TerraMind, el modelo fundacional de IA que redefine la observación de la Tierra en Europa
La colaboración entre la Agencia Espacial Europea (ESA) e IBM ha dado lugar al desarrollo de TerraMind, un modelo fundacional de inteligencia artificial orientado a la observación de la Tierra.
Este avance supone un cambio de paradigma en el uso de tecnologías basadas en IA para el análisis de datos geoespaciales, con implicaciones directas en el ámbito científico, medioambiental y tecnológico en Europa.
TerraMind se ha publicado en código abierto en la plataforma HuggingFace, lo que facilita su adopción por parte de la comunidad científica y tecnológica. A pesar de haber sido entrenado con 500.000 millones de tokens, el modelo destaca por su ligereza y eficiencia. En comparación con modelos tradicionales, requiere diez veces menos recursos computacionales por modalidad, reduciendo significativamente tanto los costes de implementación como el consumo energético durante la inferencia.
Este enfoque eficiente no compromete su rendimiento. En una evaluación llevada a cabo por la ESA, TerraMind ha superado en un 8% o más a otros 12 modelos de observación terrestre ampliamente utilizados. Su capacidad para integrar múltiples fuentes de datos y generar análisis contextuales lo posiciona como una herramienta clave en la gestión de riesgos medioambientales y el desarrollo de políticas basadas en datos.
“Con la ciencia y la tecnología de observación de la Tierra y la colaboración internacional, estamos liberando todo el potencial de los datos espaciales para proteger nuestro planeta”, destaca Nicolas Longepe, científico de datos de la ESA.
Uno de los aspectos más innovadores de TerraMind es su estructura multimodal. El modelo combina información procedente de nueve tipos de datos diferentes, como observaciones satelitales, características geomorfológicas, uso del suelo, vegetación, y descripciones geográficas básicas. Esta combinación permite una interpretación más rica y precisa del estado del planeta, aportando una visión holística en tiempo y espacio.
Esta integración facilita tareas complejas como la predicción de escasez de agua. Según explican los responsables del proyecto, hasta ahora los datos relevantes para estas predicciones estaban dispersos en distintos sistemas. TerraMind reúne estos datos en un único modelo, permitiendo generar escenarios detallados y fundamentados, útiles tanto para la comunidad científica como para la toma de decisiones institucional.
El desarrollo de TerraMind ha sido posible gracias a la colaboración entre centros de excelencia como KP Labs, el Julich Supercomputing Center (JSC), la Agencia Espacial Alemana (DLR) y expertos en aprendizaje automático y computación de alto rendimiento. Esta cooperación transnacional demuestra el potencial de las alianzas estratégicas entre el ámbito científico y la industria tecnológica para abordar desafíos globales.