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何を解決するか

Graph Weatherは、グラフニューラルネットワーク（GNN）を使用した気象予測とデータ同化のためのモジュール式フレームワークを提供します。これにより、研究者や開発者は、従来の数値予報（NWP）手法よりも効率的かつ正確に気象パターンを予測するために、さまざまなグラフベースのAIモデルを実装し、実験することができます。

仕組み

このライブラリは、DeepMindのGenCastやFGN、MicrosoftのAurora、そしてFengWu-GHRを含む、いくつかの最先端のグラフベースの予測モデルを実装しています。緯度と経度の座標に基づいて内部でグラフの生成を処理するため、ユーザーはノードの特徴量をモデルに直接渡すことができます。また、不規則な観測データ（緯度、経度、高度を含む）を目的の出力グリッドにマッピングできる専用の同化モデルも含まれています。

対象者

このプロジェクトは、AI研究者、気象学者、および気象・気候科学のための機械学習に取り組む開発者を対象としています。

ハイライト

• 複数のモデルアーキテクチャ: GenCast（拡散ベース）、Aurora、WeatherMesh-3（Neighborhood Attention）などのさまざまな予測モデルを実装しています。
• モジュール式設計: コンポーネントを入れ替えることで、異なるグラフベースのアプローチの実験を容易にします。
• データ同化: 不規則な観測データを構造化されたグリッドに処理するためのツールが含まれています。
• PyTorchベース: 柔軟なトレーニングと推論のためにPyTorch上に構築されています。