Una nueva era en la observación de la Tierra: TerraMind, la IA que “entiende” el planeta
Durante los últimos veranos, incendios forestales arrasaron miles de hectáreas en el Mediterráneo y las sequías pusieron en jaque los cultivos en amplias regiones del mundo. En medio de estas crisis, surgía una pregunta clave: ¿realmente estamos viendo lo suficiente desde el espacio para comprender qué le ocurre a la Tierra? Aunque los satélites ofrecen una herramienta esencial para observar el entorno, los modelos convencionales aún presentan límites a la hora de interpretar fenómenos complejos en tiempo real. Lo que vemos no siempre es suficiente para entender.
En respuesta a este desafío, IBM y la Agencia Espacial Europea (ESA) han desarrollado TerraMind, un modelo de inteligencia artificial generativa que podría transformar el modo en que analizamos nuestro planeta. Diseñado específicamente para interpretar datos de observación terrestre, TerraMind integra simultáneamente información geoespacial, meteorológica y ambiental. Más allá de “ver”, este sistema aspira a comprender la Tierra en toda su complejidad. Publicado en código abierto, marca un punto de inflexión en la anticipación de crisis ambientales.
Un nuevo cerebro para el planeta
El desarrollo de TerraMind es fruto de la colaboración entre IBM, la ESA, KP Labs, el Centro de Supercomputación de Jülich (JSC) y la Agencia Espacial Alemana (DLR). A diferencia de modelos anteriores centrados en imágenes satelitales, TerraMind fusiona hasta nueve tipos distintos de datos, como uso del suelo, condiciones climáticas, vegetación o actividad humana. Esta combinación permite detectar patrones invisibles para otros modelos y realizar predicciones con una precisión sin precedentes.
Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research para Reino Unido e Irlanda, lo resume así: “Lo que distingue a TerraMind es su capacidad para ir más allá de la visión por satélite tradicional”. Según evaluaciones de la ESA, este nuevo modelo superó en un 8 % a otros doce sistemas en tareas clave como clasificación de terrenos, detección de cambios y monitoreo ambiental.
IA generativa en múltiples dimensiones
Una de las grandes innovaciones de TerraMind es su capacidad de autoajuste. Emplea una técnica denominada Thinking-in-Modalities (TiM), que le permite generar nuevos datos a partir de combinaciones de fuentes ya existentes. Por ejemplo, si detecta escasez hídrica en una zona, puede inferir automáticamente el impacto sobre el uso del suelo o la vegetación, incluso si esa información no está disponible.
“Este tipo de razonamiento va más allá del ajuste fino clásico”, explica Johannes Jakubik, científico de IBM Research. El modelo imita la forma en que los humanos cruzamos distintas fuentes de datos para llegar a conclusiones cuando la información es limitada o contradictoria.
Ligero, eficiente y accesible
Aunque está basado en arquitecturas de transformadores —típicas en la IA más avanzada—, TerraMind ha sido optimizado para ser diez veces más eficiente que otros modelos. Esto facilita su implementación a gran escala sin necesidad de superordenadores, al tiempo que reduce el consumo energético, un factor clave en un contexto que exige sostenibilidad incluso en la tecnología.
TerraMind fue entrenado con 500.000 millones de tokens extraídos de TerraMesh, el mayor conjunto de datos geoespaciales jamás recopilado. Incluye nueve millones de muestras globales que abarcan todos los biomas del planeta, lo que le permite ofrecer resultados consistentes en regiones tan diversas como Europa, África o América Latina.
Predicción de sequías y protección ambiental
Una de sus aplicaciones más prometedoras es la gestión del agua. Hasta ahora, predecir una sequía implicaba cruzar múltiples fuentes de datos de forma manual. TerraMind permite hacerlo de forma automatizada, generando alertas tempranas y evaluaciones de riesgo en tiempo real.
Simonetta Cheli, directora de programas de observación de la ESA, destaca: “La capacidad del modelo para generar escenarios inéditos es clave para desbloquear todo el valor de los datos de la ESA”. Esta herramienta no solo impulsa la investigación científica, sino que puede ser crucial para instituciones públicas, explotaciones agrícolas y agencias de gestión de emergencias.
Una herramienta abierta para la comunidad global
TerraMind ya está disponible en la plataforma HuggingFace, facilitando su uso por parte de universidades, investigadores y desarrolladores de todo el mundo. Pronto también se integrará al repositorio IBM Granite, con versiones adaptadas para tareas como respuesta a desastres naturales.
A diferencia de otros modelos espaciales de uso restringido, TerraMind apuesta por la apertura. IBM y la ESA han optado por liberar su código para acelerar el progreso científico y fomentar la cooperación internacional frente a desafíos como el cambio climático.
El proyecto FAST-EO y el futuro de la IA geoespacial
Este modelo se enmarca en el proyecto europeo FAST-EO (Fostering Advancements in Foundation Models via Unsupervised and Self-supervised Learning for Earth Observation), financiado por la ESA. El objetivo: desarrollar modelos fundacionales de IA que aprendan de grandes volúmenes de datos satelitales sin necesidad de etiquetado previo.
Esto permite:
- Escalar el aprendizaje a conjuntos de datos masivos.
- Identificar patrones complejos de forma más generalizable.
- Reducir costes y tiempos en el proceso de etiquetado.
Del espacio a la Tierra: una visión inteligente y unificada
Hasta ahora, observar el planeta era como mirar por ventanas separadas: una para la vegetación, otra para la temperatura, otra para el uso del suelo. TerraMind rompe esas barreras, ofreciendo una visión global e inteligente de la Tierra.
Expertos de la NASA también han participado en su validación, dentro del marco de ciencia abierta. IBM ya ha anunciado que modelos como TerraMind se emplearán para el seguimiento de la biodiversidad, la urbanización y los desastres naturales, convirtiéndose en una herramienta clave para gobiernos y organizaciones ambientales.