Allen Institute for AI выпустил OlmoEarth v1.3 вместе с готовыми годовыми эмбеддингами всей планеты и браузерным инструментом создания карт. Каждый участок земли размером 10 на 10 метров получает числовой отпечаток, сжимающий год спутниковых наблюдений, доступны и более крупные разрешения. Релиз снимает прежнее требование дообучать отдельную модель и обрабатывать сырые снимки на мощных GPU. Для бизнеса это важно, потому что проверка идеи мониторинга земель теперь занимает секунды, а не часы.
Embeddings Explorer и более дешевое обучение v1.3
OlmoEarth Embeddings Explorer позволяет превращать эмбеддинги в рабочие карты без регистрации, от отслеживания изменений во времени до поиска похожих территорий. Раньше командам приходилось дообучать модели в OlmoEarth Studio, готовить модель под каждую задачу, скачивать снимки и обеспечивать большие мощности GPU. По сообщению Ai2, раньше проверка идеи требовала дорогого запуска длительностью в часы, а первый проход в проводнике занимает секунды. Анализ региона по нескольким меткам вообще не требует GPU.
Версия 1.3 обрабатывает год радиолокационных и оптических данных Sentinel-1, Sentinel-2 и Landsat. Sentinel-1 измеряет отражение радиосигнала, а Sentinel-2 и Landsat фиксируют видимый и инфракрасный диапазоны. Модель превращает закономерности, извлеченные из миллионов снимков, в отпечатки, с помощью которых другие программы различают посевы, леса, карьеры и другие типы покрова. Ai2 описывает эмбеддинги как готовые к применению в ИИ входные данные для картографирования без дополнительного обучения модели.
Ключевое изменение релиза — эффективность обучения. По данным Ai2, версия 1.3 потребовала 53% вычислительного времени версии v1.2 и 18% времени версии v1. Выбросы углерода составили 50% уровня v1.2 и 22% уровня v1. Ai2 назвал v1.3 самой дешевой в обучении моделью, отметив при этом, что v1.2 сохраняет ценность для исследований и партнерских лабораторий как сильная модель для дообучения.
Что планетарные эмбеддинги меняют для компаний
Для компаний, контролирующих земли, цепочки поставок или экологические риски, готовое планетарное покрытие снижает стоимость пилота. Аграрный аналитик может картировать плантации масличной пальмы и выделять участки, где расширение, возможно, заменило лес, чтобы затем провести детальную проверку. Небольшие компании выигрывают, поскольку могут проверять гипотезы в браузере без хранения снимков и контрактов на вычисления. Крупные организации получают быструю первичную оценку перед выделением бюджета на полное дообучение.
Пример Перу показывает, как работает межгодовое сравнение без обучения. Нелегальная добыча золота около La Pampa в регионе Madre de Dios достигла пика в 2017–2018 годах, уничтожив более 1 200 гектаров леса в буферной зоне резервата Tambopata, по данным программы мониторинга MAAP. После операции Operation Mercurio в феврале 2019 года сравнение эмбеддингов за 2016–2020 годы показало 34 квадратных километра значительных изменений в южном горнодобывающем поясе. То же сравнение за 2020–2024 годы дает уже 9 квадратных километров, что наглядно отражает остановку добычи.
Признаком закрепления тренда станет появление рабочих карт, построенных только на выходных данных проводника и нескольких метках. Если страховщики, трейдеры, лесные операторы или аудиторы начнут применять сравнение эмбеддингов для регулярного скрининга, планетарные отпечатки перейдут из исследовательского материала в производственный слой данных. Подтверждением станет продолжение выпуска ежегодных эмбеддингов всей планеты с детализацией 10 метров.
