KI SpotlightNewsAllen Institute for AI veröffentlicht offene KI-Modelle für Erdbeobachtung
Neue Version 1.1 der offenen Foundation-Modelle senkt Betriebskosten um zwei Drittel und wird bereits für Entwaldungsmonitoring und Ernährungssicherheit genutzt.
Mit KI erstelltInhalt
◆ Fakten auf einen Blick
- OlmoEarth ist eine Familie offener Foundation-Modelle für die Erdbeobachtung.
- Die Modelle wurden auf rund 10 Terabyte multimodaler Satellitendaten vortrainiert.
- OlmoEarth wird bereits von Regierungen, NGOs und anderen Organisationen für Anwendungen wie Entwaldungsmonitoring, Ernährungssicherheit und Waldbrandrisiko adaptiert.
- OlmoEarth gibt es in vier Größen mit gleicher Architektur und gleichem Trainingsansatz.
- OlmoEarth v1.1 ist eine effizientere Version, die Trainings- und Inferenzkosten senkt (Reduktion der GPU-Stunden beim Training, Reduktion der MACs bei Sentinel-2-Aufgaben).
- Die OlmoEarth-Plattform umfasst OlmoEarth Studio, APIs, Modelle, Daten, Dokumentation und weitere Funktionen.
Offene Foundation-Modelle für planetare Geodaten
Das Allen Institute for AI (Ai2) hat mit OlmoEarth eine Familie offener Foundation-Modelle für die Erdbeobachtung vorgestellt. Die Modelle wurden nach Angaben des Instituts auf rund 10 Terabyte multimodaler Satellitendaten vortrainiert. OlmoEarth umfasst vier Modellgrößen mit einheitlicher Architektur. Das Training erfolgte mit einer neuartigen selbstüberwachten Lernformulierung, einer speziellen Maskierungsstrategie und einer Verlustfunktion, die alle auf die Erdbeobachtungsdomäne zugeschnitten sind. Diese Komponenten ermöglichen planetare Geospatial‑Inference, indem sie räumliche, zeitliche und multimodale Informationen aus Satellitendaten kombinieren und in operative Erkenntnisse umsetzen. Die erste Version war bereits im November 2025 veröffentlicht worden. Regierungen, NGOs und andere Organisationen adaptieren die Modelle bereits für Aufgaben wie Entwaldungsmonitoring, Ernährungssicherheit und Waldbrandrisiko.
Version 1.1 senkt Betriebskosten um zwei Drittel
Die neue Version OlmoEarth v1.1 ist nach Herstellerangaben dreimal günstiger im Betrieb als der Vorgänger. Konkret reduziere sie die benötigten GPU-Stunden beim Training und die Multiply-Accumulate-Operationen (MACs) bei Sentinel-2-Aufgaben, bei gleichbleibender Leistung. Ai2 stellt die Modelle nicht isoliert bereit, sondern als Teil einer End-to-End-Plattform. Diese umfasst neben den Modellen und APIs auch ein Studio, Daten, Dokumentation und weitere Funktionen, die den gesamten Workflow von Rohdaten bis zum Fine-Tuning abdecken. Über integrierte APIs lassen sich die Modelle in bestehende Arbeitsabläufe einbinden. Eine umfassende Evaluierung verglich OlmoEarth anhand einer Reihe von Forschungsbenchmarks und realen Metriken mit zwölf anderen Foundation-Modellen.
Einsatz gegen Entwaldung und für Ernährungssicherheit
Bereits mit der ersten Version haben Partner konkrete Anwendungen realisiert: systematisches Entwaldungs‑Monitoring, Unterstützung von Ernährungssicherheits‑Analysen, Verfolgung von Mangrovenveränderungen, Klassifizierung von Entwaldungstreibern und die Erstellung landesweiter Anbaukarten innerhalb weniger Tage. Das Studio‑Interface und der API‑Zugriff der Plattform erlauben es Organisationen, die Modelle schnell für diese Aufgaben anzupassen und zu skalieren, ohne eigene KI‑Infrastruktur aufbauen zu müssen. Die Modelle stehen unter der OlmoEarth Artifact License und unterliegen den Responsible Use Guidelines von Ai2, die eine verantwortungsvolle Nutzung sicherstellen sollen.
