Google ha presentado una nueva iniciativa de investigación denominada Geospatial Reasoning, un ambicioso proyecto que pretende transformar radicalmente la manera en que interactuamos con los datos del planeta. Lo verdaderamente innovador no reside únicamente en los objetivos que persigue, sino en la metodología que emplea: mediante una simple pregunta formulada en lenguaje natural, es posible obtener respuestas detalladas y complejas sobre fenómenos del mundo físico, como el impacto de un huracán en determinada región o la localización óptima para construir una carretera. Este avance marca un nuevo hito en la interacción entre seres humanos, inteligencia artificial y conocimiento geoespacial.
La clave de este enfoque reside en una sofisticada integración entre modelos de inteligencia artificial entrenados con una ingente cantidad de imágenes aéreas y satelitales, y el modelo multimodal Gemini 2.5, que actúa como núcleo organizador capaz de interpretar, planificar y analizar la información disponible con base en la consulta planteada. Esta sinergia permite a la inteligencia artificial comprender el contenido de mapas, imágenes y datos geoespaciales con una precisión que, hasta hace poco, parecía exclusiva del análisis humano especializado.
Comprender el concepto de razonamiento geoespacial implica imaginar la Tierra como un sistema compuesto por múltiples capas interconectadas: imágenes satelitales, datos socioeconómicos, información meteorológica, infraestructura urbana, vegetación, entre muchas otras. Estas capas existen, pero tradicionalmente se encuentran disgregadas, almacenadas en distintos formatos y fuentes. El objetivo de Geospatial Reasoning es reunirlas en un solo marco interpretativo, capaz de generar conocimiento contextualizado a partir de preguntas formuladas en lenguaje común. En la práctica, es como contar con un asistente experto en geografía, urbanismo, meteorología e infraestructura, que comprende con precisión qué queremos saber y nos ofrece una respuesta clara y útil.
Consultas que antes requerían semanas de trabajo de equipos multidisciplinarios, junto con software especializado, ahora pueden resolverse en cuestión de minutos. Preguntas como “¿qué zonas quedaron incomunicadas tras el último huracán en Florida?”, “¿dónde sería más eficiente instalar paneles solares en esta ciudad?” o “¿cómo ha cambiado la urbanización en esta región en los últimos diez años?” pueden abordarse de forma inmediata gracias al cruce automatizado de datos y la interpretación contextual realizada por la IA.
Detrás de este avance tecnológico se encuentra una combinación precisa de componentes. Los modelos fundacionales geoespaciales, desarrollados por Google Research, constituyen la base de esta tecnología. Se trata de redes neuronales entrenadas con millones de imágenes obtenidas por satélites y drones, que les otorgan una capacidad de observación superior a la del ojo humano. Estos modelos son capaces de detectar patrones imperceptibles, como sutiles cambios en la cobertura vegetal, modificaciones en el uso del suelo o daños estructurales causados por desastres naturales.
No obstante, interpretar imágenes no basta. Es ahí donde entra Gemini 2.5, el modelo de lenguaje más avanzado de Google, que traduce las preguntas del usuario en instrucciones comprensibles para los modelos geoespaciales. Además, se encarga de coordinar la consulta de múltiples fuentes de información, desde mapas y sensores hasta bases de datos públicas y privadas, y de estructurar las respuestas de forma clara, visual y adaptada al contexto de la consulta.
El potencial de esta tecnología es inmenso y se extiende a diversos sectores. En el ámbito de la gestión de emergencias, permite detectar rápidamente zonas afectadas, carreteras bloqueadas y estructuras colapsadas tras un evento catastrófico. En planificación urbana, posibilita decisiones más informadas sobre el desarrollo de viviendas, centros médicos o redes de transporte. En agricultura, proporciona análisis detallados del estado del suelo, niveles de humedad o detección temprana de plagas. En energías renovables, facilita la elección de ubicaciones óptimas para instalaciones solares o eólicas. Y en la lucha contra el cambio climático, permite monitorear con precisión la deforestación, el deshielo o la elevación del nivel del mar.
Una de las características más destacables del proyecto es su enfoque centrado en el lenguaje natural. Esto elimina la necesidad de conocimientos previos en sistemas de información geográfica (SIG) o en el manejo de herramientas técnicas complejas. Basta con formular una pregunta correctamente estructurada para recibir una respuesta comprensible y útil, lo cual democratiza el acceso a este tipo de análisis. Así, organizaciones no gubernamentales, periodistas o investigadores independientes pueden acceder a herramientas analíticas antes reservadas a instituciones gubernamentales o grandes corporaciones.
Asimismo, el sistema ha sido concebido con una arquitectura que permite integrar datos propios de cada usuario. Esto significa que una empresa, por ejemplo, puede cargar sus propios registros logísticos o de infraestructura y combinarlos con los datos satelitales para obtener análisis internos personalizados. Google asegura que este proceso puede llevarse a cabo sin comprometer la privacidad ni la confidencialidad de la información, lo cual es esencial para fomentar la adopción empresarial de esta tecnología.
Actualmente, Geospatial Reasoning se encuentra en una fase de pruebas, y Google ha habilitado un programa de acceso anticipado para testers de confianza, quienes pueden postularse desde el blog oficial de Google Research. Aunque aún no se ha anunciado una fecha definitiva para su lanzamiento comercial, todo indica que esta tecnología se integrará en el ecosistema de Google Cloud y Earth Engine, consolidándose como una herramienta clave dentro de las plataformas de análisis de datos en la nube.
Con esta propuesta, Google apunta hacia un futuro en el que los datos geoespaciales dejarán de ser meras representaciones estáticas o informes técnicos, para convertirse en elementos dinámicos e interactivos que pueden comprenderse, consultarse y manipularse mediante el lenguaje humano, como si se estuviera dialogando con un experto que tiene al mundo entero representado en una sola pantalla.