Los satélites equipados para tomar imágenes “superespectrales” pueden recopilar datos más detallados y refinados, lo que produce una resolución temporal, espacial y espectral dos o tres veces superior a la de las imágenes multiespectrales actuales. Estas resoluciones mejoradas pueden detectar diferencias en la salud de las plantas y mostrar la gravedad de los incendios forestales, lo que permite una gestión del agua más precisa y esfuerzos de recuperación posteriores a los desastres más precisos.

Los modelos basados ​​en machine learning, entrenados con datos existentes pueden generar estimaciones hasta 1000 veces más rápidos que los tradicionales. Esto reduce el tiempo que lleva generar pronósticos del tiempo, como mapas de inundaciones, hasta en un 80 % . Permite también realizar evaluaciones detalladas posteriores a desastres en horas o minutos. La velocidad y precisión sin precedentes que ofrece la eficiencia computacional de los modelos de IA utilizados con datos de observación de la Tierra es crucial para la toma de decisiones oportuna.

Procesa los datos directamente en órbita. Esto reduce el tiempo que lleva pasar de la recopilación de datos a la información procesable. La tecnología reduce la latencia y la necesidad de descargar datos, lo que permite una transmisión más rápida de información crítica a los equipos de respuesta a emergencias en situaciones de desastre.

Los sensores miniaturizados, así como los menores costos de fabricación y lanzamiento, han permitido que más países fabriquen y lancen sus propios satélites de observación de la Tierra, lo que aumenta la disponibilidad de datos de observación de la Tierra a disposición del público. Los avances en microelectrónica y tecnologías de semiconductores han integrado una mayor potencia de procesamiento en chips más pequeños, lo que facilita el análisis de datos por parte del propio hardware del sensor, en lugar de depender de equipos pesados ​​que consumen mucha energía.

Junto con la miniaturización, actualmente existe una tendencia paralela hacia satélites más grandes, equipados con sensores avanzados y capacidades mejoradas de transmisión de datos. Estas plataformas más grandes son más confiables, pueden proporcionar más funciones y pueden albergar instrumentos más grandes y complejos. Los avances tecnológicos, incluida la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la miniaturización y los gemelos digitales, están ayudando a mejorar la observación de la Tierra y la inteligencia climática.Imagen: Olivia Verdugo, MIT Media Lab, Shutterstock

Los modelos climáticos que integran aprendizaje automático basado en la física tienen la capacidad de procesar enormes conjuntos de datos a escala de petabytes para ofrecer predicciones meteorológicas y climáticas precisas y rápidas. Estos modelos son particularmente eficaces para estudios localizados, ya que ofrecen pronósticos de alta resolución a costos computacionales significativamente más bajos y los estudios muestran hasta 100 veces más eficiencia energética .

Esta tecnología está diseñada para detectar patrones de alto nivel a partir de grandes cantidades de datos de observación de la Tierra por satélite. Los modelos de IA geoespacial, entrenados con distintos conjuntos de datos de forma autosupervisada, se pueden utilizar para una amplia gama de aplicaciones y son muy eficaces para crear modelos precisos de patrones globales.

Los gemelos digitales son réplicas digitales dinámicas de los sistemas terrestres, como el clima, los océanos y los ecosistemas. Permiten a los usuarios comprender, predecir e investigar mejor los fenómenos complejos del sistema terrestre. Permite a los usuarios analizar distintos escenarios climáticos hipotéticos y utilizarla para visualizar y poner a prueba los posibles impactos de distintas estrategias relacionadas con el clima.

Las plataformas de realidad aumentada (RA) y realidad virtual (RV) ofrecen a los usuarios una experiencia inmersiva. Estas plataformas intuitivas están transformando la forma en que los distintos actores interesados ​​acceden a los datos de observación de la Tierra y los comprenden, y están fomentando la alfabetización en materia de datos a través del aprendizaje interactivo.

Al organizar los datos de observación de la Tierra en varias dimensiones (cuadrículas espaciales, temporales y variables),  permite extraer información útil y realizar análisis complejos en diferentes escalas y niveles de detalle. Los datos se estandarizan con una resolución uniforme y características compartidas, lo que simplifica su uso para realizar cálculos. Este enfoque es especialmente útil cuando se necesita un acceso rápido a datos listos para el análisis.