 예제 코드를 제공하며, 특히 고해상도 및 다단계 기상 데이터가 필요한 연구 및 애플리케이션에 적합하고 1979년부터 2017년까지의 ERA5 데이터를 처리할 수 있으며 Google 클라우드에서 모델 훈련 및 예측을 지원합니다.

기능 목록

• 사전 교육 모델다양한 계산 리소스와 요구 사항에 맞게 고해상도 및 저해상도 사전 학습 모델을 사용할 수 있습니다.
• 샘플 코드(컴퓨팅)사용자가 모델 학습 및 예측을 빠르게 시작할 수 있도록 자세한 예제 코드가 포함되어 있습니다.
• 데이터 처리 도구다양한 기상 데이터 형식을 지원하는 데이터 전처리, 정규화 및 변환 도구를 제공합니다.
• 모델 교육구글 클라우드에서 대규모 모델 트레이닝을 지원하며, 클라우드 설정에 대한 자세한 가이드를 제공합니다.
• 예측 기능중기 일기 예보 생성 가능, 다양한 예보 모델 및 매개변수 조정 지원.
• 모델링 평가예측 결과의 정확성과 신뢰성을 분석하는 데 도움이 되는 모델 평가 도구를 제공합니다.

도움말 사용

설치 및 설정

1. 환경 준비파이썬 3.7 이상이 설치되어 있고 JAX, xarray 등과 같은 필요한 종속 라이브러리가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. 복제 프로젝트터미널에서 다음 명령을 실행하여 GraphCast 프로젝트를 복제합니다:

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

3. 종속성 설치다음 명령을 실행하여 프로젝트 종속성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

사용 예

1. 데이터 로드열기graphcast_demo.ipynb를 클릭하고 샘플 코드를 따라 ERA5 데이터를 로드합니다.
2. 예측 생성사전 학습된 모델을 사용하여 일기 예보를 생성하며, 샘플 코드는 아래와 같습니다:

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

3. 평가 모델제공된 평가 도구를 사용하여 예측 결과를 분석했으며, 그 예는 아래와 같습니다:

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

세부 기능 작동

• 데이터 전처리사용data_utils.py표준화 및 변환을 포함한 데이터 전처리를 수행합니다.
• 모델 교육구글 클라우드에서 TPU 가상 머신을 설정하려면, 구글 클라우드에서gencast_demo_cloud_vm.ipynb대규모 모델 트레이닝을 수행합니다.
• 예측 생성사용graphcast.py이 방법은 여러 매개변수 조정 및 모델 선택을 지원하는 중기 일기 예보를 생성합니다.
• 모델링 평가사용losses.py노래로 응답evaluate.py모델 평가를 수행하여 예측 결과의 정확성과 신뢰성을 분석합니다.

위의 단계를 통해 사용자는 중기 전 세계 일기 예보 연구 및 애플리케이션을 위한 GraphCast를 빠르게 시작할 수 있습니다. 상세한 예제 코드와 사전 학습된 모델을 통해 기상 연구 분야의 다양한 응용 분야에 이 도구를 활용할 수 있습니다.