Описание
GraphCast представляет собой значительный прорыв в метеорологической науке, используя передовую ИИ-модель для предоставления более быстрых и точных глобальных прогнозов погоды. Разработанная Google DeepMind, эта модель может прогнозировать погодные условия на срок до 10 дней вперед с замечательной точностью, превосходя золотой стандарт индустрии — систему моделирования погоды High Resolution Forecast (HRES) Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
Читать далее
Основная инновация GraphCast заключается в его подходе глубокого обучения. Вместо того чтобы полагаться на сложные уравнения физики и суперкомпьютеры, GraphCast обучается на десятилетиях исторических данных о погоде. Анализируя этот огромный набор данных, он изучает сложные причинно-следственные связи, которые управляют эволюцией погоды на Земле. Модель использует графовые нейронные сети (GNN) — архитектуру, особенно подходящую для обработки пространственно структурированных данных, что позволяет ей делать прогнозы с высоким разрешением 0,25 градуса по долготе/широте, охватывая более миллиона точек сетки по всему миру.
Возможности GraphCast выходят за рамки общего прогнозирования. Он может предоставлять более ранние предупреждения об экстремальных погодных явлениях, включая более точное прогнозирование траекторий циклонов на более длительный срок, идентификацию атмосферных рек, связанных с риском наводнений, и прогнозирование начала экстремальных температур. Эта улучшенная предсказательная способность потенциально может спасти жизни благодаря повышению готовности и снижению воздействия суровой погоды на сообщества.
Хотя обучение GraphCast было вычислительно интенсивным, результирующая модель прогнозирования очень эффективна. Она может генерировать 10-дневные прогнозы менее чем за минуту на одной машине Google TPU v4, что резко контрастирует с часами вычислений, требуемых обычными системами NWP на суперкомпьютерах. В оценках производительности GraphCast продемонстрировал превосходную точность по более чем 90% протестированных переменных по сравнению с HRES и впечатляющие 99,7% точности для тропосферы — атмосферного слоя, наиболее критичного для прогнозирования.
Google DeepMind сделала исходный код модели GraphCast открытым, сделав этот мощный инструмент доступным для ученых и синоптиков по всему миру. Эта инициатива направлена на ускорение исследований и разработок в области прогнозирования погоды на основе ИИ, обеспечивая более широкие преимущества для миллиардов людей. ECMWF уже экспериментирует с прогнозами GraphCast, подчеркивая его немедленное практическое применение и потенциал для дальнейшей интеграции в оперативные метеорологические службы.
- КатегорияНаучные открытия и лабораторные инструменты
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Главное о GraphCast
10-дневные глобальные прогнозы погоды
Беспрецедентная точность прогнозов
Генерация прогнозов менее чем за минуту
Превосходит отраслевые золотые стандарты (HRES)
Ранние предупреждения об экстремальных погодных явлениях
Точное прогнозирование траекторий циклонов
Идентификация атмосферных рек
Прогнозирование начала экстремальных температур
Прогнозирование с высоким разрешением (0,25 градуса)
Прогнозирует 5 приповерхностных и 6 атмосферных переменных
Открытый исходный код модели
Использует графовые нейронные сети (GNN)
Обучена на десятилетиях исторических данных о погоде
Начало работы с GraphCast
Доступ к модели: Получите доступ к исходному коду и документации модели GraphCast.
Настройка среды: Настройте необходимую вычислительную среду и зависимости.
Подготовка входных данных: Соберите исторические данные о погоде за последние 6 часов и текущие условия.
Интеграция через API: Внедрите функции прогнозирования модели в свой рабочий процесс.
Генерация прогнозов: Запустите модель для прогнозирования погодных условий на срок до 10 дней вперед.
Анализ результатов: Интерпретируйте прогнозируемые погодные переменные и индикаторы экстремальных явлений.
Последовательное прогнозирование: Последовательно применяйте модель с 6-часовыми интервалами для расширенных прогнозов.
Варианты использования GraphCast
- Среднесрочное прогнозирование погоды
- Предупреждения об экстремальных погодных явлениях
- Планирование возобновляемой энергетики
- Управление логистикой мероприятий
- Готовность к стихийным бедствиям
- Сельскохозяйственное планирование
- Научные исследования
- Анализ воздействия изменения климата
