OlmoEarthは、空間的かつ多様な形式を持つ地球観測データを扱うためのマルチモーダルかつ時空間的な基盤モデルです。著者たちは、自己教師あり学習、マスキング戦略、損失関数を新たに開発し、地球観測ドメインに特化しています。このモデルは、12の他の基盤モデルに対して、さまざまな研究ベンチマークや実世界のタスクで最先端の性能を達成しています。特に、24のタスク中15で最良の結果を示し、完全なファインチューニングを行った場合には29のタスク中19で最高の成果を記録しています。また、OlmoEarthは、データ収集、ラベリング、トレーニング、推論のためのエンドツーエンドプラットフォームのバックボーンとして機能し、非営利団体やNGOが直面する世界の大きな問題に取り組むための強力なデータ管理ツールを提供します。ソースコードやトレーニングデータ、事前トレーニングされた重みも公開されています。