Allen AI、衛星埋め込みモデルOlmoEarth v1.3と全球埋め込みを公開

OlmoEarth v1.3は、Sentinel-1のレーダーとSentinel-2、Landsatのマルチスペクトルの1年分の時系列を読み込み、10mピクセルごとに128次元のベクトルを出力する。先頭64次元は単独でも小型の埋め込みとして使える。構造は、vision transformerが衛星データを読み、Attention Poolerが区画ごとに1ベクトルへまとめ、線形層で128個の数値に縮約するものだ。

評価ではAlphaEarth Foundations（AEF）とTessera v2を比較対象に、6大陸にまたがる27件の評価を実施した。128次元版は20件で最高スコア、半分のサイズの64次元版も18件で首位だった。熱帯農業向けの新しい作物タイプのベンチマークPLANTEURも導入している。モデルの重み、事前学習データ、事前学習コードはすべて公開されている。学習コストはv1.2の53%、v1の18%の計算時間で、炭素排出量はそれぞれ50%と22%だった。Baseモデルの事前学習の最終実行は、H100のレンタルで約2,720ドルと見積もっている。

従来のOlmoEarthの主な使い方は、OlmoEarth Studioでのファインチューニングで、GPUと画像のダウンロード・保存が必要だった。今回の全球埋め込みはSource Cooperativeで共有され、その上に小さな分類器を載せてローカルで動かせば、作物地図や土地被覆図、変化分析が軽量な問題になる。例としてケニアの小規模農家の作物分類、ダッカ西部のレンガ窯の検出、インドネシアの火災被害評価、ペルーのアマゾンの金採掘の追跡を挙げている。

OlmoEarth Embeddings Explorerはアカウント不要で、類似地点の検索や、数点のラベルからその場で分類器を学習しGeoTIFFで出力する機能を持つ。アーカイブは年あたり約150TBで、公開時点では2025年、2024年、2023年が全球、2017年から2022年は一部の国が対象となる。各埋め込みには、元になったSentinel-1、Sentinel-2、Landsatのシーンを示す出所テーブルが付く。成果物はOlmoEarth Artifact Licenseで公開されている。