openclimatefix/metnet

해결하는 문제

이 프로젝트는 단기 기상 및 강수 예측을 위한 목적의 MetNet 계열 모델에 대한 PyTorch 구현을 제공합니다. 위성 영상과 기타 대기 관측 데이터를 활용하여 기상 패턴을 예측할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 저장소는 MetNet 아키텍처의 여러 버전을 구현하고 있습니다:

• MetNet: 단기 예측을 위한 원본 모델.
• MetNet-2: 더 큰 컨텍스트 이미지를 사용하여 최대 12시간 전까지 기상을 예측하는 확장 모델.
• MetNet Global: 전 세계 강수 예측을 위한 버전.

이 모델들은 GOES-16 위성 및 MRMS 강수 데이터와 같은 입력 데이터를 처리하여 예측을 생성합니다. 또한 HuggingFace Hub를 통해 클라우드 마스크 및 위성 영상 데이터로 훈련된 MetNet 및 MetNet-2의 사전 학습된 가중치도 제공합니다.

대상 사용자

기상 AI, 기상 예측, 대기 과학 분야에서 일하는 연구자 및 개발자로, Google Research의 MetNet 모델을 PyTorch 기반으로 사용하고자 하는 분들입니다.

주요 특징

• 다양한 아키텍처: MetNet, MetNet-2, MetNet Global의 구현 포함.
• 사전 학습된 가중치: HuggingFace를 통해 MetNet 및 MetNet-2의 가중치 제공.
• 데이터 통합: GOES-16 및 MRMS 데이터용 HuggingFace Datasets 통합.
• PyTorch 네이티브: 학습 및 추론의 용이성을 위해 완전히 PyTorch로 구현.