Die OlmoEarth Platform von Ai2 adressiert eine der zentralen Hürden bei der Anwendung von Earth-Observation-Modellen: Organisationen wie NGOs oder Behörden, die am meisten von Geospatial-KI profitieren könnten, verfügen selten über die nötige ML-Infrastruktur. Ai2 stützt sich dabei auf mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung mit eigenen Plattformen wie Skylight und EarthRanger, die täglich von Nutzern weltweit eingesetzt werden. Die Infrastruktur teilt jeden Inferenz-Job in drei klar getrennte Stufen auf – Datenakquise und Preprocessing auf CPU-Instanzen mit hohem I/O-Durchsatz, den eigentlichen Modell-Vorwärtsdurchlauf auf GPUs sowie Postprocessing wieder auf CPUs – um teure GPU-Ressourcen nicht mit Datenvorbereitung zu belasten. Die Ausführungsschicht OlmoEarth Run zerlegt das geografische Zielgebiet in Partitionen für einzelne Worker und nochmals in kleinere Fenster für den Modell-Forward-Pass; überlappende Randbereiche werden beim Zusammensetzen nahtlos reconciliert. Als konkretes Validierungsbeispiel diente eine Waldbrand-Risikokarte für ganz Nordamerika, bei der Ausgabeformate wie Zarr, GeoTIFF und GeoJSON unterstützt werden. Zu den identifizierten Engineering-Herausforderungen zählen unterschiedliche Projektionen und Auflösungen verschiedener Satellitenanbieter, Cloud-Verdeckungen sowie die Tatsache, dass Daten-Download und -Vorbereitung oft mehr Zeit beanspruchen als der eigentliche Modell-Inference-Schritt. Die Plattform ist explizit auf Fehlertoleranz in verteilten Systemen ausgelegt, da bei Tausenden paralleler Prozesse Teilausfälle als Normalfall gelten.