性能と学習効率
27評価中20で最高点
64次元版も18評価首位
学習計算時間を47％削減
分析と再利用
モデル・データ・コード公開
小型分類器で地域分析
出典：Hugging Face
詳細を読む
OlmoEarth開発チームは2026年10月22日、衛星画像から地表の特徴を数値化するモデル「OlmoEarth v1.3」と、10メートル解像度の年次埋め込みデータ、ブラウザー分析ツールを公開しました。2023～2025年は陸地と沿岸域を全球規模で網羅し、登録やGPU、専門的な設定なしで、土地の変化把握や似た場所の探索を始められます。
モデルはSentinel-1のレーダー画像とSentinel-2、Landsatのマルチスペクトル画像を1年分読み、地球上の10メートル画素ごとに128次元のベクトルを生成します。先頭64次元だけを使う軽量版もあり、作物や土地被覆の地図作成、年ごとの変化検出を小さな分類器で処理できます。
AlphaEarth FoundationsとTessera v2を含む比較では、6大陸・27評価のうち128次元版が20件、64次元版が18件で最高点を取り、総合首位でした。重み、事前学習データ、コードも公開され、最終学習をH100のレンタル環境で再現する費用は約2,720ドルと見積もっています。
v1.3の学習計算時間はv1.2の53％、初代の18％に減り、炭素排出量もそれぞれ50％、22％でした。精度を保ちながら特徴量を再利用できるため、企業や研究者はGPUを使う個別の微調整前に、低コストで仮説を試せます。
Explorerでは地図を年ごとに切り替え、衛星画像で確認しながら、地点の類似検索や少数のラベルによる分類器の学習、GeoTIFFへの書き出しができます。年約150TBのアーカイブは2023～2025年が全球、2017～2022年は一部の国を対象とし、画像の出典も画素単位で追跡できます。