La unidad de Inteligencia Artificial de Google, DeepMind, ha presentado AlphaEarth Foundations, un innovador modelo de Inteligencia Artificial que funciona como si fuera un satélite virtual, algo que representa todo un hito en el uso de IA para la monitorización ambiental, integrando datos procedentes de fuentes como imágenes satelitales, radares, escaneos láser o simulaciones climáticas para generar una visión unificada y procesable del planeta Tierra. Te lo contamos.
Los satélites que orbitan el planeta, así como otros sistema de escaneo y medición de diferentes parámetros del planeta llevan mucho tiempo ayudando a los científicos a comprender, y más importante si cabe, predecir, cómo funciona nuestro planeta. Sin embargo, como hasta ahora todos estos datos procedían de fuentes diferentes, resultaba muy complicado el poder combinar todos los datos para obtener una visión global. Ahora, gracias a la nueva IA de Google, este problema se terminó.
AlphaEarth, una IA para comprender mejor el planeta Tierra
La capacidad de AlphaEarth de producir información precisa (en fragmentos de apenas 10 en 10 metros cuadrados) marca un avance significativo con respecto a los que teníamos hasta ahora, especialmente para análisis en gran escala que exigen altos niveles de resolución (hasta ahora, una mayor resolución exigía mucho más tiempo y capacidad de procesamiento).
Según los resultados de validación publicados por Google DeepMind en su documentación técnica, AlphaEarth redujo el error medio en la clasificación del uso del suelo en un 24% en comparación con modelos de referencia como Sentinel-2 L2A, especialmente en pruebas realizadas sobre la cuenca del Amazonas.
Para los científicos, esta herramienta ofrece grandes y nuevas posibilidades para el estudio de fenómenos críticos como la deforestación, la expansión urbana o la gestión del agua. Su integración con Google Earth Engine (mediante lo que han bautizado como «Satellite Embedding dataset») facilita a los usuarios la explotación de estos datos con unas pocas líneas de código, y además lo hace accesible dentro del ecosistema de herramientas geoespaciales que ya tiene Google.
Accesibilidad y transparencia
Uno de los aspectos más atractivos de este nuevo modelo de IA reside en su potestad para democratizar el acceso a información geoespacial avanzada, ayudando tanto a quienes quieren investigar el cambio climático como a gobiernos o agencias locales que buscan planificar mejor el uso de su territorio. Sin embargo, como suele darse con las tecnologías disruptivas, también plantea algunos interrogantes.
- ¿De dónde provienen los datos y cómo se han tomado? Aunque sabemos que AlphaEarth se apoya tanto en fuentes públicas como privadas, la opacidad inherente a los modelos de IA podría dificultad el saber de dónde provienen los datos, cómo se han tomado.
- ¿Quién podrá acceder a los datos? Aunque Google facilita su uso a través de Google Earth Engine, la brecha entre entidades con capacidades técnicas y recursos y aquellas sin mucha infraestructura para manejar los datos geoespaciales podría ampliarse.
- Uso con responsabilidad: Con una herramienta tan sumamente precisa y completa, existe el riesgo de que los datos obtenidos puedan utilizarse para actividades ilícitas. Google deberá poner barreras de algún tipo para que no se les vaya de las manos.
A pesar de ello, el balance sin duda se inclina hacia lo positivo. En plena crisis climática, contar con una visión satelital permanente y precisa, accesible desde un simple ordenador o tablet, es algo realmente extraordinario.
Acceso para desarrolladores
Google ha facilitado el acceso a través de Google Earth Engine. Los desarrolladores pueden empezar a experimentar con el Satellite Embedding dataset con unas pocas líneas de código:
// Cargar la colección de imágenes de AlphaEarth
var embeddings = ee.ImageCollection('GOOGLE/SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL');
// Definir una región de interés (ej. zona agrícola en España)
var roi = ee.Geometry.Polygon([
[[-5.0, 40.0], [-4.0, 40.0], [-4.0, 41.0], [-5.0, 41.0]]
]);
// Filtrar para el año 2023 y visualizar
var image2023 = embeddings.filter(ee.Filter.date('2023-01-01', '2023-12-31')).mosaic().clip(roi);
Map.centerObject(roi, 10);
Map.addLayer(image2023, {}, 'AlphaEarth 2023');Para más detalles, se puede consultar la documentación oficial de GEE.
En conclusión, la presentación de AlphaEarth Foundations representa un punto de inflexión en el uso de la IA para tecnologías geoespaciales. Google DeepMind no solo ha desarrollado un sistema que es capaz de «ver» el planeta más allá de las limitaciones físicas de los satélites, sino que además lo ha puesto al alcance de todo el mundo de manera directa.