openclimatefix/metnet

何を解決するか

このプロジェクトは、短時間の天気および降水予測向けに設計されたMetNetファミリーモデルのPyTorch実装を提供します。衛星画像およびその他の大気観測データを活用して、天気パターンの予測を可能にします。

動作方法

このリポジトリは、MetNetアーキテクチャの複数のバージョンを実装しています：

• MetNet：短時間予測向けのオリジナルモデル。
• MetNet-2：より大きなコンテキスト画像を使用して、最大12時間先の天気を予測する拡張モデル。
• MetNet Global：全球的な降水予測向けに設計されたバージョン。

これらのモデルは、GOES-16衛星データやMRMS降水データなどの入力データを処理して予測を生成します。プロジェクトでは、HuggingFace Hub経由でクラウドマスクおよび衛星画像データで訓練されたMetNetおよびMetNet-2の事前学習済み重みも提供しています。

対象ユーザー

気象AI、天気予報、大気科学に取り組む研究者および開発者で、Google ResearchのMetNetモデルのPyTorchベース実装を活用したい方。

特徴

• 複数のアーキテクチャ：MetNet、MetNet-2、MetNet Globalの実装を含む。
• 事前学習済み重み：HuggingFace経由でMetNetおよびMetNet-2の重みを入手可能。
• データ統合：GOES-16およびMRMSデータ用のHuggingFace Datasetsとの統合。
• PyTorchネイティブ：学習および推論の容易さを実現するため、完全にPyTorchで構築。