IBM y la ESA lanzan TerraMind
IBM y la ESA lanzan TerraMind, el modelo de IA generativa de código abierto más eficaz para la observación de la Tierra
IBM y la ESA lanzan TerraMind, el modelo de IA generativa de código abierto más eficaz para la observación de la Tierra.
En una colaboración sin precedentes, IBM y la Agencia Espacial Europea (ESA) han dado vida a TerraMind, un modelo de inteligencia artificial generativa que promete cambiar radicalmente la manera en que comprendemos la Tierra. Esta herramienta pionera ha sido publicada como código abierto en la plataforma Hugging Face y representa el modelo más eficaz hasta la fecha para el análisis de datos geoespaciales.
Fruto de una iniciativa conjunta entre investigadores de IBM, ESA, KP Labs, el Centro de Supercomputación de Jülich (JSC) y la Agencia Espacial Alemana (DLR), TerraMind se ha construido sobre TerraMesh, el conjunto de datos geoespaciales más grande del mundo. Su objetivo: democratizar el acceso a modelos fundacionales avanzados para la comunidad científica y técnica global dedicada a la observación del planeta.
Una arquitectura disruptiva
TerraMind no es un modelo más. Su arquitectura, basada en una red codificador-decodificador simétrica con tecnología de transformadores, permite trabajar con entradas de distinta naturaleza —imágenes, texto, secuencias numéricas— y aprender correlaciones entre ellas. Esto lo convierte en un modelo verdaderamente multimodal, capaz de ofrecer una visión integrada y profunda de las condiciones terrestres.
Pese a haber sido entrenado con 500.000 millones de tokens, TerraMind es ligero y eficiente, consumiendo diez veces menos recursos que los modelos convencionales. Esto no solo facilita su despliegue a gran escala, sino que también reduce significativamente el consumo energético, un factor clave para su sostenibilidad.
Líder en rendimiento y precisión
En evaluaciones realizadas por la ESA, TerraMind superó a una docena de modelos populares en tareas críticas como la clasificación de cobertura del suelo, detección de cambios, análisis multitemporal y monitoreo ambiental. Obtuvo mejoras de rendimiento de hasta un 8% o más, consolidándose como el modelo más preciso de su clase.
Simonetta Cheli, directora de programas de observación de la Tierra de la ESA, destacó que “TerraMind permite integrar datos de manera intuitiva, generando escenarios sin precedentes y facilitando una comprensión más rica y contextual de nuestro planeta”.
Pensar en modalidades: una IA que aprende a aprender
Una de las grandes novedades de TerraMind es su capacidad de autoajuste multimodal, una técnica desarrollada por IBM y bautizada como Thinking-in-Modalities (TiM). Esta estrategia permite al modelo generar nuevos datos de entrenamiento artificiales al “pensar” entre modalidades, como por ejemplo inferir características de la vegetación al analizar cuerpos de agua.
Según Johannes Jakubik, investigador de IBM Research en Zúrich, “el ajuste TiM mejora la especialización del modelo para tareas específicas, incrementando su precisión de forma significativa”.
Un modelo global para una comprensión global
Para asegurar su validez en contextos variados, TerraMind fue entrenado con más de 9 millones de muestras distribuidas globalmente, abarcando todos los biomas, tipos de uso del suelo y regiones. Sus datos incluyen información satelital, características geográficas, indicadores ecológicos y descripciones espaciales básicas, permitiendo que sus aplicaciones se extiendan desde la predicción de sequías hasta el monitoreo de biodiversidad, pasando por la gestión de catástrofes naturales.
Hacia una nueva era de la ciencia de la Tierra
TerraMind es parte de un esfuerzo más amplio por parte de IBM para construir modelos geoespaciales de nueva generación. Se suma a iniciativas como IBM-NASA Prithvi y Granite, utilizados por gobiernos y organizaciones para prever desastres, evaluar el cambio climático y planificar ciudades más resilientes.
Gracias a la participación de expertos de la NASA en su validación, y al respaldo computacional del Centro de Supercomputación de Jülich, TerraMind no solo destaca por su tecnología, sino también por el modelo de cooperación científica internacional que lo hizo posible.
En las próximas semanas, se publicarán nuevas versiones especializadas de TerraMind orientadas a la respuesta ante emergencias y otros casos de alto impacto. Como señaló Nicolas Longepe de la ESA: “Este proyecto demuestra lo que puede lograrse cuando la ciencia, la tecnología y la colaboración global trabajan al servicio del planeta”.
