Когда погодный ИИ становится бесплатным
В январе 2026 года NVIDIA сделала то, чего от нее не ждали. Не анонсировала новую видеокарту за $2000. Не показала очередной флагманский чип для дата-центров. Вместо этого - выложила в открытый доступ три нейросети для прогноза погоды и климатического моделирования. Без подписок, без облачных ограничений, с полным исходным кодом.
Это не просто очередной open-source проект. Это прямой вызов коммерческим сервисам вроде Яндекс Нейрометеум и DeepMind WeatherNext 2. И одновременно - подарок для исследователей, которые до этого могли только мечтать о доступе к промышленным моделям такого уровня.
Все три модели доступны на Hugging Face с января 2026 года. Веса обучены на данных ERA5 (ECMWF Reanalysis v5) и IFS (Integrated Forecasting System). Размеры моделей от 150 миллионов до 1.2 миллиарда параметров.
Три модели, которые стоит скачать прямо сейчас
StormScope: ИИ для молний и шквалов
Самая простая в использовании модель из трио. StormScope предсказывает экстремальные погодные явления на ближайшие 6 часов. Не температуру или давление, а конкретно - где ударит молния, где пройдет шквал, где образуется град.
Что в этом особенного? Традиционные модели плохо справляются с краткосрочным прогнозом экстремальных явлений. Они видят общую картину, но не могут точно указать: "вот в этом квадрате 5x5 км через 45 минут будет град". StormScope решает именно эту задачу.
GenCast: генеративный ИИ для среднесрочного прогноза
Если StormScope - это "ближний бой", то GenCast работает на дистанции от 3 до 10 дней. Архитектура - диффузионная модель, которая генерирует прогноз постепенно, как Stable Diffusion генерирует картинки.
Вот что это меняет: традиционные численные модели (как те, что используют метеослужбы) вычисляют прогноз шаг за шагом. Каждая ошибка накапливается. GenCast генерирует весь прогноз сразу, что снижает накопление ошибок. На практике это значит, что прогноз на 7-й день будет точнее, чем у классических методов.
Техническая деталь: GenCast v1.3 (январь 2026) работает с разрешением 0.25 градуса (примерно 25 км). Не супер-детально, но для региональных прогнозов достаточно. Для сравнения: AlphaEarth Foundations от DeepMind работает с разрешением до 10 метров, но для других задач.
EarthFuge: климатическое моделирование на стероидах
Самая сложная и ресурсоемкая модель. EarthFuge не предсказывает погоду на завтра. Она моделирует климатические сценарии на годы и десятилетия вперед.
Что тут интересного: традиционные климатические модели требуют суперкомпьютеров и месяцев вычислений. EarthFuge делает то же самое за дни на кластере из нескольких GPU. Секрет в гибридной архитектуре - часть вычислений делает нейросеть, часть - физические уравнения.
EarthFuge требует серьезных ресурсов. Минимальная конфигурация: 4x NVIDIA RTX 4090 или эквивалент с 24 ГБ VRAM каждая. Для обучения с нуля нужны недели на кластере A100/H100.
Как начать использовать: три реальных сценария
1 Быстрый прогноз для своего региона
Самый простой вариант - использовать Earth2Studio. Это фреймворк от NVIDIA, который объединяет все три модели в единый pipeline. Установка через pip, документация на GitHub.
Что можно сделать за вечер:
- Скачать предобученные веса StormScope с Hugging Face
- Загрузить свежие данные с открытых API (например, Open-Meteo или NOAA)
- Запустить прогноз экстремальных явлений для своего города
- Визуализировать результаты в Jupyter Notebook
Для данных в форматах GeoJSON, Parquet или NetCDF пригодится наша инструкция по работе с геоданными.
2 Доработка моделей под свои задачи
Открытый код - значит можно менять все. Хотите, чтобы StormScope лучше предсказывал лесные пожары? Добавьте данные о влажности почвы и растительном покрове. Нужно, чтобы GenCast работал с более высоким разрешением? Дообучите на региональных данных.
Physics Nemo - библиотека от NVIDIA для физически информированного машинного обучения. Позволяет "встраивать" физические законы прямо в архитектуру нейросети. Например, закон сохранения энергии или уравнения гидродинамики.
3 Интеграция в существующие системы
Представьте: у вас есть фермерское хозяйство. Вы уже используете FarmVibes.AI от Microsoft для анализа почвы. Добавляете StormScope - получаете систему предупреждения о заморозках или граде за несколько часов.
Или: вы работаете в логистической компании. GenCast интегрируете с системой планирования маршрутов. Модель предсказывает шторм в порту через 5 дней - вы заранее меняете график разгрузки судов.
Что нужно для запуска: железо и софт
| Модель | Минимальные требования | Рекомендуется | Время инференса (прогноз на 24ч) |
|---|---|---|---|
| StormScope v2.1 | RTX 3060 (12 ГБ) | RTX 4070 Ti или выше | ~45 секунд |
| GenCast v1.3 | RTX 4080 (16 ГБ) | Две RTX 4090 или A6000 | ~3 минуты |
| EarthFuge v1.0 | 4x RTX 4090 | Кластер A100/H100 | Зависит от сценария |
Если у вас нет такого железа - не беда. StormScope можно запустить даже на Google Colab Pro. GenCast - на облачных инстансах с GPU. EarthFuge... ну, EarthFuge действительно для серьезных исследований.
Для сравнения: Solar-Open-100B требует 24 ГБ VRAM, а GLM-4.7-Flash работает на двух RTX 3090. Earth-2 модели по требованиям находятся где-то посередине.
Кому это вообще нужно?
Студентам и исследователям. Теперь можно экспериментировать с современными моделями прогноза погоды, не имея доступа к суперкомпьютерам метеослужб.
Стартапам в агротехе, логистике, энергетике. Добавляете прогноз погоды в свой продукт - получаете конкурентное преимущество. Причем прогноз, который можно кастомизировать под специфические нужды.
Разработчикам open-source. Модели от NVIDIA - отличная база для создания собственных решений. Архитектуры современные, код чистый, документация подробная.
"Выживальщикам" и любителям локального ИИ. Да, есть и такие. Те, кто собирает архив моделей на случай апокалипсиса. StormScope идеально подходит: компактная, работает на потребительском железе, решает практическую задачу.
Подводные камни (потому что они всегда есть)
Данные. Модели обучены на ERA5 и IFS - это глобальные реанализы. Для конкретного региона точность может быть ниже, чем у локально обученных моделей. Решение: дообучение на местных данных.
Вычислительная стоимость. Да, инференс быстрый. Но обучение с нуля или даже дообучение - дорого. EarthFuge в частности съест столько электричества, что счет за свет будет похож на ипотечный платеж.
Юридические нюансы. Прогноз погоды - регулируемая область в некоторых странах. Использовать модели для коммерческих сервисов без лицензии может быть проблематично. Особенно если ваш прогноз окажется неточным и кто-то понесет убытки.
Что дальше?
NVIDIA явно намерена захватить рынок ИИ для наук о Земле. Earth-2 Open Models - только первый шаг. В 2026 году ожидаем:
- Более легкие версии моделей для edge-устройств
- Интеграцию с Omniverse для 3D-визуализации климатических сценариев
- Поддержку новых типов данных (например, данных с дронов или IoT-датчиков)
- Мультимодальные модели, которые работают одновременно с погодой, спутниковыми снимками и социальными данными
Самый интересный вопрос: как ответят конкуренты? DeepMind уже показала AlphaEarth Foundations - модель для анализа спутниковых снимков. Microsoft работает над FarmVibes.AI. Google (через DeepMind) - над WeatherNext 2.
2026 год может стать годом, когда прогноз погоды окончательно перестанет быть монополией государственных метеослужб. И когда любой разработчик с парой GPU сможет построить свою собственную метеостанцию на нейросетях.
Скачивайте модели, экспериментируйте, делитесь результатами. И помните: самый точный прогноз - это тот, который вы можете проверить сами. Прямо сейчас, не выходя из дома.
