Команда OlmoEarth выпустила v1.3: открытые эмбеддинги всей планеты

Авторы OlmoEarth выпустили OlmoEarth v1.3, модель, которая сжимает спутниковые данные в эмбеддинги (векторные представления), пригодные для повторного использования в разных задачах. Вместе с моделью опубликованы заранее рассчитанные годовые эмбеддинги для всей планеты с разрешением 10 м (в версиях на 64 и 128 измерений) и новый браузерный инструмент OlmoEarth Embeddings Explorer. Раньше основным способом работы с OlmoEarth была дообучающая настройка (fine-tuning) в OlmoEarth Studio: для каждой задачи обучалась своя модель, которую запускали на снимках, а для этого нужны GPU и возможность скачивать и хранить снимки.

Модель читает годовой временной ряд радарных (Sentinel-1) и мультиспектральных (Sentinel-2 и Landsat) снимков и выдаёт один 128-мерный вектор на каждый 10-метровый пиксель Земли; первые 64 измерения можно использовать отдельно как компактный вариант. Архитектура: визуальный трансформер (vision transformer) читает данные, Attention Pooler сводит их в один вектор на участок суши, а линейный слой сокращает его до 128 чисел. Готовые эмбеддинги выложены на Source Cooperative, так что карта посевов, карта земного покрова или анализ изменений сводится к лёгкой задаче: обучить небольшой классификатор поверх эмбеддингов и запустить его локально.

Авторы сравнили модель с AlphaEarth Foundations (AEF) и Tessera v2 на 27 тестах, охватывающих шесть континентов. 128-мерные эмбеддинги OlmoEarth показали лучший результат в 20 из 27 тестов и, по словам авторов, лучшие результаты в целом; 64-мерная версия вдвое меньшего размера лидирует в 18 из 27. В рамках оценки представлен PLANTEUR, новый бенчмарк по классификации культур в тропическом земледелии; по утверждению авторов, эмбеддинги лучше всего обобщаются на места, которых классификатор не видел. Веса модели, данные и код предобучения открыты. В качестве примеров назывались картирование мелких фермерских культур в Кении, поиск кирпичных печей к западу от Дакки, оценка ущерба от пожаров в Индонезии и отслеживание золотодобычи в перуанской Амазонии.

v1.3, самая дешёвая в обучении модель семейства: она потребовала 53% вычислительного времени v1.2 и 18% времени первой версии, с 50% и 22% выбросов углерода соответственно. Как модель для дообучения она, по заявлению авторов, не уступает v1.2 на исследовательских и партнёрских разметках. Если захотеть воспроизвести предобучение v1.3 Base, финальный прогон обошёлся бы примерно в $2720 аренды H100.

Для демонстрации авторы взяли регион Мадре-де-Дьос в Перу. По данным программы мониторинга MAAP (Amazon Conservation), незаконная добыча золота вокруг Ла-Пампы достигла пика в 2017-2018 годах и расчистила более 1200 гектаров леса в буферной зоне национального заповедника Тамбопата; в феврале 2019 года операция «Меркурио» остановила большую часть добычи. Сравнение векторов каждого пикселя за 2017 и 2020 годы показывает расползание добычи на юго-восток, а за 2020 и 2025 годы сигнал смещается: меры против добычи видны в эмбеддингах. Но карта не тёмная: по данным MAAP, очаги на северо-западе продолжали работать, а старая зона меняется по мере восстановления земли. В августе 2026 года, как сообщило Associated Press, Перу вернула в заповедник патрули флота после того, как прокуроры обнаружили, что добыча дошла до самого Тамбопаты.

OlmoEarth Embeddings Explorer, интерактивная карта в ложных цветах, построенная на самих эмбеддингах. Можно листать годы, открывать исходные снимки Sentinel-2 для проверки, кликом искать похожие места или ставить несколько размеченных точек, обучать на месте небольшой классификатор и экспортировать результат в GeoTIFF. Аккаунт и настройка не нужны. По словам авторов, проверка идеи через дообучение занимала порядка часов, а в обозревателе первый прогон занимает секунды и GPU не нужен.

Архив содержит эмбеддинги в разрешении 10 м, примерно 150 ТБ на год, для суши и прибрежных вод. На запуске 2025, 2024 и 2023 годы покрыты глобально, 2017-2022, для отдельных стран, охват обещают расширять. К каждому эмбеддингу прилагается происхождение: для каждого 20-километрового тайла и года открытые таблицы перечисляют использованные сцены Sentinel-1, Sentinel-2 и Landsat со ссылками на публичные каталоги. В релиз входят модель OlmoEarth v1.3 Base, глобальные эмбеддинги, Explorer и технический отчёт; всё опубликовано под лицензией OlmoEarth Artifact License, как и v1 и v1.2. Для нужного временного окна OlmoEarth Studio запускает ту же модель на выбранных датах, модальностях и разрешении, а в учебнике показано, как генерировать эмбеддинги на своих мощностях.

Ключевые факты

• OlmoEarth v1.3 даёт готовые годовые эмбеддинги всей планеты: 10 м на пиксель, 128 измерений (первые 64 работают как компактная версия), примерно 150 ТБ на год.
• По собственной оценке авторов на 27 тестах против AlphaEarth Foundations и Tessera v2 128-мерная версия лидирует в 20 тестах, 64-мерная, в 18.
• Обучение v1.3 заняло 53% вычислительного времени v1.2 и 18% времени v1, с 50% и 22% выбросов углерода.
• Браузерный OlmoEarth Embeddings Explorer без аккаунта и GPU: поиск похожих мест, обучение небольшого классификатора по нескольким точкам, экспорт в GeoTIFF.
• Веса, данные предобучения и код открыты, лицензия, OlmoEarth Artifact License; на запуске глобально покрыты 2023-2025 годы, 2017-2022, только отдельные страны.

Почему это важно

Глобальные эмбеддинги стоят дорого, и обычно ими пользуются только те, у кого есть вычислительные мощности и хранилище для снимков. Здесь авторы заранее посчитали векторы для всей Земли и выложили их вместе с открытыми весами, данными предобучения и кодом. Это превращает картирование посевов, земного покрова или изменений в лёгкую задачу: небольшой классификатор поверх готовых эмбеддингов. Ещё один довод авторов: v1.3 дешевле предыдущих версий в обучении (53% времени v1.2 и 18% времени v1).

Кому это важно

Исследователям и командам, занятым дистанционным зондированием, мониторингом земель и лесов, сельским хозяйством и оценкой ущерба, особенно тем, у кого нет GPU или возможности хранить спутниковые снимки. Также тем, кто сравнивает открытые модели земных эмбеддингов: в оценке авторов фигурируют AlphaEarth Foundations и Tessera v2.

Как это применить

Скачайте эмбеддинги нужной территории с Source Cooperative (полная 128-мерная или лёгкая 64-мерная версия) и обучите небольшой классификатор локально. Для быстрой проверки идеи откройте OlmoEarth Embeddings Explorer: он работает в браузере без аккаунта, позволяет искать похожие места, ставить размеченные точки и экспортировать результат в GeoTIFF. Если нужно конкретное временное окно, модальности или разрешение, ту же модель запускает OlmoEarth Studio; есть и учебник по генерации эмбеддингов на своих мощностях. Всё опубликовано под лицензией OlmoEarth Artifact License, как и v1 и v1.2. На запуске глобальны только 2023-2025 годы, 2017-2022 охватывают отдельные страны.

Можно ли доверять

Это материал самих авторов модели, а сравнение на 27 тестах, их собственная оценка; независимая проверка в тексте не упомянута. Приведены только счёт побед (20 из 27 и 18 из 27), без результатов по отдельным задачам и размеров отрыва. Утверждения про отдельные места (например, в Перу) опираются на ссылки на MAAP и Associated Press. Плюс в пользу проверяемости: к каждому эмбеддингу прилагаются открытые таблицы происхождения исходных сцен, а веса, данные и код открыты.

Риски и подводные камни

Лидерство в 20 из 27 тестов означает, что в остальных семи результаты у конкурентов не хуже. Глобальное покрытие на запуске ограничено 2023-2025 годами, более ранние годы доступны лишь для отдельных стран. Архив тяжёлый, примерно 150 ТБ на год, поэтому полезно брать нужные участки. Сумма около $2720, это оценка стоимости воспроизведения финального прогона предобучения v1.3 Base на арендованных H100, а не заявленные фактические затраты. Нужное временное окно или разрешение требуют запуска модели через OlmoEarth Studio.