Dies ist die Linux-App namens Google DeepMind GraphCast und GenCast, deren neueste Version als Version0.1.1sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Google DeepMind GraphCast und GenCast mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
Google DeepMind GraphCast und GenCast
BESCHREIBUNG:
GraphCast, entwickelt von Google DeepMind, ist ein wissenschaftliches Wettervorhersage-Framework, das Graph Neural Networks (GNNs) verwendet, um mittelfristige globale Wettervorhersagen zu generieren. Das Repository bietet vollständigen Beispielcode zum Ausführen und Trainieren von GraphCast und GenCast, zwei Modellen, die in den Forschungsarbeiten von DeepMind vorgestellt wurden. GraphCast ist für hochauflösende Atmosphärensimulationen mit dem ERA5-Datensatz des ECMWF konzipiert, während GenCast den Ansatz um diffusionsbasierte Ensemble-Prognosen für probabilistische Wettervorhersagen erweitert. Beide Modelle basieren auf JAX und integrieren fortschrittliche neuronale Architekturen, die aus mehrskaligen geophysikalischen Daten lernen können, die auf ikosaedrischen Netzen dargestellt sind. Das Paket enthält vortrainierte Modellgewichte, Normalisierungsstatistiken und Demonstrations-Notebooks, mit denen Benutzer Wettervorhersageexperimente in Colab oder auf Google Cloud TPUs und GPUs replizieren und optimieren können.
Eigenschaften
- Implementiert GraphCast- und GenCast-Architekturen für datengesteuerte Wettervorhersagen
- Vortrainierte Modellgewichte und Normalisierungsdaten über Google Cloud Bucket verfügbar
- JAX-basiertes differenzierbares Simulationsframework unter Verwendung von Graph-Neural-Networks
- Colab-fähige Demonstrations-Notebooks zum schnellen Experimentieren und Lernen
- Kompatibel mit ERA5- und HRES-Datensätzen für historische und betriebliche Feinabstimmung
- Unterstützt die Ausführung auf TPUs und GPUs für skalierbares Modelltraining und Inferenz
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/g-deepmind-graph-gen.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.