La observación de la Tierra ha cambiado drásticamente en los últimos años, impulsada por la inteligencia artificial y la creciente disponibilidad de datos satelitales. Google DeepMind, en colaboración con Google Earth Engine, acaba de presentar AlphaEarth Foundations, un modelo de IA que promete facilitar como nunca antes la cartografía de nuestro planeta.Esta nueva herramienta no solo mejora la precisión con la que se pueden analizar los ecosistemas y las transformaciones del entorno, sino que también abre la puerta a una toma de decisiones más informada en temas clave como el cambio climático, la seguridad alimentaria o la gestión del agua.¿Qué es AlphaEarth Foundations?AlphaEarth Foundations es un modelo de inteligencia artificial diseñado para integrar los miles de millones de datos que generan los satélites de observación terrestre. Estos datos incluyen imágenes multiespectrales, térmicas, topográficas y más. Sin embargo, uno de los grandes desafíos ha sido siempre la fragmentación de esa información: cada satélite tiene su propio formato, resolución y frecuencia de captura.Este modelo resuelve ese problema creando lo que se conoce como un «embedding satelital»: una representación digital unificada que sintetiza grandes volúmenes de datos diversos en un formato entendible por los algoritmos. Es como transformar una biblioteca de libros en diferentes idiomas en una sola enciclopedia fácil de consultar por cualquier sistema informático.Satellite Embedding: mapas más inteligentes, en menos tiempoJunto con AlphaEarth Foundations, Google también ha lanzado el conjunto de datos Satellite Embedding, una de las bases de datos más grandes y detalladas del mundo para observación de la Tierra. Gracias a este recurso, los usuarios pueden generar mapas personalizados de alta calidad de forma mucho más rápida.Estos mapas no son simples imágenes, sino herramientas interactivas que permiten ver, por ejemplo, dónde está avanzando la deforestación, cómo está cambiando el uso del suelo en las ciudades, o cuáles son las zonas más vulnerables en una sequía prolongada.Aplicaciones prácticas en todo el mundoLa utilidad de este nuevo sistema ya está siendo probada por más de 50 organizaciones. Un ejemplo destacado es MapBiomas, en Brasil, que está utilizando los datos para mapear ecosistemas locales y detectar alteraciones en el Amazonas.Otro caso relevante es el del Global Ecosystems Atlas, que está clasificando ecosistemas no cartografiados en categorías como humedales, matorrales o desiertos. Esta información está ayudando a orientar esfuerzos de conservación y a informar a instituciones como la ONU.Cómo puede ayudarte si trabajas con datos ambientalesSi eres investigador, científico ambiental o trabajas en ONG dedicadas a la sostenibilidad, esta tecnología puede cambiar la forma en que haces tu trabajo. Ya no se trata solo de tener acceso a imágenes satelitales, sino de poder interpretarlas rápidamente para detectar patrones, hacer predicciones y tomar decisiones acertadas.Por ejemplo, podrías:Evaluar el impacto de un incendio forestal con mayor precisión.Comparar el crecimiento urbano en distintas regiones.Identificar áreas en riesgo de desertificación.Y lo mejor: todo esto se podría hacer sin necesidad de conocimientos avanzados de teledetección o procesamiento de imágenes.El futuro de la cartografía digitalAlphaEarth Foundations no es solo una herramienta técnica. Representa un nuevo enfoque para comprender los cambios del planeta en tiempo casi real. Con este modelo, Google refuerza su compromiso con la ciencia abierta y la sostenibilidad.Como si se tratara de una lupa digital gigantesca, esta IA permite enfocar zonas concretas del mundo para entender qué está ocurriendo, por qué y con qué consecuencias. En un contexto de crisis climática y presión sobre los recursos naturales, este tipo de tecnologías puede marcar la diferencia entre actuar a tiempo o demasiado tarde.La noticia Google lanza AlphaEarth Foundations: una nueva forma de entender nuestro planeta desde el espacio fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.