これはGoogle DeepMind GraphCastおよびGenCastというLinuxアプリです。最新リリースはバージョン0.1.1sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
Google DeepMind GraphCast および GenCast with OnWorks というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
Google DeepMind GraphCastとGenCast
説明：
Google DeepMindが開発したGraphCastは、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いて中期の世界規模の天気予報を生成する、研究レベルの天気予報フレームワークです。リポジトリには、DeepMindの研究論文で紹介されている2つのモデル、GraphCastとGenCastの両方を実行およびトレーニングするための完全なサンプルコードが用意されています。GraphCastは、ECMWFのERA5データセットを用いて高解像度の大気シミュレーションを実行するように設計されており、GenCastは、確率的天気予報のための拡散ベースのアンサンブル予報でこのアプローチを拡張しています。どちらのモデルもJAX上に構築されており、イコサヘドロンメッシュで表されるマルチスケールの地球物理学的データから学習できる高度なニューラルアーキテクチャを統合しています。パッケージには、事前トレーニング済みのモデルの重み、正規化統計、デモノートブックが含まれており、ユーザーはこれらを使用して、ColabまたはGoogle Cloud TPUおよびGPUで天気予報の実験を再現および微調整できます。
オプション
- データ駆動型天気予報のためのGraphCastおよびGenCastアーキテクチャを実装します
- 事前トレーニング済みのモデルの重みと正規化データは、Google Cloud Bucket 経由で利用可能
- グラフニューラルネットワークを用いたJAXベースの微分可能シミュレーションフレームワーク
- 迅速な実験と学習のための Colab 対応のデモ ノートブック
- 履歴と運用の微調整のためのERA5およびHRESデータセットと互換性があります
- スケーラブルなモデルトレーニングと推論のためにTPUとGPUでの実行をサポート
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/g-deepmind-graph-gen.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。