La ESA perfecciona el modelo de IA de TerraMind para el seguimiento de catástrofes naturales

ImpactMesh es el primer conjunto de datos global y multimodal de su tipo. Los investigadores han utilizado estos nuevos datos para afinar su modelo de IA de código abierto para la observación de la Tierra, TerraMind, mejorando la monitorización y la preparación ante fenómenos meteorológicos extremos y desastres naturales.

El conjunto de datos ImpactMesh y los modelos TerraMind son el resultado de una colaboración continua entre IBM y la ESA. Tanto TerraMind como ImpactMesh están disponibles en la plataforma Hugging Face bajo una licencia permisiva Apache 2.0.

La publicación del modelo de IA y los conjuntos de datos utilizados para entrenarlo y perfeccionarlo permite otros casos de uso de TerraMind en diferentes ámbitos, como la agricultura y el seguimiento de especies en peligro de extinción. Esto facilita el acceso al análisis de imágenes satelitales basado en IA. Además, aumenta la capacidad de mejora del modelo, permitiendo que otros investigadores lo refinen. La publicación de los conjuntos de datos utilizados para entrenarlo y perfeccionarlo facilita un mayor intercambio de conocimientos y la creación o mejora de modelos para un mejor seguimiento de los fenómenos meteorológicos, lo que aumenta nuestra capacidad de preparación y reconstrucción de comunidades tras desastres.

En abril de 2025, la ESA e IBM pusieron a disposición el modelo de IA TerraMind como código abierto como parte de una iniciativa para mejorar el acceso a los modelos fundamentales en la comunidad de observación de la Tierra.

En resumen, TerraMind es un modelo de IA generativa diseñado específicamente para la observación de la Tierra. El modelo es pequeño y ligero; utiliza una potencia de procesamiento mínima, lo que reduce su consumo energético y permite una implementación a gran escala a bajo coste. Se entrenó previamente con TerraMesh, el mayor conjunto de datos geoespaciales disponible, desarrollado por el mismo equipo de investigadores como parte del proyecto.

TerraMind es el primer modelo de IA generativa multimodal "any-to-any" para la observación de la Tierra, lo que significa que puede generar automáticamente datos de entrenamiento adicionales a partir de otras modalidades, una técnica acuñada por investigadores de IBM como ajuste "Thinking-in-Modalities" (TiM). Una comparación con modelos similares reveló que TerraMind superó a otros modelos en un 8 % o más en tareas similares.

En noviembre de 2025, el equipo de investigación publicó ImpactMesh en código abierto y lo utilizó para perfeccionar TerraMind. La publicación de este conjunto de datos en código abierto permite a otros investigadores ampliar este trabajo y mejorar el seguimiento de desastres naturales.

ImpactMesh es la primera colección global, multimodal y multitemporal de imágenes de inundaciones e incendios forestales extremos. Las imágenes fueron capturadas por los satélites Sentinel-1 y Sentinel-2 de Copernicus, que orbitaron la Tierra durante la última década. La naturaleza multitemporal del conjunto de datos implica que también incluye imágenes del antes y el después de zonas inundadas o devastadas por incendios, mientras que TerraMind anteriormente solo se entrenaba con datos de diferentes modalidades.

ImpactMesh se utilizó para entrenar el modelo de IA de TerraMind y mejorar la monitorización de inundaciones e incendios forestales extremos. El objetivo es mejorar nuestra capacidad de preparación y respuesta ante este tipo de desastres naturales, cuya intensidad ha aumentado debido al cambio climático. Esto incluye evaluar los daños causados ​​y dónde reconstruir.

Además de ImpactMesh, la ESA e IBM también han lanzado TerraKit , un paquete de código abierto que facilita la creación de conjuntos de datos geoespaciales y el ajuste de modelos de IA. TerraKit puede utilizarse con ImpactMesh para ampliar los datos sobre inundaciones e incendios forestales o para crear nuevos conjuntos de datos.

Para el departamento de observación de la Tierra de la ESA, la apertura de TerraMind e ImpactMesh se alinea de forma natural con las prácticas existentes. .

El lanzamiento del modelo de inteligencia artificial TerraMind y su conjunto de datos de entrenamiento ImpactMesh es parte de un esfuerzo continuo dentro del sector espacial y en la ESA para utilizar y desarrollar software de código abierto. 

La ESA ha publicado una Política de Código Abierto en su sitio web, en la que se afirma que «en las últimas dos décadas, la ESA, al igual que cualquier otra organización relevante que utiliza y adquiere software, ha ido haciendo un uso creciente del OSS». La agencia también gestiona un repositorio de software de código abierto que proporciona a los actores espaciales europeos información sobre productos OSS para el espacio, así como sobre las licencias y los aspectos legales asociados.

TerraMind e ImpactMesh forman parte de este movimiento más amplio. Otros ejemplos del uso de software de código abierto en la industria espacial incluyen Openvocs, un software de comunicación de código abierto publicado por el Centro Alemán de Operaciones Espaciales, y el proyecto de prospección celeste PASIPHAE (Experimento de Imágenes Estelares de Áreas Polares en Polarización de Alta Precisión), financiado en parte por el Consejo Europeo de Investigación y dirigido por Konstantinos Tassis (Universidad de Creta).

Fuente original de la noticia