2023년 9월 21일 오후, "산업 인텔리전스 가속화"를 주제로 한 Huawei Connect2023 MindSpore 특별 포럼에서 MindSpore 오픈 소스 커뮤니티는 MindSpore Earth 0.1 지구 과학 키트를 출시했습니다.
이 제품군은 AI 일기 예보 SOTA 모델을 여러 공간 및 시간 규모로 통합하고 데이터 사전 처리, 예측 시각화 및 기타 도구를 제공하며 ERA5 재분석, 레이더 에코 및 고해상도 DEM 데이터 세트를 통합하며 다음을 위해 최선을 다하고 있습니다. AI+를 효율적으로 활성화 기상 및 해양 예측에 대한 통합 연구.
기상예보는 사람들의 일과 생활과 밀접한 관련이 있으며, 과학지능(AI4Science) 분야에서 가장 널리 주목받는 응용 시나리오 중 하나이기도 하다. 전체 시나리오 AI 통합 프레임워크인 MindSpore는 혁신을 주도하기 위해 대규모 모델과 AI4Science를 기본적으로 지원할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
MindSpore Earth의 아키텍처 계획은 그림 1에 나와 있습니다. 이는 GraphCast, ViT-KNO, FourCastNet, DGMR을 포함하여 기상 예측, 단기 강수량, 중기 예측 및 초해상도와 같은 여러 시나리오에 대한 산업 SOTA 모델을 다룹니다. 등이며, 모델 적용 범위는 업계 최고입니다. 예측 정확도는 기존 수치 모델을 능가하며 예측 속도는 기존 수치 모델보다 1000배 이상 빠릅니다.
그림 1 MindSpore Earth 제품군 아키텍처 계획
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1. 중기 일기예보
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중기 지구 일기예보는 앞으로 약 3~10일간의 날씨를 지구 규모로 예측하는 것을 말합니다. 이러한 예측은 일반적으로 온도, 습도, 기압, 풍속 및 풍향, 강수량과 같은 대기 조건의 변화를 시뮬레이션하는 수치 모델을 기반으로 합니다. MindSpore Earth는 다양한 AI 중기 예측 모델을 제공합니다.
포캐스트넷
MindSpore Earth는 적응형 푸리에 신경 연산자 AFNO를 사용하는 FourCastNet 모델을 제공합니다. 이 신경망 아키텍처는 ViT(Vision Transformer) 모델을 개선한 것으로, FFT를 통한 푸리에 효율적 구현에서 혼합 작업 단계를 연속적인 전역 컨볼루션으로 구성합니다. 리프 도메인에서는 공간 혼합 복잡성을 O(Nlog N)로 줄여 공간 및 채널 차원 전반에 걸쳐 유연하고 확장 가능한 종속성을 모델링할 수 있습니다. 이 모델은 유럽중기예보센터(ECMWF)의 고해상도 통합예보시스템(IFS) 모델과 예측 정확도를 비교할 수 있는 최초의 AI 예측 모델이다.
ViT-KNO
MindSpore Earth는 Koopman의 전역 선형화 이론을 기반으로 설계되고 신경 연산자의 아이디어와 결합된 경량의 그리드 독립적인 Koopman 신경 연산자 모델을 제공합니다. 모델 아키텍처는 그림 2에 나와 있습니다. 이 모델은 칭화대학교와 협력하여 화웨이 고급 컴퓨팅 및 스토리지 연구소에서 출시되었습니다. 이 모델은 모델을 경량화하고 계산 효율성을 유지하면서 복잡한 비선형 동작을 포착할 수 있습니다. FourCastNet과 비교하여 ViT-KNO는 더 효율적인 훈련 성능과 더 나은 예측 정확도를 제공합니다.
그림 2 ViT-KNO 모델 아키텍처
그래프캐스트
GraphCast는 GNN을 사용하여 "인코드-프로세스-디코드" 아키텍처에서 자동 및 회귀적으로 예측을 생성하는 모델인 Google의 DeepMind에서 유래되었습니다. 인코더는 역사적 순간의 기상 특징의 위도-경도 입력 그리드를 다중 규모 내부 그리드 표현으로 매핑합니다. 프로세서는 다중 그리드 표현을 전달하는 여러 라운드의 메시지를 수행합니다. 디코더는 다중 그리드 표현을 다시 위도로 매핑합니다. -경도 그리드와 예측 결과를 동시에 출력합니다. MindSpore Earth는 다중 규모 메시의 자동 구성을 실현하기 위해 정이십면체 메시 생성 모듈을 오픈 소스로 제공했습니다. 또한, 다단계 예측 정확도의 감쇠 문제를 해결하기 위해 MindSpore Earth는 모델 오류 누적을 줄이기 위해 롤아웃 다단계 반복 교육을 구현합니다.
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2. 단기 강수량 예보
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MindSpore Earth는 DGMR 강수량 모델을 제공합니다. 모델의 본체는 시간적 및 공간적 판별기 손실과 적대적 훈련을 위한 추가 정규화 조건으로 훈련된 생성기입니다. 모델은 레이더 시퀀스의 처음 4개 프레임에서 컨텍스트 표현을 학습합니다. 이 프레임은 샘플러에 대한 입력으로 사용됩니다. GRU(컨벌루션 게이트 순환 단위)로 구성된 순환 네트워크는 컨텍스트 표현을 샘플링된 잠재 벡터와 결합합니다. 가우스 분포를 입력하고 미래의 18개 레이더 필드를 예측합니다. MindSpore Earth+ Shengteng을 기반으로 강수 강도 및 공간 분포에 대한 효율적인 훈련 및 추론을 수행할 수 있습니다.
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3. 수치표고모델의 과해상도
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Shengsi MindSpore 팀, Huawei AI4Sci LAB 및 Tsinghua University Huang Xiaomeng 팀은 공동으로 글로벌 지역에 적합한 DEM 초해상도 모델을 출시했으며 글로벌 3아크초(90m) 해상 및 육지 DEM 데이터 제품도 출시했습니다(그림 3). 결과는 In Science Bulletin에 게재되었습니다. 이 모델은 현재 널리 사용되는 초해상도 모델보다 RMSE 지수, 선명도, 디테일 측면에서 우수합니다. 이 결과는 100미터 미만의 해상도를 가진 최초의 전 세계 해양 및 육상 DEM 데이터 세트로, 다양한 분야와 수준의 해양 수심 측량 데이터 요구를 충족할 수 있습니다. 육지 및 바다 구조 단위의 평형 메커니즘과 육지 및 바다 지형이 해양 조수 움직임에 미치는 영향에 대한 연구에 중요한 지원을 제공합니다.
그림 3 고해상도 전 세계 육상 및 해상 DEM 데이터 세트
또한 MindSpore Earth는 내장형 ERA5 재분석 데이터 세트, 레이더 에코 데이터 세트, 고해상도 DEM 데이터와 같은 예측 시각화 모듈을 제공하고 단기 예측, 중기 예측을 지원합니다. 예측 및 기타 모델 교육 및 평가. 앞으로 MindSpore Earth는 판구 기상 대형 모델 추론 기능, 장기 기후 예측, 축소 등을 포함하여 AI + 기상학의 통합 연구를 가능하게 하는 최첨단 효율적인 AI 기상 및 해양학 모델과 도구를 계속 제공할 것입니다. 해양 데이터.
그림 4 풍속 시각화 효과
자세한 내용은 MindSpore Flow & Earth 공동 SIG 그룹에 오신 것을 환영합니다.
MindSpore Earth 코드 창고 주소: https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindEarth
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