İçindekiler
Allen Institute for AI (Ai2), uydu görüntülerini yeniden kullanılabilir özellik vektörlerine dönüştüren OlmoEarth v1.3 modelini yayınladı. Modelle birlikte tüm gezegen için önceden hesaplanmış yıllık gömme verisi ve bu veriyi tarayıcıda keşfetmeye izin veren bir araç da paylaşıldı.
Gömme modeli ne yapıyor?
Gömme (embedding) modeli, milyonlarca görüntüden öğrendiklerini sabit boyutlu bir vektöre sıkıştırıyor. OlmoEarth v1.3, bir yıllık radar (Sentinel-1) ve çok bantlı (Sentinel-2 ile Landsat) uydu zaman serisini okuyup her 10 metrelik piksel için 128 boyutlu tek bir vektör üretiyor. İlk 64 boyut da tek başına daha küçük bir gömme olarak kullanılabiliyor.
Bu yaklaşımın pratik faydası şu: aynı özellikleri her görev için yeniden üretmek gerekmiyor. Üzerine küçük bir sınıflandırıcı eğitip modeli kendi bilgisayarınızda çalıştırabiliyorsunuz.
Tüm gezegen için hazır veri
Ai2, gömme verisini Source Cooperative üzerinden toplulukla paylaştı. Yani bir ürün haritası, arazi örtüsü haritası veya değişim analizi yapmak için GPU kiralamanız ya da devasa görüntü arşivi indirmeniz gerekmiyor. Bu, şimdiye kadar OlmoEarth'ü kullanmanın en büyük engelini ortadan kaldırıyor: modeli her görev için ayrı ayrı ince ayar yapmak.
Modelle gelen OlmoEarth Embeddings Explorer aracı tarayıcıda çalışıyor; giriş gerektirmiyor ve teknik bilgi istemiyor. Kullanıcılar harita üzerinde değişimi izleyebiliyor veya benzer bölgeleri bulabiliyor.
27 değerlendirmede rakiplerin önünde
Ai2, modeli AlphaEarth Foundations (AEF) ve Tessera v2 ile 27 değerlendirmede karşılaştırdı. Değerlendirmeler altı kıtayı ve farklı görev türlerini kapsıyor. 128 boyutlu OlmoEarth gömmeleri 27 testin 20'sinde en yüksek skoru aldı ve genel sıralamada birinci oldu. Yarı boyuttaki 64 boyutlu sürüm bile 27 testin 18'inde liderliği koruyor.
Bu kapsamda tropikal tarım için yeni bir ürün türü kıyaslama seti olan PLANTEUR de tanıtıldı. Modelin en güçlü olduğu alan, sınıflandırıcının daha önce hiç görmediği bölgelere genelleme yapması.
- Kenya'da küçük ölçekli çiftçi ürünlerinin sınıflandırılması
- Dakka'nın batısında tuğla fabrikalarının tespiti
- Endonezya'da yangın hasarının değerlendirilmesi
- Peru Amazonu'nda altın madenciliğinin izlenmesi
Eğitim maliyeti üçte bire indi
Ai2'ye göre v1.3, bugüne kadarki en ucuz eğitilen OlmoEarth sürümü. Model, v1.2'nin yüzde 53'ü, ilk sürümün ise yüzde 18'i kadar hesaplama süresi kullandı. Karbon emisyonu da sırasıyla yüzde 50 ve yüzde 22 seviyesinde kaldı.
Kiralık H100 üzerinden hesaplanan ön eğitim maliyeti tablosu da açık: v1 Base için 15.060 dolar, v1.2 Base için 5.100 dolar, v1.3 Base için 2.720 dolar. Bu düşüş, açık modellerin maliyet tarafında da hızla iyileştiğini gösteriyor.
Tamamen açık
Model ağırlıkları, ön eğitim verisi ve ön eğitim kodu açık. Bu üçlünün birlikte açık olması, modelin yalnızca indirilebilir değil, denetlenebilir ve yeniden üretilebilir olduğu anlamına geliyor. Kurumsal kullanıcılar için bu, lisans belirsizliği olmadan kendi analiz zincirlerine entegre etme imkânı demek.
Ajansın önceki çalışmaları da aynı çizgide: geçtiğimiz hafta 3 km çözünürlükte aşırı hava olaylarını simüle eden HiRO-ACEv2 modeli de açık olarak yayınlanmıştı.
Kimler için anlamlı?
- Harita ve çevre ekipleri: Ormansızlaşma, madencilik ve yangın izleme işlerini kendi sunucularında çalıştırabilir.
- Tarım teknolojisi şirketleri: Ürün sınıflandırmasını GPU kirası olmadan deneyebilir.
- Kamu kurumları: Açık lisans sayesinde veri egemenliği sorunu yaşamadan analiz yapabilir.
- Araştırmacılar: Kıyaslama setleri ve kod açık olduğu için sonuçları doğrulayabilir.
Dikkat edilmesi gereken nokta, gömme modelinin tek başına karar üretmediği: sonuç kalitesi, üzerine eğitilen küçük sınıflandırıcının etiket kalitesine bağlı. Yine de hazır gezegen ölçeğinde veri, bu tür çalışmaların başlangıç maliyetini ciddi biçimde düşürüyor.