La IA de NASA e IBM que mapeó las inundaciones de Valencia ahora trabaja en órbita
Cuando las riadas arrasaron Valencia en octubre de 2024, IBM utilizó el modelo de inteligencia artificial Prithvi para cartografiar la extensión de la inundación en menos de ocho horas. Ahora ese mismo modelo da un paso más: se ha convertido en el primer sistema de IA de nivel fundacional desplegado y probado en órbita, a bordo del satélite australiano Kanyini y del módulo IMAGIN-e de Thales Alenia Space en la Estación Espacial Internacional. España, uno de los países más expuestos a inundaciones y incendios del Mediterráneo, no cuenta aún con ninguna integración de estas herramientas en su infraestructura nacional de emergencias.
El modelo y su origen
Prithvi Geospatial es un desarrollo conjunto de NASA e IBM, entrenado sobre 13 años de imágenes combinadas de los satélites Landsat y Sentinel-2. La versión más reciente, Prithvi-EO-2.0, cuenta con 600 millones de parámetros —seis veces más que su predecesora— y mejora en un 8 % los resultados en el banco de pruebas GEO-Bench. El modelo está disponible de forma abierta en Hugging Face, lo que permitió a los ingenieros australianos de la Universidad de Adelaida y SmartSat CRC adaptarlo para el hardware limitado de un satélite sin tener que construir su propia arquitectura desde cero.
Por qué procesar en órbita
Los satélites de observación terrestre generan volúmenes de datos que el ancho de banda entre el espacio y la Tierra no puede absorber en su totalidad. La solución tradicional pasa por algoritmos compactos y rígidos, diseñados para una única tarea. Los modelos fundacionales cambian ese esquema: en lugar de enviar un nuevo programa para cada misión, basta con subir al satélite un módulo adicional de pocos megabytes que adapta la arquitectura ya existente. El resultado es un sistema mucho más flexible que puede detectar nubes, medir inundaciones o evaluar cosechas sin descargar imágenes brutas a tierra.
En las inundaciones de Valencia, Prithvi-EO-2.0 combinó datos de radar e imagen óptica de Sentinel-1 y Sentinel-2 para atravesar la cobertura nubosa y medir el alcance real del desastre. Ese caso práctico, documentado por IBM a principios de 2025, es la prueba más cercana que existe de lo que este tipo de herramientas puede ofrecer en España.
Lo que viene
NASA ya ha publicado Surya, un modelo fundacional para el estudio del Sol, y trabaja en versiones equivalentes para astrofísica y ciencias planetarias. El responsable de datos científicos de la agencia, Kevin Murphy, ha subrayado que la apuesta por el código abierto es precisamente lo que acelera este tipo de despliegues. A diferencia de Alemania —donde el Centro de Supercomputación de Jülich participó en el desarrollo de Prithvi-EO-2.0— o Francia, cuya infraestructura orbital acoge el módulo IMAGIN-e, España no tiene aún un papel institucional en esta cadena. Con la frecuencia creciente de fenómenos meteorológicos extremos en la península, esa ausencia empieza a ser un hueco difícil de ignorar.