AlphaEarth Foundations: el modelo de IA de Google que transforma el mapeo global de la Tierra

Google DeepMind ha presentado AlphaEarth Foundations, un modelo de inteligencia artificial que redefine la forma en que se analiza y representa nuestro planeta. Esta herramienta funciona como un satélite virtual capaz de integrar volúmenes masivos de datos de observación terrestre y convertirlos en una representación digital unificada y altamente eficiente.

Con ello, se abre la puerta a una cartografía más precisa, rápida y coherente de la superficie terrestre y las aguas costeras, algo crucial para afrontar desafíos como la seguridad alimentaria, la deforestación, el desarrollo urbano o la gestión del agua.

AlphaEarth Foundations ha sido desarrollado para superar dos barreras clave en la observación del planeta: la sobrecarga de información y la falta de uniformidad entre fuentes de datos. Cada día, los satélites generan imágenes y mediciones de enorme valor, pero la heterogeneidad de formatos y la escala temporal de actualización dificultan su aprovechamiento.

La propuesta de DeepMind ofrece una solución a esta fragmentación mediante un modelo que aprende a sintetizar todos estos datos en un embedding, o representación vectorial, accesible para sistemas informáticos y modelos posteriores.

Tecnología al servicio de la precisión y la eficiencia

La clave del funcionamiento de AlphaEarth Foundations reside en su capacidad para combinar datos procedentes de múltiples fuentes públicas: imágenes ópticas, radar, escáneres láser 3D o simulaciones climáticas, entre otras. El modelo analiza el planeta en fragmentos de 10 por 10 metros, permitiendo un seguimiento preciso y constante de los cambios que se producen en el terreno.

Pero su verdadera innovación está en cómo resume la información. Frente a otros sistemas de inteligencia artificial, AlphaEarth logra generar resúmenes compactos que requieren 16 veces menos espacio de almacenamiento, lo que reduce significativamente los costes asociados al análisis geoespacial a gran escala. Gracias a esta eficiencia, es posible construir mapas detallados y coherentes bajo demanda, sin depender del paso puntual de un satélite.

El sistema ha sido probado exhaustivamente frente a metodologías tradicionales y otros modelos de IA, mostrando un rendimiento superior en tareas como la identificación del uso del suelo y la estimación de propiedades superficiales.

Incluso en escenarios con escasez de datos etiquetados, AlphaEarth Foundations demostró una tasa de error un 24% inferior a la de los modelos comparativos, lo que evidencia su capacidad de aprendizaje eficiente.

Un recurso global de acceso abierto

Con el objetivo de acelerar la investigación y facilitar nuevos casos de uso, Google ha comenzado a liberar una colección de embeddings anuales generados por AlphaEarth a través del Satellite Embedding Dataset en Google Earth Engine. Se trata de uno de los conjuntos de datos de este tipo más grandes del mundo, con más de 1,4 billones de huellas digitales geoespaciales por año.

Durante el último año, más de 50 organizaciones han probado esta herramienta en contextos reales. Entre ellas se encuentran instituciones como la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), la Universidad Estatal de Oregón, la Universidad de Stanford, el grupo MapBiomas en Brasil y el proyecto Global Ecosystems Atlas, que busca clasificar y monitorizar todos los ecosistemas del planeta.

Este último ya está empleando los datos de AlphaEarth para identificar zonas ecológicas aún no cartografiadas, como desiertos hiperáridos o matorrales costeros. Según Nick Murray, director del Global Ecology Lab de la Universidad James Cook y líder científico del proyecto Global Ecosystems Atlas, esta herramienta “revoluciona nuestro trabajo y es esencial para que los países puedan priorizar mejor sus áreas de conservación y restauración”.

Impacto tangible en el estudio de ecosistemas

Uno de los ejemplos más notables del uso del modelo se encuentra en Brasil. La iniciativa MapBiomas está utilizando los embeddings de AlphaEarth para obtener una visión más detallada de los cambios agrícolas y medioambientales en todo el país, incluyendo el bioma amazónico.

“Este conjunto de datos puede transformar la forma en que trabajamos”, afirma Tasso Azevedo, fundador de MapBiomas. “Nos ofrece nuevas posibilidades para generar mapas más precisos, rápidos y ajustados a la realidad, algo que antes era impensable”.

Además de su impacto en el estudio del territorio, AlphaEarth ha demostrado ser eficaz en situaciones complejas de análisis. En zonas de alta nubosidad como Ecuador, el modelo ha logrado detectar campos agrícolas en distintas fases de desarrollo que antes eran difíciles de visualizar. También ha ofrecido imágenes detalladas de superficies irregulares en la Antártida y ha captado variaciones de uso del suelo en Canadá invisibles al ojo humano.

Una inteligencia planetaria más conectada

DeepMind anticipa que AlphaEarth Foundations no solo será útil como base para crear mapas, sino que podría integrarse con modelos de lenguaje avanzados como Gemini para potenciar sistemas de razonamiento general aplicados a la geografía y el medio ambiente. Esta línea de trabajo se enmarca dentro de Google Earth AI, una colección de modelos y datos geoespaciales diseñados para abordar los principales retos del planeta.

Esta herramienta muestra cómo la IA puede servirnos para aumentar y mejorar nuestro conocimiento y comprensión del mundo que habitamos, desde la monitorización del cambio climático hasta la planificación del desarrollo sostenible.