Google DeepMind GraphCast와 GenCast라는 이름의 Linux 앱으로, 최신 버전은 Version 0.1.1sourcecode.tar.gz로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
Google DeepMind GraphCast와 GenCast with OnWorks라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린샷:
Google DeepMind GraphCast 및 GenCast
설명 :
Google DeepMind에서 개발한 GraphCast는 그래프 신경망(GNN)을 사용하여 중기간 전 세계 기상 예측을 생성하는 연구용 기상 예측 프레임워크입니다. 이 저장소는 DeepMind 연구 논문에 소개된 두 모델인 GraphCast와 GenCast를 실행하고 학습하는 데 필요한 완전한 예제 코드를 제공합니다. GraphCast는 ECMWF의 ERA5 데이터 세트를 사용하여 고해상도 대기 시뮬레이션을 수행하도록 설계되었으며, GenCast는 확률적 기상 예측을 위한 확산 기반 앙상블 예측으로 접근 방식을 확장합니다. 두 모델 모두 JAX 기반으로 구축되었으며, 정이십면체 메시로 표현된 다중 스케일 지구물리학 데이터로부터 학습할 수 있는 고급 신경망 아키텍처를 통합합니다. 이 패키지에는 사전 학습된 모델 가중치, 정규화 통계, 그리고 사용자가 Colab 또는 Google Cloud TPU 및 GPU에서 기상 예측 실험을 복제하고 미세 조정할 수 있도록 하는 데모 노트북이 포함되어 있습니다.
기능
- 데이터 기반 날씨 예보를 위한 GraphCast 및 GenCast 아키텍처 구현
- Google Cloud Bucket을 통해 사전 학습된 모델 가중치 및 정규화 데이터 사용 가능
- 그래프 신경망을 사용한 JAX 기반 미분 가능 시뮬레이션 프레임워크
- 빠른 실험과 학습을 위한 Colab 준비 데모 노트북
- ERA5 및 HRES 데이터 세트와 호환되어 과거 및 운영상의 미세 조정이 가능합니다.
- 확장 가능한 모델 학습 및 추론을 위해 TPU 및 GPU에서 실행을 지원합니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/g-deepmind-graph-gen.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.