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Google ha anunciado un nuevo modelo de inteligencia artificial, denominado AlphaEarth Foundations, que promete transformar la forma en que los cient铆ficos observan y analizan nuestro planeta.
Este sistema integra petabytes de datos de observaci贸n de la Tierra procedentes de sat茅lites y otras fuentes, generando una representaci贸n digital unificada que permite mapear y monitorear el mundo con una precisi贸n sin precedentes.
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Un modelo capaz de procesar datos masivos y complejos
Cada d铆a, los sat茅lites capturan im谩genes y mediciones detalladas de la superficie terrestre y las aguas costeras. Sin embargo, la gran cantidad de datos, su diversidad y la alta frecuencia de actualizaci贸n dificultan su aprovechamiento. AlphaEarth Foundations resuelve este problema al combinar informaci贸n de m煤ltiples fuentes, como im谩genes 贸pticas, radares, mapeo 3D con l谩ser y simulaciones clim谩ticas.
El modelo analiza la superficie del planeta en cuadr铆culas de 10脳10 metros, creando res煤menes compactos que requieren 16 veces menos almacenamiento que otros sistemas de IA. Esto reduce dr谩sticamente los costes de los an谩lisis a escala planetaria y facilita la creaci贸n de mapas detallados y consistentes, incluso en zonas con escasa disponibilidad de datos.
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Mayor precisi贸n y eficiencia en la investigaci贸n
En pruebas comparativas con m茅todos tradicionales y otros modelos de IA, AlphaEarth Foundations demostr贸 una precisi贸n superior, reduciendo en promedio el error un 24%. Fue especialmente eficiente en tareas como la identificaci贸n del uso del suelo o la estimaci贸n de propiedades superficiales, incluso cuando la cantidad de datos etiquetados era limitada.
Google ha puesto a disposici贸n de los investigadores el Satellite Embedding dataset, una colecci贸n de representaciones anuales generadas por AlphaEarth Foundations dentro de Google Earth Engine. Este recurso cuenta con m谩s de 1,4 billones de datos de huellas por a帽o, convirti茅ndose en uno de los conjuntos de datos geoespaciales m谩s grandes del mundo.
M谩s de 50 organizaciones ya est谩n probando este recurso en proyectos reales. Entre ellas se encuentran la FAO de la ONU, Harvard Forest, MapBiomas, Oregon State University y Stanford University, que lo usan para clasificar ecosistemas no mapeados, comprender cambios agr铆colas y ambientales, y mejorar la precisi贸n y velocidad de los mapas.
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Ejemplos de uso en la pr谩ctica
El proyecto Global Ecosystems Atlas emplea el dataset para crear el primer recurso integral de mapeo de ecosistemas a nivel mundial. Esta herramienta ayudar谩 a los pa铆ses a identificar 谩reas prioritarias para la conservaci贸n y la restauraci贸n ambiental.
En Brasil, MapBiomas lo utiliza para comprender mejor los cambios en el uso del suelo y en el medio ambiente, facilitando estrategias de conservaci贸n y desarrollo sostenible en ecosistemas cr铆ticos como la Amazon铆a.
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Visualizaci贸n de detalles invisibles al ojo humano
AlphaEarth Foundations puede representar la superficie terrestre en 64 dimensiones de datos, asignando colores a variables invisibles para el ojo humano. Por ejemplo, en Ecuador permite ver parcelas agr铆colas a pesar de la cobertura nubosa persistente, y en la Ant谩rtida ofrece im谩genes claras de zonas dif铆ciles de captar por la irregularidad de la cobertura satelital.
La integraci贸n de AlphaEarth Foundations en Google Earth Engine permitir谩 a los investigadores crear mapas personalizados y detallados bajo demanda, optimizando la toma de decisiones en 谩mbitos como la seguridad alimentaria, la deforestaci贸n, la expansi贸n urbana y la gesti贸n de los recursos h铆dricos.
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El futuro de la IA aplicada a la geograf铆a
Google planea combinar AlphaEarth Foundations con modelos de lenguaje como Gemini, ampliando sus capacidades de razonamiento y predicci贸n. Esta integraci贸n podr铆a abrir nuevas posibilidades en la investigaci贸n clim谩tica y la gesti贸n de ecosistemas, convirti茅ndose en una herramienta esencial para enfrentar los retos medioambientales globales.