Ai2 lansează OlmoEarth V1.3, cu reprezentări vectoriale satelitare globale la rezoluție de 10 m

Allen Institute for AI a lansat OlmoEarth v1.3 pe 22 octombrie 2026: un model deschis de reprezentări vectoriale satelitare, însoțit de reprezentări anuale precalculate pentru întreaga planetă, la o rezoluție de 10 metri, și de OlmoEarth Embeddings Explorer, un instrument accesibil din browser, care nu necesită autentificare.

Lansarea include modelul OlmoEarth v1.3 Base, reprezentări vectoriale globale precalculate, în versiuni cu 128 și 64 de dimensiuni, Explorer și un raport tehnic, toate publicate sub licența OlmoEarth Artifact License, folosită pentru OlmoEarth v1 și v1.2. Până acum, pentru a folosi OlmoEarth era necesară ajustarea fină în OlmoEarth Studio, care necesita acces la GPU și stocarea locală a imaginilor; în schimb, modelele de reprezentare vectorială comprimă datele satelitare în caracteristici gata de utilizare, care pot fi reutilizate pentru numeroase sarcini.

Potrivit fișei modelului, OlmoEarth-v1_3-Base este un model fundamental ViT-Base cu 128 de milioane de parametri, destinat teledetecției pe baza imaginilor sau a seriilor temporale de imagini Sentinel-1, Sentinel-2 și Landsat. Include, de asemenea, un Perceiver cu 14,3 milioane de parametri și un model liniar student cu 0,1 milioane de parametri, care proiectează tokenuri cu 768 de dimensiuni în 128 de dimensiuni; fișa precizează că acest model, inclusiv modelul student, a generat reprezentările vectoriale anuale globale ale OlmoEarth.

Cum generează modelul reprezentări vectoriale

OlmoEarth v1.3 procesează datele radar Sentinel-1 și seriile temporale multispectrale Sentinel-2 și Landsat pentru un an și generează un vector cu 128 de dimensiuni pentru fiecare pixel de 10 metri de pe Pământ; primele 64 de dimensiuni pot fi folosite și separat, ca reprezentare vectorială mai compactă. Un transformator vizual procesează datele satelitare, un Attention Pooler agregă tokenurile rezultate într-un singur vector pentru fiecare parcelă de teren, iar un strat liniar reduce acel vector la 128 de valori. Raportul tehnic descrie o distilare de tip Matryoshka, în care modelul student este un singur strat liniar, antrenat împreună cu rețeaua de bază în aceeași trecere înainte; raportul afirmă că, astfel, distilarea nu presupune practic niciun cost suplimentar.

Raportul arată că rularea transformatorului vizual și a Attention Pooler la o rezoluție de intrare a codificatorului de 20 de metri, cu o ieșire de 10 metri, costă de 7,7 ori mai puțin decât rularea transformatorului la rezoluția de 10 metri: 308 față de 2.378 GMAC per fereastră. Antrenarea a folosit aceleași date și aceeași rețetă ca OlmoEarth v1.2 — observații Sentinel-1, Sentinel-2 și Landsat-8, cu date cartografice de referință precum WorldCover, WorldCereal, SRTM și OpenStreetMap —, optimizatorul AdamW, o dimensiune a lotului de 512 și 667.200 de pași.

Rezultatele evaluărilor comparative și setul de date PLANTEUR

Ai2 declară că a evaluat reprezentările vectoriale v1.3 în raport cu AlphaEarth Foundations și Tessera v2 în cadrul a 27 de evaluări desfășurate pe șase continente; reprezentările cu 128 de dimensiuni au obținut cel mai bun scor în 20 din 27 de evaluări, iar versiunea cu 64 de dimensiuni s-a clasat pe primul loc în 18 din 27. Raportul tehnic afirmă că reprezentările cu 128 de dimensiuni au depășit ambele sisteme de referință pe 7 din 8 seturi de date AEF (excepția fiind Etiopia, unde Tessera v2 a depășit OlmoEarth v1.3) și au depășit ușor Tessera v2 pe setul de date PASTIS pentru clasificarea tipurilor de culturi: 58,6 față de 58,3 mIoU.

Odată cu lansarea, Ai2 a introdus PLANTEUR, un set de evaluare comparativă a tipurilor de culturi pentru agricultura tropicală, construit pe baza etichetelor din teritoriile franceze de peste mări: Martinica, Réunion, Guyana Franceză, Guadelupa și Mayotte. Configurația sa, în care se lasă pe rând câte o insulă deoparte, testează performanța pe o insulă atunci când clasificatoarele sunt antrenate pe celelalte, iar Ai2 afirmă că reprezentările vectoriale v1.3 generalizează cel mai bine în locuri pe care un clasificator nu le-a întâlnit niciodată. Raportul indică un scor de 24,9 mIoU pentru reprezentările cu 128 de dimensiuni la această evaluare, în care se lasă pe rând câte o insulă deoparte, față de 19,1 pentru Tessera v2 și 15,8 pentru AlphaEarth Foundations.

Ai2 descrie, de asemenea, v1.3 drept un model performant pentru ajustarea fină, care egalează performanța v1.2 pe etichetele de cercetare și ale partenerilor; raportul îi atribuie modelului v1.3 un rang mediu de 4,34 la ajustarea fină, calculat pentru toate modelele și sarcinile evaluate, sub OlmoEarth v1.2 Base, cu 4,02, și peste OlmoEarth v1 Base, cu 4,74.

Costul antrenării și impactul asupra mediului

Ai2 descrie OlmoEarth v1.3 drept modelul OlmoEarth cel mai ieftin de antrenat: necesită 53% din timpul de calcul al v1.2 și 18% din cel al v1, iar emisiile de carbon reprezintă, respectiv, 50% și 22% din cele ale acestor versiuni. Ai2 estimează că reproducerea preantrenării modelului OlmoEarth v1.3 Base ar costa aproximativ 2.720 $ pentru timpul de calcul închiriat pe H100 necesar rulării finale.

Tabelul din raport privind impactul asupra mediului indică pentru preantrenarea OlmoEarth v1.3 Base 539 de ore GPU H100, 161 kWh și 0,07 tCO2eq, față de 1.012 ore GPU și 0,14 tCO2eq pentru v1.2 Base și 2.989 de ore GPU și 0,32 tCO2eq pentru v1 Base. Calcularea reprezentărilor vectoriale în sine necesită mult mai multe resurse: raportul estimează că generarea reprezentărilor globale pentru un an presupune aproximativ 14.000 de ore H100, adică de circa 26 de ori costul preantrenării.

Arhiva globală, Explorer și licențierea

Arhiva pe care se bazează Explorer conține reprezentări vectoriale la rezoluție de 10 metri, în volum de aproximativ 150 TB pe an, acoperind uscatul și apele de coastă adiacente. La lansare, datele pentru 2025, 2024 și 2023 acoperă întregul glob, în timp ce cele pentru perioada 2017–2022 sunt disponibile pentru anumite țări, iar extinderea acoperirii este în curs. Raportul estimează că setul complet de date pentru perioada 2017–2025 depășește cu mult un petabyte, acoperă zona dintre latitudinea de 59,5 grade sud și cea de 83,6 grade nord și exclude Antarctica; raportul mai precizează că inferența Searchlight a eliminat artefactele de îmbinare a plăcilor din reprezentările vectoriale publicate.

Embeddingurile sunt găzduite pe Source Cooperative ca arhivă Zarr, care poate fi citită direct din stocarea de obiecte cu orice client Zarr, fără a fi necesară o cheie API sau un server de dale. Tabelele de proveniență deschise, publicate în format GeoParquet, enumeră scenele Sentinel-1, Sentinel-2 și Landsat care stau la baza fiecărei dale de 20 de kilometri și a fiecărui an; pentru 2025, raportul consemnează aproximativ 450.000 de ferestre, 21 de milioane de înregistrări în mozaic și 730.000 de scene.

Explorer afișează embeddingurile sub forma unei hărți a planetei în culori false. Utilizatorii pot comuta între ani, pot vizualiza imaginile Sentinel-2 de la bază, pot face clic pe o locație pentru a găsi locuri similare, pot antrena un clasificator simplu folosind câteva puncte etichetate și pot exporta rezultatul ca GeoTIFF, fără să fie necesar un cont. Anunțul Ai2 ilustrează această abordare prin exemplul exploatării ilegale a aurului în regiunea Madre de Dios din Peru: postarea precizează că exploatările miniere din jurul localității La Pampa au atins nivelul maxim în 2017 și 2018 și că Operațiunea Mercurio din Peru a oprit cea mai mare parte a activităților în februarie 2019; de asemenea, arată că o comparație a embeddingurilor pentru perioadele 2017–2020 și 2020–2025 evidențiază extinderea inițială și schimbările care au continuat în vechea zonă minieră. Postarea adaugă că Peru a trimis din nou patrule ale marinei în rezervație în august 2026, după ce procurorii au constatat că exploatările miniere ajunseseră chiar în Tambopata.

Pentru activitățile care necesită o anumită perioadă, OlmoEarth Studio rulează același model pentru date, modalități și rezoluție alese de utilizator, iar un tutorial arată cum se pot genera embeddinguri pe propriile resurse de calcul ale utilizatorului. Raportul tehnic precizează că OlmoEarth Artifact License restricționează utilizarea în scopuri militare, legate de apărare și în industriile extractive; fișa modelului adaugă că acesta este destinat utilizării în conformitate cu Ghidul Ai2 pentru utilizare responsabilă.