Google acaba de presentar una nueva iniciativa de investigación llamada Geospatial Reasoning, un proyecto que busca transformar la forma en la que interactuamos con los datos de nuestro planeta. Lo interesante no es solo lo que hace, sino cómo lo hace: con una simple pregunta en lenguaje natural, podemos obtener respuestas complejas sobre fenómenos del mundo físico, como los efectos de un huracán o el mejor lugar para construir una nueva carretera.
Pero ¿cómo es posible que una IA entienda imágenes de satélite y datos de mapas con tal nivel de detalle? La clave está en una combinación de modelos de inteligencia artificial entrenados con grandes volúmenes de imágenes aéreas y satelitales, y el poder del modelo multimodal Gemini 2.5, que actúa como un «cerebro organizador» capaz de planificar, analizar e interpretar esa información en función de lo que se le pregunte.
¿Qué es el razonamiento geoespacial?
Para entender este concepto, pensemos en la Tierra como un gigantesco rompecabezas lleno de capas: una capa con imágenes de satélite, otra con información socioeconómica, otra más con datos meteorológicos, carreteras, edificios, vegetación… Todas estas capas existen, pero están distribuidas en diferentes fuentes y formatos.
Geospatial Reasoning busca unir esas piezas y darle sentido al conjunto. Es como tener un asistente con conocimientos en geografía, urbanismo, meteorología e infraestructura, que además entiende lo que quieres saber con solo preguntárselo en lenguaje común. Por ejemplo:
- «¿Qué zonas quedaron inaccesibles tras el último huracán en Florida?»
- «¿Dónde sería más eficiente instalar paneles solares en esta ciudad?»
- «¿Cómo ha cambiado la urbanización en esta región durante los últimos 10 años?»
Estas preguntas, que tradicionalmente requerían equipos de expertos, software especializado y semanas de análisis, ahora pueden responderse en minutos gracias al cruce automatizado de datos e imágenes interpretados por IA.
Las piezas tecnológicas detrás del proyecto
El corazón de esta tecnología está compuesto por modelos fundacionales geoespaciales, desarrollados por Google Research. Estos modelos son redes neuronales avanzadas entrenadas con millones de imágenes capturadas desde satélites y drones, que les permiten «ver» más allá de lo que percibe el ojo humano.
Estos modelos tienen una habilidad especial: pueden detectar patrones en imágenes que para nosotros serían indistinguibles. Por ejemplo, pueden notar sutiles cambios en la vegetación, variaciones en el uso del suelo o identificar infraestructuras dañadas tras un desastre natural.
Pero ver no es suficiente. La otra mitad del sistema es Gemini 2.5, el modelo de lenguaje de última generación de Google. Este modelo se encarga de traducir nuestras preguntas en instrucciones que los modelos geoespaciales entienden. Además, coordina la consulta de diferentes fuentes de datos (mapas, estadísticas, sensores, bases de datos privadas, etc.) y organiza una respuesta estructurada y visual.
Aplicaciones reales que ya se vislumbran
El potencial de esta tecnología es inmenso y abarca múltiples sectores. Aquí te damos algunos ejemplos prácticos para imaginar su impacto:
- Gestión de emergencias: tras un desastre natural, como un terremoto o un huracán, se pueden identificar zonas aisladas, carreteras bloqueadas y edificios colapsados en tiempo récord.
- Planificación urbana: al cruzar datos demográficos, económicos y geográficos, las autoridades pueden decidir dónde construir nuevas viviendas, hospitales o redes de transporte con mayor precisión.
- Agricultura inteligente: los agricultores pueden recibir análisis detallados sobre el estado del suelo, la humedad, el crecimiento de cultivos o incluso detectar plagas en etapas tempranas.
- Energías renovables: para proyectos solares o eólicos, se puede calcular la ubicación más rentable según la orientación, climatología, acceso y proximidad a la red eléctrica.
- Cambio climático: científicos y gobiernos pueden monitorear cómo avanza la deforestación, el deshielo de glaciares o la subida del nivel del mar a lo largo del tiempo.
Un nuevo tipo de interacción con el mundo
Una de las características más interesantes de Geospatial Reasoning es su enfoque en el lenguaje natural. No necesitas saber de SIG (Sistemas de Información Geográfica), ni dominar software especializado. Basta con formular una pregunta bien planteada, como si se la hicieras a una persona experta.
Esto democratiza el acceso a análisis que antes solo estaban al alcance de gobiernos o grandes corporaciones. Ahora, investigadores independientes, ONG o incluso periodistas pueden acceder a este poder analítico para realizar investigaciones profundas y visualmente explicadas.
La privacidad y el uso de datos propios
Otro punto destacable es que este sistema puede incorporar datos propios de cada usuario. Por ejemplo, una empresa puede subir sus datos logísticos o de infraestructura para hacer análisis internos combinados con imágenes satelitales. Google afirma que estos modelos pueden operar respetando la privacidad y confidencialidad de los datos personalizados, algo clave para su adopción empresarial.
Por ahora, Geospatial Reasoning es un proyecto en fase de pruebas, y Google ha abierto un programa para testers de confianza. Los interesados pueden postularse desde el blog de Google Research para tener acceso anticipado a las capacidades del sistema.
Aunque no hay una fecha exacta para su lanzamiento comercial, todo apunta a que esta tecnología formará parte del ecosistema de herramientas de Google en sus plataformas en la nube, como Google Cloud y Earth Engine.
Con esta propuesta, Google apuesta por un nuevo paradigma donde los datos geoespaciales ya no serán solo mapas estáticos o informes técnicos, sino herramientas vivas que se comprenden y manipulan con palabras, como si estuviéramos charlando con un experto que tiene el planeta entero en pantalla.