Allen Institute for Artificial Intelligence（Ai2）は、地球上の各地について1年分の衛星観測を数値化するモデル「OlmoEarth v1.3」を公開した。地球全体の事前計算済みデータと、ログイン不要で使えるブラウザベースの地図ツール「OlmoEarth Embeddings Explorer」も公開している。
「埋め込み」と呼ばれるこのデータは、土地の区画ごとの指紋のようなものだ。ほかのソフトウェアで、森林、農地、鉱山などのパターンを探すのに使える。最小のグリッドは10×10メートルの区画で、資料には64平方メートルと128メートルの選択肢も記載されている。モデルはSentinel-1、Sentinel-2、Landsatのレーダー画像や可視光・赤外線画像を利用する。
GPUなしで土地の変化を調べる
これまではOlmoEarthを使うには、特定の用途に合わせてモデルをファインチューニングし、衛星画像に適用するのが一般的だった。そのためには大きな計算能力が必要になるほか、画像のダウンロードや保存も必要な場合がある。Ai2によると、Explorerを使えばモデルの学習やGPUなしで、最初の地図を作ったり場所を比較したりでき、数秒で結果が出る。より高度な分析には、引き続きファインチューニングが必要になることもある。
記事では、ペルーのマドレ・デ・ディオス地域について、2016～2020年と2020～2024年を比較している。最初の期間では、採掘地帯で34平方キロメートルにわたる顕著な変化が示され、次の期間では9平方キロメートルだった。記事は、違法採掘の周辺で起きた変化を把握する方法として紹介しているが、測定結果の独立した評価は報告していない。
Ai2によると、学習コストを削減
Ai2によると、v1.3の計算時間はv1.2に必要な時間の53％、初代v1に必要な時間の18％だった。同社は、炭素排出量もそれぞれ以前のモデルの50％、22％だったとしている。資料にはベンチマークスコアやモデル精度の詳細な比較はなく、v1.2も研究や提携先の研究所では引き続き有用だとしている。
なぜ重要か
環境研究者や土地利用を調べる人にとって、このブラウザツールはGPUや衛星画像を保存する環境がなくても、まずは地域を比較する手段になりそうだ。Ai2によれば、初期の分析は数秒でできる。ただし資料では、地図の精度や、鉱山・森林・農業に関する判断で専門家の確認に代わるツールとなるかどうかは示されていない。
