AllenAI ha publicado OlmoEarth v1.3, un modelo de embeddings de satélite de vanguardia que permite analizar cambios en el terreno a nivel global sin necesidad de entrenamiento previo. La herramienta genera vectores de 128 dimensiones para cada píxel de 10 metros en todo el planeta, utilizando series temporales de radar (Sentinel-1) y multispectral (Sentinel-2 y Landsat). Este avance elimina la necesidad de acceso a GPUs para el análisis inicial, ya que los embeddings precalculados están disponibles en Source Cooperative, permitiendo a los usuarios ejecutar clasificaciones ligeras localmente.
En pruebas comparativas contra AlphaEarth Foundations y Tessera v2, OlmoEarth v1.3 lideró 20 de 27 evaluaciones en seis continentes, destacando su capacidad para generalizar en tareas como la clasificación de cultivos pequeños en Kenia o la detección de minas de oro en Perú. El modelo se entrenó con el 53% menos tiempo de cómputo y el 50% menos emisiones de carbono que la versión anterior (v1.2), manteniendo la precisión. Además, AllenAI ha lanzado el OlmoEarth Embeddings Explorer, una herramienta interactiva basada en el navegador que permite visualizar cambios temporales, encontrar lugares similares y entrenar clasificadores en tiempo real sin registro. Esta infraestructura de datos abiertos facilita el monitoreo de actividades ilegales, como la minería en la Reserva Nacional de Tambopata, y el análisis de cambios ambientales a gran escala.