OlmoEarth Studioからカスタム埋め込みエクスポートが登場、地球観測データ分析を強化

OlmoEarth Studioは、地球観測データから埋め込みベクトルを計算・エクスポートする機能を追加しました。これらの埋め込みは、オープンソースのOlmoEarth基盤モデルによって生成され、ソースコードとモデルウェイトは公開されています。埋め込みは、類似性検索、セグメンテーション、教師なし探索など、多様な下流タスクに利用でき、類似した地表面特性を持つ場所は類似したベクトルを持つようになります。エクスポートされるCloud-Optimized GeoTIFF (COG) は軽量で共有しやすく、関心領域、期間、エンコーダーバリアント、解像度、画像ソースを選択して生成できます。Studio UIまたはAPIを通じて利用可能で、より高いパフォーマンスが必要な場合は、教師ありファインチューニング (SFT) もサポートされています。埋め込みの計算は、Studioでの他の予測と同様のワークフローに従います。ユーザーは、関心領域(ポリゴン)、期間(1〜12ヶ月)、エンコーダーバリアント(Nano: 128次元、Tiny: 192次元、Base: 768次元)、空間解像度(10〜80メートル)、画像ソース(Sentinel-2 L2A、Sentinel-1 RTC、または両方)を指定できます。ベクトルは符号付き8ビット整数(int8)として格納され、-127から+127の範囲で、-128はノデータ用に予約されています。浮動小数点ベクトルを復元するには、`dequantize_embeddings`を参照してください。オンデマンドで計算されるため、ユーザーが関心を持つ条件を正確に反映します。月次埋め込みを生成して季節的ダイナミクスを捉えることも可能です。例として、クエリピクセルの埋め込みベクトルと他のすべてのピクセルのコサイン類似性を計算し、ヒートマップで表示する類似性検索、60ピクセルのみをラベル付けして土地被覆マップを生成する教師なしセグメンテーション、2つの期間の埋め込みCOGを比較して変化を検出するチェンジ検出、およびPCAによる構造の可視化が紹介されています。これらの操作は標準的なラスターデータで実行でき、数秒で完了します。埋め込みは、地球観測データを圧縮し、多くのセンサーと数百万のトレーニング例からの豊富な情報を捉える学習済み表現です。OlmoEarth Studioでカスタム埋め込みエクスポートが利用可能になり、GeoTIFFはQGIS、GDAL、rasterioなどの地理空間ツールと互換性があります。より高いパフォーマンスが必要なアプリケーションには、SFTが推奨されます。埋め込みの品質は、使用するユースケースで確認することが重要であり、入力画像の品質もパフォーマンスに影響します。