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

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. 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.

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!

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.