{"id":"us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","canonicalSlug":"us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","url":"https://wellficent.com/es/news/us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","language":"es","title":"Ai2 publica embeddings satelitales OlmoEarth v1.3, con cobertura mundial para 2023–25","summary":"El conjunto de datos de 10 metros convierte series anuales de Sentinel y Landsat en vectores de características de 128 valores por píxel. Ai2 comunica resultados de benchmarks, pero esos vectores no son etiquetas de terreno, registros de minas o pozos ni pruebas de cambios físicos.","body":["El Allen Institute for AI (Ai2) publicó OlmoEarth v1.3 el 22 de octubre, junto con embeddings satelitales anuales precalculados y una herramienta de exploración en el navegador. Cada embedding es un vector de características de 128 dimensiones para un píxel de 10 metros, generado a partir de un año de datos de radar Sentinel-1, imágenes multiespectrales Sentinel-2 e imágenes Landsat. Las primeras 64 dimensiones constituyen por sí solas un embedding completo más pequeño, lo que permite elegir una representación de menor volumen. Ai2 afirma que el archivo ocupa aproximadamente 150 terabytes por año e incluye tablas de procedencia que vinculan cada tesela con las escenas satelitales utilizadas.","El archivo no ofrece nueve años de cobertura mundial. En el lanzamiento, Ai2 y Source Cooperative indicaron que 2023, 2024 y 2025 tenían cobertura global, mientras que los datos de 2017 a 2022 cubrían países seleccionados y se estaban ampliando a la misma extensión. La página de datos describe una máscara de cobertura basada en observaciones coherentes entre modalidades y años; excluye la Antártida y señala una franja estrecha sin datos en el antimeridiano. Por tanto, «mundial» describe los años recientes dentro de la cobertura indicada, no todo el planeta durante los nueve años.","Un embedding es una representación de características derivada del modelo, no una etiqueta de uso del suelo ni la observación directa de una mina, un pozo u otro activo. Los archivos contienen vectores anuales y procedencia de las escenas; no son un mapa minero verificado, un inventario de pozos físicos ni un levantamiento geológico. Se espera que los usuarios entrenen un clasificador o regresor con sus propios puntos etiquetados, o comparen vectores entre años para señalar lugares que requieren revisión. El artículo de lanzamiento de Ai2 ilustra el análisis de cambios en torno a la minería aurífera en la región peruana de Madre de Dios, pero ese es el ejemplo del editor, no una verificación independiente de los límites de una mina ni un sustituto de pruebas de campo.","El artículo de lanzamiento de Ai2 informa que los embeddings de 128 dimensiones ocuparon el primer puesto en 20 de 27 evaluaciones y la versión de 64 dimensiones en 18 de 27. El informe técnico presenta por separado resultados en conjuntos de referencia AEF: con el protocolo de vecinos más cercanos y ridge del desarrollador, los vectores de 128 dimensiones superaron a AlphaEarth Foundations y TESSERA v2 en siete de ocho conjuntos; el informe señala que TESSERA v2 rindió mejor de forma consistente en Etiopía. Son evaluaciones comunicadas por el desarrollador del modelo, no una validación independiente de precisión en todas las regiones y tareas. Los recuentos usan resúmenes de evaluación distintos y no deben combinarse en una puntuación universal.","Los pesos, el conjunto de datos y el código se distribuyen bajo la OlmoEarth Artifact License de Ai2, un acuerdo personalizado con restricciones explícitas. Permite el uso, la modificación y la distribución con condiciones, pero prohíbe las aplicaciones militares y de defensa, la vigilancia de personas o las actividades policiales, así como las actividades extractivas. Esta última restricción incluye expresamente el uso para planificar o facilitar la extracción de petróleo, gas natural o minerales mediante perforación, minería o deforestación. Quienes redistribuyan los materiales deben atribuirlos a Ai2 y transmitir las restricciones a los destinatarios posteriores; el acuerdo también dice que no concede derechos sobre materiales de terceros incluidos en los conjuntos de datos. Esto es relevante para los sectores de energía y minería: un vector de características no es permiso ni prueba para tomar decisiones de exploración o extracción.","El aporte práctico del lanzamiento es una capa de características reutilizable que puede reducir el cómputo y el manejo de imágenes para probar ideas de cartografía. No elimina la necesidad de etiquetas específicas de la tarea, validación geográfica, revisión de imágenes ni comprobaciones de licencia. Ai2 dice que el explorador permite comparar años, encontrar lugares similares, entrenar un clasificador pequeño y exportar un GeoTIFF; esas salidas siguen siendo análisis construidos sobre embeddings, no observaciones incluidas en el archivo. La cobertura varía por año y la licencia del modelo limita determinados usos. Un mapa de pozos o minas físicas requeriría todavía un conjunto de datos separado y autorizado y un proceso de verificación."],"keyPoints":[],"sections":[],"text":"Ai2 publica embeddings satelitales OlmoEarth v1.3, con cobertura mundial para 2023–25\n\nEl conjunto de datos de 10 metros convierte series anuales de Sentinel y Landsat en vectores de características de 128 valores por píxel. Ai2 comunica resultados de benchmarks, pero esos vectores no son etiquetas de terreno, registros de minas o pozos ni pruebas de cambios físicos.\n\nEl Allen Institute for AI (Ai2) publicó OlmoEarth v1.3 el 22 de octubre, junto con embeddings satelitales anuales precalculados y una herramienta de exploración en el navegador. Cada embedding es un vector de características de 128 dimensiones para un píxel de 10 metros, generado a partir de un año de datos de radar Sentinel-1, imágenes multiespectrales Sentinel-2 e imágenes Landsat. Las primeras 64 dimensiones constituyen por sí solas un embedding completo más pequeño, lo que permite elegir una representación de menor volumen. Ai2 afirma que el archivo ocupa aproximadamente 150 terabytes por año e incluye tablas de procedencia que vinculan cada tesela con las escenas satelitales utilizadas.\n\nEl archivo no ofrece nueve años de cobertura mundial. En el lanzamiento, Ai2 y Source Cooperative indicaron que 2023, 2024 y 2025 tenían cobertura global, mientras que los datos de 2017 a 2022 cubrían países seleccionados y se estaban ampliando a la misma extensión. La página de datos describe una máscara de cobertura basada en observaciones coherentes entre modalidades y años; excluye la Antártida y señala una franja estrecha sin datos en el antimeridiano. Por tanto, «mundial» describe los años recientes dentro de la cobertura indicada, no todo el planeta durante los nueve años.\n\nUn embedding es una representación de características derivada del modelo, no una etiqueta de uso del suelo ni la observación directa de una mina, un pozo u otro activo. Los archivos contienen vectores anuales y procedencia de las escenas; no son un mapa minero verificado, un inventario de pozos físicos ni un levantamiento geológico. Se espera que los usuarios entrenen un clasificador o regresor con sus propios puntos etiquetados, o comparen vectores entre años para señalar lugares que requieren revisión. El artículo de lanzamiento de Ai2 ilustra el análisis de cambios en torno a la minería aurífera en la región peruana de Madre de Dios, pero ese es el ejemplo del editor, no una verificación independiente de los límites de una mina ni un sustituto de pruebas de campo.\n\nEl artículo de lanzamiento de Ai2 informa que los embeddings de 128 dimensiones ocuparon el primer puesto en 20 de 27 evaluaciones y la versión de 64 dimensiones en 18 de 27. El informe técnico presenta por separado resultados en conjuntos de referencia AEF: con el protocolo de vecinos más cercanos y ridge del desarrollador, los vectores de 128 dimensiones superaron a AlphaEarth Foundations y TESSERA v2 en siete de ocho conjuntos; el informe señala que TESSERA v2 rindió mejor de forma consistente en Etiopía. Son evaluaciones comunicadas por el desarrollador del modelo, no una validación independiente de precisión en todas las regiones y tareas. Los recuentos usan resúmenes de evaluación distintos y no deben combinarse en una puntuación universal.\n\nLos pesos, el conjunto de datos y el código se distribuyen bajo la OlmoEarth Artifact License de Ai2, un acuerdo personalizado con restricciones explícitas. Permite el uso, la modificación y la distribución con condiciones, pero prohíbe las aplicaciones militares y de defensa, la vigilancia de personas o las actividades policiales, así como las actividades extractivas. Esta última restricción incluye expresamente el uso para planificar o facilitar la extracción de petróleo, gas natural o minerales mediante perforación, minería o deforestación. Quienes redistribuyan los materiales deben atribuirlos a Ai2 y transmitir las restricciones a los destinatarios posteriores; el acuerdo también dice que no concede derechos sobre materiales de terceros incluidos en los conjuntos de datos. Esto es relevante para los sectores de energía y minería: un vector de características no es permiso ni prueba para tomar decisiones de exploración o extracción.\n\nEl aporte práctico del lanzamiento es una capa de características reutilizable que puede reducir el cómputo y el manejo de imágenes para probar ideas de cartografía. No elimina la necesidad de etiquetas específicas de la tarea, validación geográfica, revisión de imágenes ni comprobaciones de licencia. Ai2 dice que el explorador permite comparar años, encontrar lugares similares, entrenar un clasificador pequeño y exportar un GeoTIFF; esas salidas siguen siendo análisis construidos sobre embeddings, no observaciones incluidas en el archivo. La cobertura varía por año y la licencia del modelo limita determinados usos. Un mapa de pozos o minas físicas requeriría todavía un conjunto de datos separado y autorizado y un proceso de verificación.","category":"economy","region":"world","topics":["ai","mining"],"eventDate":"2026-10-22","eventDateBasis":"Ai2 published the OlmoEarth v1.3 release on 22 October 2026.","publishedAt":"2026-10-25T21:01:30Z","modifiedAt":"2026-10-25T21:01:30Z","publicationBasis":"first-publication","preparedAt":"2026-10-25T20:53:36Z","sourcePublishedAt":"2026-10-22","translatedAt":"2026-10-25T20:53:12Z","sources":[{"url":"https://allenai.org/blog/olmoearth-v1-3","name":"Allen Institute for AI (Ai2)","licence":"No open reuse licence stated for article text; factual reporting only.","checkedAt":"2026-10-25","licenseUrl":"https://allenai.org/","attribution":"Allen Institute for AI (Ai2); original factual summary, no source prose or image reproduced.","publishedAt":"2026-10-22"},{"url":"https://allenai.org/papers/olmoearth-v1-3","name":"OlmoEarth v1.3 technical report","licence":"OlmoEarth Artifact License applies to model artifacts; article factual summary only.","checkedAt":"2026-10-25","licenseUrl":"https://data.source.coop/olmoearth/olmoearth-v1-3-embeddings/LICENSE.txt","attribution":"Ai2 technical report; publisher-reported architecture and evaluation details."},{"url":"https://source.coop/olmoearth/olmoearth-v1-3-embeddings","name":"OlmoEarth v1.3 Embeddings dataset documentation","licence":"OlmoEarth Artifact License; license terms summarized in article.","checkedAt":"2026-10-25","licenseUrl":"https://data.source.coop/olmoearth/olmoearth-v1-3-embeddings/LICENSE.txt","attribution":"Source Cooperative dataset documentation and provenance notes.","publishedAt":"2026-10-22"},{"url":"https://data.source.coop/olmoearth/olmoearth-v1-3-embeddings/LICENSE.txt","name":"OlmoEarth Artifact License","licence":"OlmoEarth Artifact License.","checkedAt":"2026-10-25","licenseUrl":"https://data.source.coop/olmoearth/olmoearth-v1-3-embeddings/LICENSE.txt","attribution":"Actual artifact license terms reviewed and summarized."},{"url":"https://huggingface.co/allenai/OlmoEarth-v1_3-Base","name":"OlmoEarth v1.3 Base model card and license","licence":"OlmoEarth Artifact License.","checkedAt":"2026-10-25","licenseUrl":"https://huggingface.co/allenai/OlmoEarth-v1_3-Base/blob/main/LICENSE.txt","attribution":"Ai2 model card confirms the custom artifact license."}],"translations":{"en":"https://wellficent.com/en/news/us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","tr":"https://wellficent.com/tr/news/us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","ar":"https://wellficent.com/ar/news/us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","fr":"https://wellficent.com/fr/news/us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","es":"https://wellficent.com/es/news/us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","ru":"https://wellficent.com/ru/news/us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022","pt":"https://wellficent.com/pt/news/us-ai2-olmoearth-v13-satellite-embeddings-20261022"},"corrections":[],"locations":[],"type":"news","classification":{"version":"1","dataKinds":["technology-release"],"geographies":[{"role":"issuer-location","countryCode":"US","subdivisionCode":null}],"evidenceBasis":["reported-observation"],"measurementPeriod":null}}