AI для Всех

AI для Всех

🌪️ GenCast: Тихая AI Революция в Прогнозировании Погоды продолжается! Команда Google DeepMind представила GenCast - новейшую AI-модель, которая предсказывает погоду с невероятной точностью на 15 дней вперед! 🎯 🤔 Почему это важно: - Изменение климата делает…

В продолжение нашего разговора о GenCast, давайте погрузимся в технические детали работы этой нейросети.

В сердце GenCast лежит сочетание двух подходов машинного обучения: диффузионных моделей и графовых трансформеров. В GenCast процесс предсказания погоды устроен как диффузия из шума -> через серию из 20 итераций очистки -> к реалистичному прогнозу погоды.

Архитектура GenCast построена из трех ключевых компонентов, каждый из которых решает специфическую задачу в процессе прогнозирования.

- Энкодер преобразует стандартную географическую сетку в икосаэдрическую структуру - специальный формат данных, оптимизированный для последующей обработки GenCast.

- Процессор, используя графовые трансформеры, анализирует взаимосвязи между погодными паттернами в глобальном масштабе.

- Декодер завершает процесс, конвертируя обработанные данные обратно в стандартный метеорологический формат.

Процесс обучения GenCast реализован в два этапа, что позволяет достичь оптимального баланса между скоростью и точностью. Первый этап включает 2 миллиона итераций на данных низкого разрешения (1°), где система осваивает базовые погодные паттерны. Второй этап добавляет 64,000 итераций на высоком разрешении (0.25°), что позволяет системе достичь необходимой точности прогнозирования.

Технически GenCast работает с комплексным набором переменных: 6 приземных (включая температуру и давление) и 6 атмосферных на 13 уровнях давления. Это позволяет системе создавать детальную трехмерную модель атмосферных процессов.

Важное преимущество GenCast - способность генерировать множество вероятных сценариев развития погоды, что особенно важно для прогнозирования экстремальных явлений.

www.group-telegram.com/us/nn_for_science.com/2305

3.5K viewsArtemii, edited  Dec 4, 2024 at 16:36

В продолжение нашего разговора о GenCast, давайте погрузимся в технические детали работы этой нейросети.

В сердце GenCast лежит сочетание двух подходов машинного обучения: диффузионных моделей и графовых трансформеров. В GenCast процесс предсказания погоды устроен как диффузия из шума -> через серию из 20 итераций очистки -> к реалистичному прогнозу погоды.

Архитектура GenCast построена из трех ключевых компонентов, каждый из которых решает специфическую задачу в процессе прогнозирования.

- Энкодер преобразует стандартную географическую сетку в икосаэдрическую структуру - специальный формат данных, оптимизированный для последующей обработки GenCast.

- Процессор, используя графовые трансформеры, анализирует взаимосвязи между погодными паттернами в глобальном масштабе.

- Декодер завершает процесс, конвертируя обработанные данные обратно в стандартный метеорологический формат.

Процесс обучения GenCast реализован в два этапа, что позволяет достичь оптимального баланса между скоростью и точностью. Первый этап включает 2 миллиона итераций на данных низкого разрешения (1°), где система осваивает базовые погодные паттерны. Второй этап добавляет 64,000 итераций на высоком разрешении (0.25°), что позволяет системе достичь необходимой точности прогнозирования.

Технически GenCast работает с комплексным набором переменных: 6 приземных (включая температуру и давление) и 6 атмосферных на 13 уровнях давления. Это позволяет системе создавать детальную трехмерную модель атмосферных процессов.

Важное преимущество GenCast - способность генерировать множество вероятных сценариев развития погоды, что особенно важно для прогнозирования экстремальных явлений.

BY AI для Всех