Este é o aplicativo Linux chamado Google DeepMind GraphCast e GenCast, cuja versão mais recente pode ser baixada como Version0.1.1sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute on-line este aplicativo chamado Google DeepMind GraphCast e GenCast com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
CAPTURAS DE TELA:
Google DeepMind GraphCast e GenCast
DESCRIÇÃO:
O GraphCast, desenvolvido pelo Google DeepMind, é uma estrutura de previsão do tempo de nível de pesquisa que emprega redes neurais de grafos (GNNs) para gerar previsões meteorológicas globais de médio prazo. O repositório fornece código de exemplo completo para executar e treinar o GraphCast e o GenCast, dois modelos apresentados nos artigos de pesquisa do DeepMind. O GraphCast foi projetado para realizar simulações atmosféricas de alta resolução usando o conjunto de dados ERA5 do ECMWF, enquanto o GenCast estende a abordagem com previsão de conjunto baseada em difusão para previsão probabilística do tempo. Ambos os modelos são construídos em JAX e integram arquiteturas neurais avançadas capazes de aprender com dados geofísicos multiescala representados em malhas icosaédricas. O pacote inclui pesos de modelo pré-treinados, estatísticas de normalização e notebooks de demonstração que permitem aos usuários replicar e ajustar experimentos de previsão do tempo no Colab ou em TPUs e GPUs do Google Cloud.
Recursos
- Implementa arquiteturas GraphCast e GenCast para previsão do tempo baseada em dados
- Pesos de modelos pré-treinados e dados de normalização disponíveis via Google Cloud Bucket
- Estrutura de simulação diferenciável baseada em JAX usando redes neurais de grafos
- Cadernos de demonstração prontos para Colab para experimentação e aprendizado rápidos
- Compatível com conjuntos de dados ERA5 e HRES para ajuste fino histórico e operacional
- Suporta execução em TPUs e GPUs para treinamento e inferência de modelos escaláveis
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/g-deepmind-graph-gen.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.