Schéma de la chaîne de traitement complète de CranPM Studio

Logiciel open source · v1.0 · premier auteur

CranPM Studio

Un paquet Python open source et une démo en ligne pour la prévision des PM2.5 à haute résolution (1 km) sur l’Europe.

Démo en ligne Site de CranPM Studio Dépôt GitHub

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CranPM Studio est la version logicielle open source de CRAN-PM : un Vision Transformer multi-échelle qui transforme, par descente d’échelle, les champs de réanalyse ERA5/CAMS à 25 km en prévisions quotidiennes des PM2.5 à 1 km sur l’Europe, grâce à un pont d’attention entre les résolutions, avec un ordonnancement guidé par le vent et un biais d’attention sensible à l’altitude.

Le modèle atteint une RMSE de 6,85 µg/m³ à J+1, évaluée sur 2 971 stations de mesure de l’AEE (4,7–10,7 % de moins que le meilleur modèle de référence en apprentissage profond), et généralise en zero-shot (sans réentraînement) à 8 régions hors distribution, dont l’Inde, la Chine et les États-Unis.

Au-delà de la précision, le paquet est pensé pour la reproductibilité et l’accessibilité : une API Python et une interface en ligne de commande stables, des procédures d’entraînement et d’inférence, la prise en charge de NVIDIA CUDA comme d’AMD ROCm, des images de conteneur, un dépôt de modèles sur HuggingFace et un démonstrateur web Gradio que chacun peut lancer sans aucune installation.

6,85

RMSE µg/m³
J+1, 2 971 stations de l’AEE

8

Régions en zero-shot
Inde, Chine, États-Unis…

1 km

Résolution
quotidienne, sur toute l’Europe

CUDA
+ROCm

Portabilité GPU
NVIDIA et AMD

Ce que contient le paquet

  1. API Python et CLI stables. Importez le modèle dans un notebook ou lancez des prévisions en ligne de commande, avec des procédures d’entraînement et d’inférence documentées.
  2. Deux plateformes GPU. Fonctionne avec NVIDIA CUDA comme avec AMD ROCm : le même code est validé chez les deux constructeurs (y compris l’environnement MI250X de LUMI).
  3. Images de conteneur. Des environnements reproductibles pour le calcul haute performance et le cloud, sans l’enfer des dépendances.
  4. Dépôt de modèles sur HuggingFace. Des poids pré-entraînés, hébergés et versionnés, téléchargeables en une ligne.
  5. Démo Gradio en ligne. Choisissez des coordonnées n’importe où en Europe et une date en 2022 ; le serveur exécute une vraie passe avant de CRAN-PM sur des entrées ERA5/CAMS/GHAP mises en cache et affiche la prévision à 1 km à J+1, évaluée sur les stations de l’AEE. Aucune installation : elle tourne sur HuggingFace Spaces.

Essayer la démo en ligne

Entrez des coordonnées n’importe où en Europe, choisissez une date de l’année de test 2022 et obtenez une vraie prévision des PM2.5 à 1 km pour le lendemain, évaluée sur les stations de mesure. La démo tourne dans le navigateur, sur HuggingFace Spaces (environ 60 s par inférence, offre CPU gratuite).

Ouvrir la démo en ligne → Site de CranPM Studio

Figures

Domaines d’entraînement et de transfert zero-shot Domaines d’entraînement et de transfert zero-shot Patchs réordonnés en suivant le vent Ordre des patchs guidé par le vent (animation) Attention sensible à l’altitude Attention sensible à l’altitude, vue en coupe Ablations des composantes physiques Ablations des composantes physiques Étude de cas sur les poussières sahariennes Étude de cas : poussières sahariennes Comparaison des performances GPU, CUDA et ROCm Performances GPU : CUDA face à ROCm

Ressources

Site de CranPM Studio Démo en ligne Dépôt GitHub Article CRAN-PM (arXiv) Page du projet CRAN-PM

Crédits

Premier auteur et mainteneur
Ammar Kheder (auteur correspondant)
Auteurs
A. Kheder, W. Peng, H. Toropainen, Z.-S. Liu, M. Boy
Affiliations
LUT University, AMC-Lahti et INAR (Université d’Helsinki)
Technologies
PyTorch, double compatibilité CUDA / ROCm, Docker, HuggingFace Hub et Spaces, Gradio
Statut
Open source, v1.0 sur GitHub

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