GraphCast: эффективный инструмент для обучения и прогнозирования среднесрочных глобальных прогнозов погоды на основе диффузионных моделей

Общее введение

GraphCast - это продвинутый инструмент прогнозирования погоды, разработанный Google DeepMind и направленный на повышение точности среднесрочных прогнозов погоды по всему миру с помощью методов глубокого обучения. Проект предоставляет широкий спектр предварительно обученных моделей и примеры кода, которые пользователи могут использовать для обучения и запуска моделей погоды. GraphCast особенно подходит для исследований и приложений, требующих высокого разрешения и многоуровневых метеорологических данных, способен обрабатывать данные ERA5 с 1979 по 2017 год и поддерживает обучение моделей и прогнозирование в облаке Google.

Список функций

• Модель предварительного обученияПредварительно обученные модели высокого и низкого разрешения доступны для различных вычислительных ресурсов и требований.
• пример кода (вычисления): Включает подробный код примеров, чтобы помочь пользователям быстро приступить к обучению модели и прогнозированию.
• Инструменты для обработки данных: Предоставление инструментов предварительной обработки, нормализации и преобразования данных для поддержки различных форматов метеорологических данных.
• обучение модели: Поддержка крупномасштабного обучения моделей в облаке Google Cloud, подробное руководство по настройке облака.
• Прогностические функцииСпособность генерировать среднесрочные прогнозы погоды, поддерживая несколько моделей прогнозирования и настраивая параметры.
• оценка моделирования: Предоставление инструментов оценки модели, помогающих пользователям анализировать точность и надежность результатов прогнозирования.

Использование помощи

Установка и настройка

1. Подготовка к защите окружающей среды: Убедитесь, что установлен Python 3.7 или выше, а также что установлены необходимые библиотеки зависимостей, такие как JAX, xarray и т.д.
2. проект клонирования: Выполните следующую команду в терминале, чтобы клонировать проект GraphCast:

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

3. Установка зависимостей: Выполните следующую команду для установки зависимостей проекта:

   pip install -r requirements.txt

Пример использования

1. Данные о нагрузке: Открытьgraphcast_demo.ipynbДля загрузки данных ERA5 следуйте приведенному в примере коду.
2. Составление прогнозов: Предварительно обученная модель используется для создания прогнозов погоды, пример кода показан ниже:

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

3. модель оценки: Результаты прогнозов были проанализированы с помощью предоставленных инструментов оценки, примеры которых приведены ниже:

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

Детальное управление функциями

• Предварительная обработка данных: Использованиеdata_utils.pyВыполните предварительную обработку данных, включая стандартизацию и преобразование.
• обучение модели: Чтобы настроить виртуальную машину TPU на Google Cloud, запустите командуgencast_demo_cloud_vm.ipynbПроведите масштабное обучение моделей.
• Создание прогнозов: Использованиеgraphcast.pyМетод генерирует среднесрочные прогнозы погоды, поддерживающие настройку нескольких параметров и выбор модели.
• оценка моделирования: Использованиеlosses.pyответить пениемevaluate.pyВыполните оценку модели, чтобы проанализировать точность и надежность прогнозируемых результатов.

Выполнив эти шаги, пользователи смогут быстро приступить к работе с GraphCast для исследований и приложений среднесрочного глобального прогнозирования погоды. Подробный код примеров и предварительно обученные модели делают инструмент перспективным для широкого спектра приложений в области метеорологических исследований.