tgoop.com/nn_for_science/2305
Last Update:
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
Share with your friend now:
tgoop.com/nn_for_science/2305