Google ha lanzado Google Earth AI, un conjunto de modelos de inteligencia artificial desarrollados para trabajar con datos geoespaciales. Con estos modelos se pretende aplicar IA para entender mejor qué pasa en el planeta, desde el clima hasta la movilidad urbana. Ya se están usando para prever inundaciones, detectar incendios forestales o analizar el crecimiento de las ciudades. ¿Para qué sirve exactamente? ¿Quién puede usarlo? Aquí te lo contamos.
Así funciona Google Earth AI
Google Earth AI agrupa modelos entrenados con imágenes satelitales, datos de sensores y capas demográficas. A través de plataformas como Google Maps, Earth Engine o Google Cloud, estos modelos permiten generar alertas, visualizar cambios en el entorno o cruzar información de distintas fuentes para facilitar la toma de decisiones.
Muchos ya funcionan en segundo plano dentro de servicios que usamos a diario: las alertas por incendios o previsiones de lluvias extremas que aparecen en la Búsqueda o en Google Maps, por ejemplo, ya dependen de esta tecnología.
AlphaEarth Foundations: el corazón del proyecto
Uno de los pilares de este nuevo enfoque es AlphaEarth Foundations, un modelo base que traduce imágenes satelitales en mapas con datos que se pueden consultar, comparar y analizar fácilmente. Google lo define como un modelo capaz de generar una visión general del planeta a partir de muchísimos datos, sin necesidad de procesarlos uno por uno.
AlphaEarth está entrenado para identificar elementos como edificios, carreteras o zonas de vegetación. Con estos datos, se pueden hacer análisis más rápidos sobre el uso del suelo, el impacto de una catástrofe o los cambios en un barrio a lo largo del tiempo.
Cuáles son los casos de uso reales
La utilidad de estos modelos ya se está viendo en distintos escenarios:
- Previsión del tiempo: modelos como Weather Lab predicen con más precisión lluvias o tormentas, algo clave para sectores como la agricultura o la logística.
- Inundaciones e incendios: el sistema detecta zonas en riesgo y lanza alertas antes de que sea demasiado tarde.
- Análisis de movilidad urbana: combinando imágenes y datos de tráfico o transporte público, se pueden identificar zonas con cuellos de botella o planificar nuevos servicios.
- Salud pública: se pueden cruzar datos de densidad de población con servicios sanitarios disponibles para detectar posibles carencias.
Todo esto ya se está usando tanto dentro como fuera de Google, y en colaboración con instituciones públicas y privadas.
Qué pretenden estos modelos de Google Earth AI
Estos modelos están lanzados para ser útiles en contextos muy difirentes. Algunas ventajas claras:
- Ahorro de tiempo: permiten acceder a datos complejos sin tener que analizarlos desde cero.
- Mejor planificación: ayudan a tomar decisiones con más contexto, ya sea sobre dónde construir una carretera o cómo organizar una respuesta ante una emergencia.
- Uso flexible: están disponibles a través de plataformas como Google Cloud o Earth Engine, por lo que se pueden integrar en otras herramientas fácilmente.
Organizaciones como Airbus, Maxar o Planet Labs ya están probando estos modelos en tareas como análisis de imágenes por satélite o seguimiento de infraestructuras.
Cómo probarlos y dónde conseguir los datos
Google ha lanzado un programa para que instituciones, empresas o investigadores puedan probar estos modelos. También es posible acceder a algunos conjuntos de datos o modelos preentrenados desde plataformas como Google Cloud o Earth Engine.
Hay opciones gratuitas limitadas y versiones de pago para quienes necesiten hacer un uso intensivo o comercial.
Y es que, Google Earth AI pone a disposición de todos una serie de modelos que pueden ayudar a entender mejor lo que ocurre en el planeta y anticiparse a ciertos riesgos. No hace falta ser experto en datos ni tener acceso a satélites: con una buena conexión y algo de contexto, ya puedes empezar a usarlo.
¿Le ves utilidad para tu proyecto? ¿Conoces otras iniciativas similares? Te leemos en comentarios.
