Wersja 2 GraphCastGFS jest oparta na treningu (uczeniu maszynowym) na 13 poziomach z danymi początkowymi NCEP GDAS z wykorzystaniem danych ERA5 jako danymi referencyjnymi. Od 10 lipca 2024 r. długość prognoz została zwiększona z 10 dni do 16 dni. Model jest dostępny w czterech cyklach dziennie.
Dostęp do danych ECMWF Model GraphCast wymaga danych początkowych do prognozy na siatce 0,25° (szerokości i długości geograficznej). Od 2024 roku ECMWF umożliwia dostęp do tych danych w czasie prawie rzeczywistym.
Zobacz też Kod źródłowy GraphCast/GenCast opublikowany na GitHub
Przypisy NCEP GDAS (National Centers for Environmental Prediction Global Data Assimilation System) to system globalnej asimilacji danych meteorologicznych używany przez National Centers for Environmental Prediction (NCEP) w USA. GDAS integruje różnorodne obserwacje atmosferyczne, powierzchniowe i satelitarne, aby stworzyć spójny obraz aktualnego stanu atmosfery na całym świecie.
Zastosowanie sieci opartych na dwudziestościanie foremnym w meteorologii jest opisane, dla przykładu, w
Kategoria:Prognoza pogody Kategoria:Zastosowania sztucznej inteligencji