Sakhanda Wire
NVDA — MSFT — GOOGL — META — AMZN —
← Към новините

OlmoEarth v1.3: Най-съвременни ембеддинги за цялата планета

OlmoEarth v1.3: Водещи в индустрията векторни представяния за цялата планета
За предприятия Статия
Публикувано 22 октомври 2026 г.

🤗 Модели | 📄 Технически доклад | 📊 Данни | 💻 Код | 🌎 Изследовател на векторни представяния | 🗺️ Интерактивен разказ

Pixelated globe in teal and magenta above the OlmoEarth 1.3 wordmark on a dark green background.

Днес представяме OlmoEarth v1.3 — водещ в индустрията модел за сателитни векторни представяния. Наред с OlmoEarth v1.3 споделяме предварително изчислени годишни векторни представяния за цялата планета (10 м, 64- и 128-мерни), както и нов инструмент в браузъра за изследване и персонализиране на карти въз основа на тези представяния — Изследователя на векторни представяния OlmoEarth. Това означава, че всеки може да започне да използва OlmoEarth v1.3 веднага — от проследяване на промените във времето до намиране на сходни места — без вход в профил и без необходимост от специални технически познания.

Досега основният начин за използване на OlmoEarth беше дообучаването в OlmoEarth Studio: обучение на модел за всяка задача и изпълняването му върху сателитни изображения за създаване на карта. Това изисква достъп до GPU и възможност за изтегляне и съхранение на изображенията. Моделите за векторни представяния компресират сателитните данни в готови за използване характеристики, които могат евтино да се използват повторно за множество задачи.

С OlmoEarth v1.3 се радваме да предоставим на потребителите повече начини да изследват и проучват артефакти от планетата по начина, който най-добре им подхожда.

Изчислете веднъж, използвайте навсякъде

Векторното представяне описва наученото от модела от милиони изображения. OlmoEarth v1.3 прочита едногодишни времеви серии от радарни (Sentinel-1) и мултиспектрални (Sentinel-2 и Landsat) сателитни данни и създава един 128-мерен вектор за всеки 10-метров пиксел на Земята; първите 64 измерения също могат да се използват самостоятелно като по-малко векторно представяне.

Фундаменталните модели и глобалните векторни представяния са скъпи за създаване, затова, за да могат всички да се възползват от тях, изчислихме тези представяния за цялата планета и ги споделихме с общността в Source Cooperative. Оттам нататък картата на културите, картата на земното покритие или анализът на промените се превръщат в лек моделинг проблем: обучете малък класификатор отгоре и го изпълнете локално.

Diagram showing satellite time series passing through a vision transformer, attention pooler, and linear projection to produce 128-dimensional embeddings.

Как OlmoEarth v1.3 създава векторно представяне: визуален трансформър прочита сателитните данни, пулърът на вниманието ги обобщава в един вектор за всеки участък земя, а линеен слой ги свежда до 128 числа.

Водещи в индустрията векторни представяния

Оценихме векторните представяния на OlmoEarth v1.3 спрямо AlphaEarth Foundations (AEF) и Tessera v2 в рамките на 27 оценки, обхващащи шест континента и множество различни задачи. 128-мерните векторни представяния на OlmoEarth постигат най-висок резултат в 20 от 27-те оценки и заемат първо място като цяло. 64-мерната версия, с наполовина по-малък размер, все още води в 18 от 27-те оценки. Като част от тази оценка представяме PLANTEUR, нов бенчмарк за типовете култури при тропическо земеделие, а векторните представяния се обобщават най-добре към места, които класификаторът никога не е виждал (техническият доклад за PLANTEUR е наличен тук). Всичко зад тях е напълно отворено: теглата на модела, данните за предварително обучение и кодът за предварително обучение.

На практика това означава, че малък класификатор, обучен върху векторните представяния на OlmoEarth, е достатъчен за картографиране на случващото се на земята: например класифициране на култури от малки стопанства в Кения, откриване на пещи за тухли западно от Дака, оценка на щетите от пожари в Индонезия и проследяване на добива на злато в перуанската Амазония.

В сравнение с предишните поколения модели OlmoEarth, OlmoEarth v1.3 беше и най-евтиният ни за обучение модел. Той използва 53% от изчислителното време на последната ни версия (v1.2) и 18% от времето на първата (v1), съответно с 50% и 22% от въглеродните емисии. Освен това остава силен модел за дообучаване, като съответства на резултатите на v1.2 при изследователски и партньорски етикети. Най-новият ни модел се основава на същата основа като по-ранните версии на OlmoEarth, но е настроен така, че векторните представяния да останат леки, без да се жертва точността при различни задачи, а тази работа по ефективността ще бъде пренесена и в бъдещите версии.

Пълните резултати и методология са представени в нашия технически доклад.

Bar chart comparing rented H100 pretraining costs: $15,060 for OlmoEarth v1 Base, $5,100 for v1.2 Base, and $2,720 for v1.3 Base.

Ако искате да го възпроизведете, предварителното обучение на OlmoEarth v1.3 Base би струвало приблизително 2720 долара за наето време на H100 при финалното изпълнение. Теглата, данните и кодът са напълно отворени.

Едно място, девет години

Maps of embedding change in La Pampa, Peru, comparing 2017–2020 and 2020–2025, with magenta indicating the largest changes.

Колко се е променило векторното представяне на всеки пиксел между 2017 и 2020 г. (вляво) и между 2020 и 2025 г. (вдясно). Пурпурното показва най-голямата промяна. Вляво: добивът се разпространява на югоизток — голямото петно долу вдясно. Вдясно: този ъгъл е утихнал; промяната сега е в старата минна зона на запад — отчасти възстановяване, отчасти ново разкопаване. Разгледайте го сами в Изследователя на векторни представяния OlmoEarth.

В перуанския регион Мадре де Диос незаконният добив на злато около Ла Пампа достига своя връх през 2017 и 2018 г., като според програмата за мониторинг MAAP на Amazon Conservation в буферната зона на националния резерват Тамбопата са изсечени над 1200 хектара гора. През февруари 2019 г. операция „Меркурий“ на Перу прекратява по-голямата част от дейността. Оттогава въпросът е: остана ли тя прекратена?

Векторните представяния помагат да се отговори на този въпрос. Сравнете вектора на всеки пиксел през различните години — без да е необходимо обучение на модел — и двойката за периода 2017–2020 г. осветява местата, където добивът се е разпространявал на югоизток. Направете същото сравнение за периода 2020–2025 г. и сигналът се измества. Репресивните мерки се виждат във векторните представяния.

По-интересното е какво все още показва втората карта. Тя не е тъмна. Според MAAP някои райони на северозапад са продължили да работят, а старата минна зона продължава да се променя, докато земята се възстановява. Векторните представяния регистрират и това. Облекчението е било кратко и натискът отново се засилва. През август 2026 г. Associated Press съобщи, че Перу е изпратило военноморски патрули обратно в резервата, след като прокурорите са установили, че добивът е навлязъл в самата Тамбопата.

Нашият интерактивен разказ започва от този участък на Мадре де Диос и разглежда оттам още няколко примера.

Another way to view our planet. Explore the OlmoEarth interactive story.

Изследователят на векторни представяния OlmoEarth

Изследователят на векторни представяния OlmoEarth е интерактивен инструмент за анализ, създаден от самите векторни представяния и визуализиран като карта на планетата с фалшиви цветове. Придвижвайте се навсякъде, превключвайте между годините, за да видите как са се променили пейзажите, и извеждайте сателитните изображения от Sentinel-2, за да сравните картата с реалността. След това започнете да задавате въпроси: кликнете върху място, за да намерите други, които изглеждат сходно, или добавете няколко етикетирани точки и обучете малък класификатор на място, след което експортирайте резултата като GeoTIFF. Не е необходим нито профил, нито настройка.

За много екипи тестването на идея с OlmoEarth е означавало изпълнение на дообучаване с продължителност от порядъка на часове. В изследователя първият опит отнема секунди. Можете да анализирате цели региони само с няколко етикета, без да е необходим GPU. Когато дадена задача изисква дообучаване, векторните представяния могат да ви помогнат да решите дали тя заслужава изчислителните ресурси и къде моделът не се справя.

Архивът зад Изследователя съдържа векторни представяния с разделителна способност 10 метра — приблизително 150 TB годишно — обхващащи сушата и прилежащите крайбрежни води. При стартирането 2025, 2024 и 2023 г. са глобални, а периодът 2017–2022 г. обхваща избрани държави, като предстои да бъде добавено още покритие. Можете да извличате векторните представяния в пълната 128-мерна версия или в по-леката 64-мерна версия. Всяко векторно представяне е придружено и от информация за произхода му. За всяка 20-километрова плочка и година отворените таблици за произход изброяват сцените от Sentinel-1, Sentinel-2 и Landsat, които моделът е прочел, с връзки към публичните каталози, в които се съхраняват, така че можете да проследите всеки пиксел до изображенията зад него.

Първи стъпки

Това издание включва модела OlmoEarth v1.3 Base, предварително изчислените глобални векторни представяния, Изследователя на векторни представяния OlmoEarth и техническия доклад. Ако работата ви изисква конкретен времеви интервал, OlmoEarth Studio изпълнява същия модел върху избраните от вас дати, модалности и разделителна способност, а в един урок е показано как сами да генерирате векторни представяния на собствената си изчислителна инфраструктура. Тези инструменти работят заедно: изследвайте в Изследователя на векторни представяния, дообучавайте в Studio, когато задачата го изисква, и продължете оттам с картата си. Всичко е публикувано под лиценза OlmoEarth Artifact License — същия отворен лиценз като при v1 и v1.2.

Изтеглете векторните представяния за място, което ви интересува, задайте им своя въпрос и ни покажете какво сте открили.

Модели, споменати в тази статия 1

Общност

Качвайте изображения, аудио и видеоклипове, като ги плъзнете в текстовото поле, поставите ги или кликнете тук.
Докоснете или поставете тук, за да качите изображения

· Регистрирайте се или влезте, за да коментирате

Модели, споменати в тази статия 1

Преведено автоматично от английски. Оригиналната статия е на връзката по-долу.

Първоначално публикувано от Hugging Face на

Прочетете оригинала в Hugging Face ↗

Текстът и изображенията са собственост на Hugging Face и са възпроизведени тук с посочване на авторството и връзка към оригиналната публикация.

← Към новините

Още новини

Всички последни новини