ecmwf-lab/ai-models

何を解決するか

このプロジェクトは、さまざまなAIベースの気象予測モデルを実行するための統合されたコマンドラインインターフェースを提供し、アセットの管理、気象アーカイブからの入力データの取得、予測の生成というプロセスを簡素化します。

動作方法

ai-models ツールは、いくつかのAI気象モデルのラッパーとして機能します。訓練済みの重み（アセット）のダウンロードと、ECMWF MARSアーカイブ、Copernicus Climate Data Store (CDS)、またはローカルのGRIBファイルなどのソースからの初期状態（入力データ）の取得を処理します。ユーザーは予測のリードタイムと出力形式を指定でき、ツールはONNXランタイムを介してCPUまたはGPU上で実行を管理します。

対象ユーザー

個々のモデルごとに複雑なデータパイプラインを手動で処理する必要なく、AIベースの気象予測を実行したい気象学者、気候科学者、研究者。

特徴

• マルチモデル対応: Pangu-Weather、FourCastNet、FourCastNetV2、GraphCastなどのモデル用のプラグインをサポート。
• 柔軟なデータソース: MARS、CDSから自動的に入力データを取得、またはローカルのGRIBファイルを受容。
• カスタマイズ可能な予測: メタデータプレースホルダを使用して、リードタイム（例：10日または15日）や出力ファイルパスをユーザーが定義可能。
• GPU加速: GPUパフォーマンスに最適化され、予測時間は数時間から約1分に短縮。