/ Модель

Характеристики

Библиотека
pytorch
Опубликована
10 июл 2026

typhoon-predict

Прогноз временных рядовTime_series → time_series

Trackformer 1.1 прогнозирует траекторию и параметры интенсивности тропических циклонов на срок до 120 часов по данным, доступным к моменту выпуска прогноза.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Trackformer 1.1 — исследовательская модель euler314 для прогнозирования траектории и интенсивности тропических циклонов. Она строит прогнозы с шагом шесть часов на срок до 120 часов: координаты центра, максимальный устойчивый ветер, центральное давление, радиус максимального ветра и радиусы ветра R34, R50 и R64 по четырём квадрантам. Модель распространяется с файлами для PyTorch; README описывает Python-модули, калибровку, статистики нормализации и контрольные точки.

Модель принимает пакет данных, сформированный только из сведений, доступных на момент выпуска прогноза или раньше: истории наблюдений IBTrACS, атмосферного анализа, сводок о соседних циклонах и контексте бассейна, а также статических географических признаков. Она предназначена для исследовательского прогнозирования и оценки циклонов; входы и результаты ограничены причинной границей прогноза. README предупреждает, что модель не является оперативной системой предупреждения и её прогнозы нельзя использовать для эвакуации, авиации, судоходства, управления чрезвычайными ситуациями и иных решений, где важна безопасность. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • исследовательский прогноз траектории тропического циклона
  • прогноз максимального ветра и центрального давления циклона
  • оценка радиусов ветра R34, R50 и R64 по квадрантам
  • анализ прогнозов циклонов на горизонте до 120 часов

Ограничения

Модель не предназначена для оперативных предупреждений и решений, критичных для безопасности. Для входов следует использовать только данные, доступные на момент прогноза или ранее; лицензия в предоставленных данных не описана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Trackformer 1.1

Trackformer 1.1 is a causal tropical-cyclone route and intensity research model. It predicts position, maximum sustained wind, central pressure, radius of maximum wind, and R34/R50/R64 wind radii at six-hour leads through +120 h.

This is not an operational warning system. Do not use it for evacuation, aviation, maritime, emergency-management, or other safety-critical decisions.

Availability

The released model files are under models/trackformer_1_1/.

Causal Input Boundary

Inputs are restricted to data available at the forecast issue time or earlier:

  • observed IBTrACS track and intensity history;
  • atmospheric analysis fields available at or before the issue time;
  • causal nearby-storm and basin-context summaries;
  • static geography and land/sea features in the prepared packet.

The model does not use JMA, JTWC, ECMWF, GFS, GEFS, DeepMind, or another agency's forecast track or positive-lead weather field as an input. Later observations and best-track labels are verification data only.

Outputs

For 20 six-hour leads, the model returns track latitude/longitude, maximum sustained wind, central pressure, radius of maximum wind, and four-quadrant R34/R50/R64 radii. Radius values are non-negative and the structure head preserves R34 >= R50 >= R64.

Files

The repository contains the 1.1 Python modules, calibration, normalization statistics, and seed checkpoints. The GitHub release archive is the authoritative packaged-weight download.

Usage

Install the pinned requirements, construct an issue packet using only the causal inputs above, and use the included 1.1 prediction wrapper. Preserve validity masks for missing radius or analysis values. Never substitute a later observation or an official forecast for a missing input. Verify any saved forecast against the later realized IBTrACS track only after the issue-time forecast has been frozen.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Временные ряды пока не поддерживаются.

Ревизия весов
30a4ee5

0 моделей