MADRID, 22 de abril de 2023 - En un avance significativo hacia el uso responsable de tecnología espacial, IBM y la Agencia Espacial Europea (ESA) han lanzado TerraMind, un modelo de inteligencia artificial de código abierto enfocado en la observación de la Tierra. Este innovador modelo permite interpretar datos complejos de manera intuitiva y crear nuevos escenarios que ayudan a entender mejor nuestro planeta.

Los modelos geoespaciales como TerraMind son herramientas clave para analizar información terrestre, procedente de satélites, con el objetivo de anticipar problemas como la escasez de agua. Sin embargo, realizar tales predicciones exige una evaluación precisa de diversos elementos, incluyendo el uso del suelo, condiciones climáticas, tipos de vegetación y prácticas agrícolas. Todos estos elementos, que habitualmente se almacenan de forma aislada, presentan un reto para los modelos tradicionales.

La eficacia de TerraMind radica en su capacidad para superar las limitaciones impuestas por la fragmentación de los datos. Este modelo, desarrollado por los equipos de IBM y la ESA, ha sido alimentado por un vasto conjunto de información diversificada, conocido como TerraMesh, que incluye nueve millones de muestras globales abarcando datos satelitales, características geográficas y descripciones básicas de ubicaciones.

Como destacan los responsables del proyecto, TerraMind se basa en "el conjunto de datos geoespaciales más extenso jamás creado", que integra información de diversos biomas y usos del suelo de todo el mundo, asegurando que el modelo tiene un sesgo mínimo y es aplicable en múltiples contextos globales.

Con una arquitectura avanzada de codificador-decodificador y transformadores simétricos, TerraMind logra establecer conexiones significativas entre distintos tipos de datos. Esto le otorga la capacidad de ir más allá del simple procesamiento de imágenes satelitales, ofreciendo así una comprensión profunda y accesible de los datos relacionados con nuestro planeta, según lo expresa Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research en el Reino Unido e Irlanda.

Simonetta Cheli, directora de Programas de Observación de la Tierra de la ESA, también enfatiza la habilidad de TerraMind para integrar información contextual y generar escenarios innovadores, lo que abre un abanico de posibilidades en la predicción y gestión de recursos naturales.

A pesar de ser entrenado con un masivo volumen de datos que incluye 500.000 millones de tokens, TerraMind se presenta como un modelo "pequeño y ligero". Esto significa que requiere un nivel de recursos computacionales mucho menor en comparación con otros modelos, facilitando su implementación a gran escala y reduciendo costos y consumo energético durante el procesamiento de datos en tiempo real.

Considerado como uno de los mejores modelos de IA en la actualidad en su categoría, TerraMind ha superado sus competidores, incluyendo modelos fundacionales y arquitecturas especializadas, según pruebas realizadas por la ESA con el estándar PANGAEA.

Los desarrolladores de TerraMind están convencidos de que este modelo permitirá una comprensión más exhaustiva de fenómenos naturales, siendo de gran utilidad para la evaluación de riesgo de desastres, monitoreo de la salud agrícola y análisis del impacto de cambios en el uso de la tierra en recursos hídricos y biodiversidad.

IBM y la ESA han decidido compartir los beneficios de TerraMind bajo una modalidad de código abierto en HuggingFace, donde se encuentra, además, "el modelo geoespacial más grande del mundo", un producto de colaboración entre IBM y NASA que sirvió como base para la creación de TerraMind. En mayo, se espera que el repositorio de IBM Granite incluya versiones ajustadas para aplicaciones en situaciones de emergencia y otros usos de gran relevancia.