OlmoEarth v1.1 riduce i costi di calcolo di 3x per l'AI satellitare

L'Allen Institute for AI ha rilasciato OlmoEarth v1.1, una nuova famiglia di modelli basati su transformer per il telerilevamento che riduce i costi di calcolo fino a tre volte mantenendo le prestazioni dell'originale OlmoEarth v1. Il guadagno in efficienza deriva dalla riprogettazione della tokenizzazione delle immagini satellitari: invece di creare token separati per ogni risoluzione (10m, 20m, 60m) per passo temporale, il nuovo modello fonde tutte le risoluzioni in un unico token per patch per passo temporale. Ciò riduce il numero di token di un fattore tre, affrontando la crescita quadratica del calcolo con la lunghezza della sequenza. L'originale OlmoEarth v1 è stato rilasciato a novembre 2025 ed è stato utilizzato per attività come il monitoraggio dei cambiamenti delle mangrovie, la classificazione delle cause della perdita forestale e la produzione di mappe dei tipi di colture a scala nazionale. OlmoEarth v1.1 è addestrato sullo stesso dataset di v1, isolando l'effetto delle modifiche metodologiche. La famiglia di modelli include le dimensioni Base, Tiny e Nano, con pesi e codice di addestramento disponibili. Nel rapporto tecnico vengono segnalate alcune regressioni nelle prestazioni.