Прогнозирование погоды с помощью моделей ИИ на основе открытых данных ECMWF
Команда специалистов системы прогнозирования погоды AIFS (Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System) в Европейском центре среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) объявила, что теперь пользователи могут самостоятельно запускать модели прогноза погоды, использующие методы искусственного интеллекта (ИИ) и опирающиеся на открытые данные ECMWF.
Это позволит генерировать прогнозы на собственном компьютере пользователя, изучать методы прогнозирования с помощью ансамблей моделей и проводить сравнительный анализ моделей.
Установка python-пакетов традиционна:
Поддерживаются следующие модели прогнозирования погоды, использующие методы ИИ: Pangu-Weather, FourCastNet (версия 2), GraphCast, FuXi и Aurora.
В будущем ожидается поддержка системы AIFS. Пока можно получить готовые прогнозы, сделанные с помощью AIFS.
#погода #ИИ #python
Команда специалистов системы прогнозирования погоды AIFS (Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System) в Европейском центре среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) объявила, что теперь пользователи могут самостоятельно запускать модели прогноза погоды, использующие методы искусственного интеллекта (ИИ) и опирающиеся на открытые данные ECMWF.
Это позволит генерировать прогнозы на собственном компьютере пользователя, изучать методы прогнозирования с помощью ансамблей моделей и проводить сравнительный анализ моделей.
Установка python-пакетов традиционна:
pip install ai-models
pip install ai-models-panguweather # Or another model
ai-models panguweather --input ecmwf-open-data
Поддерживаются следующие модели прогнозирования погоды, использующие методы ИИ: Pangu-Weather, FourCastNet (версия 2), GraphCast, FuXi и Aurora.
В будущем ожидается поддержка системы AIFS. Пока можно получить готовые прогнозы, сделанные с помощью AIFS.
#погода #ИИ #python