Ai2 發布 OlmoEarth v1.3：把一整年的衛星影像壓成數字指紋，瀏覽器免登入就能查

Allen Institute for AI 發布衛星嵌入模型 OlmoEarth v1.3，預先算好全球每 10 公尺一格的年度特徵，瀏覽器工具免登入、免 GPU 即可探索地表變化。

衛星影像做 AI 一向很吃硬體：先把圖抓下來，再為每個任務微調模型，GPU 燒好燒滿。Ai2（Allen Institute for AI）10 月 22 日釋出的 OlmoEarth v1.3 換了打法：直接把一整年的衛星觀測壓縮成現成的數字特徵，連同瀏覽器小工具一起公開，讓沒有 GPU 的人也能動手查地表變化。

把一年衛星資料，濃縮成每 10 公尺一格的指紋

OlmoEarth v1.3 讀進 Sentinel-1 雷達、Sentinel-2 與 Landsat 的多光譜時間序列，把一整年的觀測濃縮成每個 10 公尺見方地表一組 128 維向量——就像給每塊土地一枚數字指紋。Ai2 也預先算好全球年度版本，前 64 維還能單獨拿來用，當作輕量版特徵。

免登入、免 GPU 的 Embeddings Explorer

以前要用 OlmoEarth，得在 OlmoEarth Studio 裡為每個任務微調模型，再把衛星圖下載回來跑，門檻不低。這次 Ai2 同步推出瀏覽器工具 OlmoEarth Embeddings Explorer：不用註冊、不用 GPU，幾秒就能畫出初步地圖、比對兩地相似度或追蹤變化。重度任務仍可走微調路線。

訓練成本砍半再砍半

根據官方說法，v1.3 是歷代最便宜的一版：訓練運算量只有 v1.2 的 53%、初代的 18%，碳排放也降到 50% 與 22%。模型本體是 1.28 億參數的 ViT-Base，配上 1430 萬參數的注意力池化器，以及一個把 768 維壓到 128 維的線性投影層。全部以 OlmoEarth Artifact License 釋出，全球特徵資料放在 Source Cooperative 上。

實測：秘魯非法採礦區的變化一目了然

Ai2 拿秘魯 Madre de Dios 的採礦帶來示範：比對 2016 到 2020 年的特徵，顯著變化的面積達 34 平方公里；2020 到 2024 年則縮到 9 平方公里。重點是團隊完全沒教模型認金礦——答案來自比對已算好的全球特徵，幾乎零額外訓練。

資料來源： SiliconANGLE、Ai2（官方）、Hugging Face（官方部落格）