GraphCast: uma ferramenta eficiente para aprender e prever previsões meteorológicas globais de médio prazo com base em modelos de difusão

Introdução geral

O GraphCast é uma ferramenta avançada de previsão meteorológica desenvolvida pelo Google DeepMind que visa melhorar a precisão das previsões meteorológicas globais de médio prazo por meio de técnicas de aprendizagem profunda. O projeto fornece uma ampla variedade de modelos pré-treinados e códigos de exemplo que os usuários podem usar para treinar e executar modelos meteorológicos. O GraphCast é especialmente adequado para pesquisas e aplicativos que exigem dados meteorológicos de alta resolução e multinível, é capaz de processar dados ERA5 de 1979 a 2017 e oferece suporte ao treinamento e à previsão de modelos no Google Cloud.

Lista de funções

• Modelo de pré-treinamentoModelos pré-treinados de alta e baixa resolução estão disponíveis para diferentes recursos e requisitos computacionais.
• Código de amostra (computação)Inclui código de exemplo detalhado para ajudar os usuários a começar rapidamente com o treinamento e a previsão de modelos.
• Ferramentas de processamento de dadosFornecimento de ferramentas de pré-processamento, normalização e conversão de dados para suportar vários formatos de dados meteorológicos.
• treinamento de modelosSuporte ao treinamento de modelos em larga escala no Google Cloud, fornecendo um guia detalhado para a configuração da nuvem.
• Funções preditivasCapacidade de gerar previsões meteorológicas de médio prazo, com suporte a uma ampla gama de modelos de previsão e ajustes de parâmetros.
• avaliação de modelagemFornecer ferramentas de avaliação de modelos para ajudar os usuários a analisar a precisão e a confiabilidade dos resultados das previsões.

Usando a Ajuda

Instalação e configuração

1. Preparação ambientalVerifique se o Python 3.7 ou superior está instalado e se as bibliotecas de dependência necessárias, como JAX, xarray etc., estão instaladas.
2. projeto de clonagemExecute o seguinte comando no terminal para clonar o projeto GraphCast:

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

3. Instalação de dependênciasExecute o seguinte comando para instalar as dependências do projeto:

   pip install -r requirements.txt

exemplo de uso

1. Carregar dados: Abertographcast_demo.ipynbSiga o código de amostra para carregar os dados do ERA5.
2. Geração de previsõesModelo pré-treinado: Um modelo pré-treinado é usado para gerar previsões meteorológicas; o código de exemplo é mostrado abaixo:

   do graphcast import GraphCast
modelo = GraphCast.load_pretrained('graphcast_operational')
previsões = model.predict(input_data)

3. modelo de avaliaçãoOs resultados das projeções foram analisados usando as ferramentas de avaliação fornecidas, cujos exemplos são mostrados abaixo:

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

Operação detalhada da função

• Pré-processamento de dados: Usodata_utils.pyRealizar o pré-processamento de dados, incluindo padronização e conversão.
• treinamento de modelosPara configurar uma VM TPU no Google Cloud, execute o comandogencast_demo_cloud_vm.ipynbRealizar treinamento de modelos em larga escala.
• Geração de previsões: Usographcast.pyO método gera previsões meteorológicas de médio prazo que suportam o ajuste de vários parâmetros e a seleção de modelos.
• avaliação de modelagem: Usoperdas.pyresponder cantandoevaluate.pyRealize a avaliação do modelo para analisar a precisão e a confiabilidade dos resultados previstos.

Com essas etapas, os usuários podem começar a usar rapidamente o GraphCast para pesquisas e aplicações de previsão meteorológica global de médio prazo. O código de exemplo detalhado e os modelos pré-treinados tornam a ferramenta promissora para uma ampla gama de aplicações no campo da pesquisa meteorológica.

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