Allen Institute for AI (allenai) は2026年5月15日(現地時間)、地球観測モデル「OlmoEarth」の最新版となる「OlmoEarth v1.1」を発表した。この新しいモデルファミリーは、OlmoEarth v1の性能を維持しながら、コンピューティングコストを最大3倍削減することが可能だとしている。
OlmoEarth v1は2025年11月にリリースされて以来、マングローブの変化追跡、森林損失の要因分類、国規模の作物タイプマップ作成など、多様なタスクに適用されてきた。モデルの実行ライフサイクルにおいて、データのエクスポート、前処理、推論、後処理におけるコンピューティングコストが最も高いとされている。
より効率的なモデルの開発は、OlmoEarthプラットフォームでより多くのパートナーをサポートし、ユーザーがOlmoEarth技術をより迅速かつ低費用で活用できるようにすることを目的としている。OlmoEarth v1.1では、主にTransformerベースモデルのトークンシーケンス長を短縮することで効率性を向上させた。Transformerベースモデルの計算コストはトークンシーケンス長に対して二次的にスケールするため、わずかな短縮でも実行コストを大きく削減できる。
具体的には、Sentinel-2画像処理において、v1では解像度ごとに個別のトークンを使用していたが、v1.1では複数の解像度を単一のトークンに統合した。この変更により、トークン数を3分の1に削減し、事前学習、ファインチューニング、推論における大幅なコスト削減を実現した。ただし、単純な統合では性能低下が見られたため、事前学習レジメンの修正を行ったとAi2Commsは説明している。
この結果、OlmoEarth v1.1はすべてのモデルサイズでOlmoEarth v1よりも最大3倍低コストで動作し、頻繁なプラネットスケールのマップ更新がより手頃になる。開発者および研究者向けに、OlmoEarth v1.1のウェイトとトレーニングコードが公開されており、Base、Tiny、Nanoモデルのウェイトも含まれる。
参考: Hugging Face Blog — 2026年5月15日 17:09 (JST)
原文ハイライト"cuts compute costs by up to 3x while maintaining OlmoEarth v1's performance"