Ai2は10メートル解像度の年次埋め込み、モデル、閲覧ツールを公開しました。ブラウザー上で類似地点の探索や簡易な分類、地図の出力を試せます。 事前計算した特徴を再利用することで初期検証の負担を下げられます。対象年の網羅性、地域ごとの精度、データ取得量が評価点です。 衛星画像を用途ごとに再処理する負担を減らす Ai2は10月22日、OlmoEarth v1.3と、事前計算した地球全体の衛星埋め込みを公開しました。衛星の観測時系列を読み、土地の特徴を10メートルごとのベクトルへ圧縮します。128次元版と、先頭部分を使う64次元版を提供します。これまで用途ごとの微調整や画像の取得が中心だった作業に、共通の特徴を再利用する選択肢が加わります。モデルの重み、事前学習データ、コードも公開しています。同時にブラウザーで利用するEmbeddings Explorerを用意しました。専門的な環境を用意する前に、地図上で問いを試す入口を広げる取り組みです。画像から特徴を作る重い計算を先に済ませ、個々の用途では軽い処理を重ねる点が特徴です。公開済みの特徴を使う方法と独自の期間で計算する方法も区別できます。 土地の変化と似た場所をブラウザーで調べる Explorerでは場所や年を切り替え、元のSentinel-2画像と照合できます。地点を選んで類似する場所を探し、少数のラベルから分類器を作り、結果をGeoTIFFとして出力する機能もあります。農地の分類、火災の影響、採掘地域の変化などを調べる研究者や現場の担当者が対象です。公開時点では2023年から2025年が世界全体を覆い、2017年から2022年は一部の国を対象としています。過去のすべての年で同じ範囲が使えるわけではありません。20キロメートルのタイルと年ごとに観測元を追える来歴表も提供します。地図の色の違いを発見の入口とし、どの画像を根拠にしたかへ戻れる構成です。利用者は変化の検出と、その原因についての解釈を区別して確認できると考えられます。 軽い検証から必要な追加学習へ進む Ai2は27の評価で他の衛星埋め込みと比較し、128次元版が20、64次元版が18の評価で最上位だったと報告しています。これは評価対象の結果であり、任意の地域や用途での精度を保証するものではありません。導入時は対象地域のラベルで確認し、季節や観測条件が違う場合の失敗を調べることが論点です。事前計算データの規模は年あたり約150TBと説明されており、全量取得と必要地域だけの利用では負担が異なります。まずExplorerで問いを試し、微調整が必要かを判断する進め方が考えられます。利用条件はOlmoEarth Artifact Licenseに従います。軽量な分類器で足りる範囲と、元画像や追加学習が必要な範囲を分けることが、費用と検証の深さを決める材料になります。出力地図も現地の情報と照らして使うことが重要です。