Allen Institute for AI (Ai2) представил OlmoEarth v1.3 — новую версию открытой фундаментальной модели для дистанционного зондирования Земли, которая формирует готовые к использованию эмбеддинги для всей планеты с разрешением 10 метров. Вместе с моделью институт опубликовал предварительно рассчитанные годовые эмбеддинги глобального покрытия, а также браузерный инструмент OlmoEarth Embeddings Explorer, позволяющий исследовать и настраивать карты без регистрации и без продвинутых технических навыков.

OlmoEarth v1.3 сжимает годовой массив спутниковых наблюдений — радарные данные Sentinel-1, а также многоспектральные снимки Sentinel-2 и Landsat — в один 128-мерный вектор для каждого пикселя поверхности Земли размером 10 на 10 метров; первые 64 измерения также работают как самостоятельный, более компактный эмбеддинг. Такой вектор выступает своеобразным «цифровым отпечатком» участка, capturing пространственные и временные закономерности, которые затем можно использовать для классификации растительности, обнаружения изменений и поиска похожих территорий. Предварительно рассчитанные глобальные эмбеддинги распространяются через Source Cooperative, что позволяет обучить небольшой классификатор поверх готовых признаков и запускать анализ локально, не прибегая к дорогостоящему обучению модели для каждой задачи.

По данным Ai2, 128-мерные эмбеддинги OlmoEarth v1.3 заняли первое место в 20 из 27 оценочных тестов, охватывающих шесть континентов и различные типы задач, опередив AlphaEarth Foundations и Tessera v2; 64-мерная версия при вдвое меньшем размере лидировала в 18 из 27 тестов. Модель также оказалась самой экономичной в обучении: ей потребовалось 53% вычислительного времени по сравнению с предыдущей версией v1.2 и 18% по сравнению с первой версией v1, а углеродные выбросы составили 50% и 22% соответственно. При этом веса модели, данные предобучения и код открыты, что позволяет использовать эмбеддинги для широкого круга прикладных задач — от картографирования мелких фермерских хозяйств в Кении и выявления кирпичных заводов к западу от Дакки до оценки ущерба от пожаров в Индонезии и отслеживания золотодобычи в перуанской Амазонии.

Браузерный Explorer снижает порог входа для первичного анализа: если раньше работа с OlmoEarth требовала доступа к графическим процессорам, загрузки и хранения снимков, то теперь первый проход по региону можно выполнить за секунды без GPU и без регистрации. Глобальные эмбеддинги за 2023–2025 годы уже покрывают всю планету, а данные за 2017–2022 годы доступны для части территорий и будут постепенно дополняться. Инструмент ориентирован как на исследователей и природоохранные организации, так и на аналитиков, которым нужен быстрый способ оценить изменения ландшафта до запуска более ресурсоёмкого моделирования.