AlphaEarth de DeepMind: Mapeando el planeta con detalle sin precedentes

Los satélites capturan continuamente vastas cantidades de datos sobre nuestro planeta, ofreciendo a científicos y expertos una perspectiva casi en tiempo real. Sin embargo, el volumen, los diversos formatos y las rápidas tasas de actualización de estos datos de observación terrestre plantean un desafío significativo: integrar eficazmente conjuntos de datos dispares para obtener una comprensión completa.

Para abordar esto, DeepMind ha introducido AlphaEarth Foundations, un modelo de inteligencia artificial (IA) diseñado para actuar como un “satélite virtual”. Este modelo procesa eficientemente petabytes de datos de observación terrestre, convirtiéndolos en una representación digital unificada, o “incrustación” (embedding), que los sistemas informáticos pueden interpretar fácilmente. Esta capacidad proporciona a los científicos una visión más completa y consistente de la evolución del planeta, ayudando en la toma de decisiones informadas sobre problemas globales críticos como la seguridad alimentaria, la deforestación, la expansión urbana y la gestión de recursos hídricos.

Para acelerar la investigación y las aplicaciones prácticas, una colección de incrustaciones anuales de AlphaEarth Foundations ha sido lanzada como el conjunto de datos de Incrustación Satelital (Satellite Embedding dataset) dentro de Google Earth Engine. Durante el último año, más de 50 organizaciones han colaborado para probar este conjunto de datos en escenarios del mundo real. Los socios han reportado beneficios significativos, utilizando los datos para clasificar ecosistemas previamente no mapeados, analizar cambios agrícolas y ambientales, y mejorar la precisión y velocidad de sus esfuerzos de mapeo.

La capacidad del modelo para discernir detalles finos es evidente en sus visualizaciones. Por ejemplo, en Ecuador, AlphaEarth Foundations puede penetrar la persistente capa de nubes para mapear con precisión las parcelas agrícolas en diversas etapas de desarrollo. También puede detallar claramente superficies complejas en la Antártida, un área notoriamente desafiante para la imagen satelital debido a su cobertura irregular. Además, revela variaciones sutiles en el uso de la tierra agrícola canadiense que son imperceptibles para el ojo humano.

AlphaEarth Foundations aborda dos desafíos principales en la observación de la Tierra: la sobrecarga de datos y la información inconsistente. En primer lugar, integra volúmenes masivos de datos de docenas de fuentes públicas, incluyendo imágenes satelitales ópticas, radar, mapeo láser 3D y simulaciones climáticas. Esta información diversa se entrelaza para analizar la tierra y las aguas costeras del mundo en cuadrados precisos de 10x10 metros, lo que permite un seguimiento notablemente preciso de los cambios a lo largo del tiempo.

En segundo lugar, el modelo hace que estos datos sean prácticos y rentables de usar. Su innovación central radica en la generación de resúmenes altamente compactos para cada cuadrado. Estos resúmenes requieren 16 veces menos espacio de almacenamiento en comparación con los producidos por otros sistemas de IA probados, reduciendo drásticamente el costo computacional asociado con el análisis a escala planetaria. Este avance permite a los científicos crear mapas detallados, consistentes y bajo demanda, una capacidad previamente inalcanzable. Ya sea monitoreando la salud de los cultivos, rastreando la deforestación u observando nuevas construcciones, los investigadores ya no dependen de pases satelitales únicos, sino que tienen una nueva base robusta para los datos geoespaciales.

Pruebas rigurosas han validado el rendimiento de AlphaEarth Foundations. Cuando se comparó con métodos tradicionales y otros sistemas de mapeo de IA, demostró consistentemente una precisión superior en una amplia gama de tareas y períodos de tiempo, incluyendo la identificación del uso de la tierra y la estimación de las propiedades de la superficie. Crucialmente, el modelo mantuvo su alto rendimiento incluso en escenarios donde los datos etiquetados eran escasos. En promedio, AlphaEarth Foundations exhibió una tasa de error un 24% menor que los modelos con los que se probó, destacando sus eficientes capacidades de aprendizaje.

El conjunto de datos de Incrustación Satelital, impulsado por AlphaEarth Foundations, es uno de los más grandes de su tipo, conteniendo más de 1.4 billones de huellas de incrustación por año. Esta extensa colección ya está siendo utilizada por organizaciones de todo el mundo, incluyendo la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, Harvard Forest, el Grupo de Observaciones de la Tierra, MapBiomas, la Universidad Estatal de Oregón, el Spatial Informatics Group y la Universidad de Stanford. Estas colaboraciones están generando potentes mapas personalizados que producen conocimientos del mundo real.

Por ejemplo, el Atlas Global de Ecosistemas, una iniciativa centrada en crear el primer recurso integral para mapear y monitorear los ecosistemas del mundo, está aprovechando este conjunto de datos para ayudar a los países a clasificar ecosistemas inexplorados en categorías como matorrales costeros y desiertos hiperáridos. Se espera que este recurso juegue un papel vital para permitir a los países priorizar mejor las áreas de conservación, optimizar los esfuerzos de restauración y combatir la pérdida de biodiversidad. Nick Murray, Director del Laboratorio de Ecología Global de la Universidad James Cook y Líder Científico Global del Atlas Global de Ecosistemas, declaró: “El conjunto de datos de Incrustación Satelital está revolucionando nuestro trabajo al ayudar a los países a mapear ecosistemas inexplorados; esto es crucial para identificar dónde enfocar sus esfuerzos de conservación.”

En Brasil, MapBiomas está probando el conjunto de datos para obtener una comprensión más profunda de los cambios agrícolas y ambientales en todo el país. Los mapas generados a partir de estos datos informan las estrategias de conservación y las iniciativas de desarrollo sostenible en ecosistemas críticos como la selva amazónica. Tasso Azevedo, fundador de MapBiomas, comentó: “El conjunto de datos de Incrustación Satelital puede transformar la forma en que trabaja nuestro equipo; ahora tenemos nuevas opciones para hacer mapas más precisos, exactos y rápidos de producir, algo que nunca hubiéramos podido hacer antes.”

AlphaEarth Foundations marca un avance significativo en la comprensión del estado y la dinámica de nuestro planeta cambiante. El equipo actualmente está generando incrustaciones anuales y cree que su utilidad podría mejorarse aún más combinándolas con agentes LLM de razonamiento general como Gemini en el futuro. Se está explorando más a fondo las capacidades del modelo basadas en el tiempo como parte de Google Earth AI, una colección de modelos y conjuntos de datos geoespaciales destinados a abordar las necesidades más críticas del planeta.