الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: GraphCast
-
نماذج التعلم العميق للطقس لتوقعات المحيطات الفرعية: دراسة حالة على نظام ارتفاع التيار الكناري Deep learning weather models for subregional ocean forecasting: A case study on the Canary current upwelling system
2026 | المؤلف: Giovanny A. Cuervo-Londoño وآخرون | المجلة: Ocean Modelling | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تتحقق الدراسة من تطبيق شبكة عصبية رسومية، تحديدًا نسخة معدلة من GraphCast، لتعزيز التنبؤات المحيطية في نظام تصاعد التيار الكناري. غالبًا ما تكون طرق التنبؤ التقليدية، المعتمدة على نماذج الدوران العالمية، كثيفة الحوسبة وبطيئة، مما يحد من فعاليتها في تقديم توقعات في الوقت المناسب. بالمقابل، أظهر نموذج التعلم العميق دقة متفوقة وانخفاض في خطأ الجذر…
-
تقييم نموذج GraphCast AI لتوقع هطول الأمطار وإمكاناته في التنبؤ بالأحداث المتطرفة في بنغلاديش Assessment of the GraphCast AI model for precipitation forecasting and its potential in extreme event prediction over Bangladesh
2026 | المؤلف: Mirza Rahem Hasan وآخرون | المجلة: PLOS Climate | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تدرس هذه الدراسة فعالية نموذج GraphCast المدعوم بالذكاء الاصطناعي في التنبؤ بهطول الأمطار على المدى القصير في بنغلاديش، وهي منطقة تتميز بتنوع مناخي كبير وتضاريس متنوعة. باستخدام بيانات رصدية من 43 محطة تابعة لدائرة الأرصاد الجوية البنغلاديشية (BMD) خلال 2023-2024، يتنبأ النموذج بمجموع هطول الأمطار على مدى فترات 1 و2 و3 أيام. يتم مقارنة أداء…