

Gencast
簡介 :
GenCast是由Google DeepMind開發的一款新型高分辨率(0.25°)AI集合模型,它在預測日常天氣和極端天氣事件方面比歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的ENS系統更準確,提前15天提供更快速、更準確的預測。該模型基於擴散模型,是最近在圖像、視頻和音樂生成中取得快速進展的生成性AI模型的一種。GenCast通過分析歷史天氣數據學習全球天氣模式,並能夠準確生成未來天氣情景的複雜概率分佈。該模型的代碼、權重和預測結果將公開發布,以支持更廣泛的天氣預報社區。
需求人群 :
GenCast的目標受眾包括氣象學家、數據科學家、可再生能源公司以及關注食品安全和災害響應的組織。這些用戶可以從更準確的天氣預報中受益,例如,通過及時準確的極端天氣預警來保護更多生命、避免損失和節省資金,或者通過改進風力發電預測來增加風力發電作為可持續能源的可靠性。
使用場景
在預測極端高溫和低溫以及高風速方面,GenCast持續超越ENS。
對於熱帶氣旋(颶風和颱風),GenCast能夠提供更優越的路徑預測。
在一項原理驗證實驗中,GenCast在分析全球風力發電場群產生的總風力發電量的預測方面,比ENS更準確。
產品特色
• 提供高達15天的高精度天氣預報
• 比現有的頂尖系統ENS更準確
• 集合50個或更多的預測,代表可能的天氣軌跡
• 適應地球的球面幾何形狀,學習準確生成未來天氣情景的概率分佈
• 訓練使用了ECMWF的ERA5檔案的四十年曆史天氣數據
• 在97.2%的測試目標中比ENS更準確,特別是在超過36小時的預報中
• 快速生成預測,單個Google Cloud TPU v5僅需8分鐘即可生成15天的預測
使用教程
1. 訪問GenCast的代碼和權重發布的GitHub頁面。
2. 下載並安裝所需的軟件和依賴項,以便運行模型。
3. 根據文檔說明,使用提供的代碼和權重配置模型。
4. 輸入最新的天氣狀態數據,以生成未來天氣情景的概率分佈。
5. 分析模型輸出的多個預測結果,以獲得對可能天氣條件的全面瞭解。
6. 根據預測結果做出決策,例如準備應對極端天氣事件或規劃可再生能源的使用。
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