Flow Matching, 276M параметров и моделирование хаоса: как мы научили генеративную модель Marchuk предсказывать погоду

Привет, Хабр! Мы команда «Генеративный ИИ для видео» лаборатории FusionBrain AIRI — группа исследователей в области Generative AI. Наш основной профиль — модели генерации изображений и видео: пиксели, временная когерентность, латентные пространства, трансформеры и diffusion/flow‑подходы. Мы — не метеорологи. Но совсем недавно мы задались вопросом: можно ли взять SOTA‑идеи из алгоритмов генерации видео и применить их к задаче предсказания глобальной погодной карты, не превращая ML‑модель в усложненный пайплайн на базе специфических метеорологических знаний? Оказалось, что да, и весьма неплохо. В этой статье мы расскажем про нашу новую модель прогноза погоды на основе алгоритма Flow Matching под названием Marchuk, которая выгодно выделяется на фоне конкурентных подходов своей компактностью и производительностью. Она даже смогла предсказать морозы в январе 2026 года!

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1011256/

#прогноз_погоды #диффузионные_нейросети #Machine_Learning #Weather_Forecasting #Computer_Vision #Flow_Matching #Diffusion_Models #DiT #Research

久旱逢甘霖！這大概是嘉義山區雨最大時。

身為愛山人，習慣看原始資料自行判讀；在新聞報導氣象只報北部的現實下，身為不是住在北部的國民，也一定要自立自強，看原始資料自行判讀。

在暖化效應下，冬天的氣息已愈來愈弱。動不動就來個低温恐如何如何的報導，我打從心底不屑。

#weather_forecasting #taiwan #formosa #small_mountainous_island_country #southwest_taiwan