Esta tecnología puede revolucionar la guerra, y lleva años en manos de tu sobrino

Si te dijeran que la aplicación que has estado usando durante años ha estado recogiendo datos que podrían usarse con fines militares, ¿qué pensarías? ¿Y si te dijeran que esos datos fueron extraídos mientras jugabas al Pokémon Go con tu sobrino o cuando limpiabas la casa con la Roomba? “Pokémon”, “Roomba”, “inteligencia artificial” y “tanque de guerra” son cuatro conceptos que tal vez nunca habrías relacionado, pero la realidad es que guardan mucha más relación de lo que crees. La respuesta la encontramos en una nueva tecnología que ya está revolucionando el día a día de las empresas y gobiernos: los grandes modelos geoespaciales.

Hace unas semanas, millones de personas se despertaron con una noticia inquietante. Niantic, la desarrolladora detrás de videojuegos de móvil como Pokemon Go desvelaba a los usuarios que durante años había estado entrenando un nuevo modelo de IA con sus datos. No un modelo cualquiera, ni siquiera similar a los ya conocidos ChatGPT o Gemini (que son LLM, Grandes Modelos de Lenguaje), sino un Gran Modelo Geoespacial (LGM, en sus siglas en inglés), un sistema impulsado por aprendizaje automático que busca entender el mundo físico como si fuera una persona.

Si no lo recuerdas o no estás familiarizado, este videojuego consiste en moverte por diferentes ubicaciones mientras atrapas algunas de estas pequeñas criaturas fantásticas. Durante esas caminatas y los escaneos aportados por los jugadores, se guardan miles de datos relacionados con la posición y orientación de objetos: farolas, macetas, parques, mobiliario público y un sinfín más de elementos. De esta manera, la empresa estuvo mapeando 10 millones de ubicaciones en todo el mundo y entrenando 50 millones de redes neuronales, con más de 150 billones de parámetros. Todas esas imágenes ensambladas han sido capaces de crear un impresionante y preciso mapa 3D.

Supongamos que estás caminando por la calle y miras cualquier tipo de estructura, como una iglesia, una estatua o una plaza. Incluso aunque no la conozcas bien, es relativamente fácil imaginar cómo se vería desde otros ángulos. Como humanos, tenemos una “comprensión espacial”, lo que significa que podemos completar estos detalles basándonos en innumerables escenas similares que hemos visto antes. Sin embargo, para las máquinas, esta tarea es extremadamente difícil. Incluso los modelos de IA más avanzados tienen dificultades para visualizar e inferir partes faltantes de una escena, o para imaginar un lugar desde un nuevo ángulo. Y ahí es donde entran en juego los LGM.

"Recibimos alrededor de 1 millón de escaneos nuevos cada semana, cada uno con cientos de imágenes", se vanagloria la empresa. Datos, por otro lado, excepcionalmente valiosos, ya que capturan entornos desde una perspectiva peatonal, a menudo inaccesibles para los vehículos, que es como obtiene datos Google Maps. El científico jefe de Niantic, Victor Prisacariu, explica que, usando esos datos que los usuarios cargan cuando juegan, son capaces de “construir mapas 3D de alta fidelidad del mundo, que incluyen tanto geometría 3D (o la forma de las cosas) como comprensión semántica (qué cosas hay en el mapa: en el suelo, en el cielo, en los árboles, etc.)”.

Esta tecnología puede dotar de esa comprensión espacial que sólo tenemos los humanos y los animales a las máquinas, como pueden ser robots o vehículos autónomos. Algo que supondría un gran avance en materia de logística si, por ejemplo, se entrenara con ella a los sistemas de reparto que está probando Amazon.

Pero, al mismo tiempo, hay una preocupación creciente de que estos datos se vendan a terceros o se usen para funciones como la vigilancia, el espionaje o incluso para desarrollar sistemas de armas automatizados (drones impulsados ​​por IA, tanques, etc.) "Es tan increíblemente propio de la década de 2020 que Pokémon Go se esté utilizando para construir un sistema de IA que casi inevitablemente terminará siendo utilizado por sistemas militares para matar personas", señalaba Elise Thomas, analista de inteligencia del Institute for Strategic Dialogue.

Lo que Niantic hace es legal, de hecho, todos aceptan los términos de uso cuando acceden a su app, pero las críticas se han hecho esperar. Sobre todo cuando se le preguntó al vicepresidente de ingeniería de Niantic, Brian McClendon (cocreador de Google Earth y Street View) sobre su posible uso en la industria militar y señaló que no descarta que “los gobiernos o los ejércitos compren esta tecnología en algún momento”, pero que las consideraciones éticas jugarán un papel crucial: "Si el caso de uso es específico en lo militar y agrega amplitud a la guerra, entonces es obviamente un problema".

De los LLM a los LGM

Con ChatGPT de OpenAI, o Gemini de Google, cualquier persona puede usar el lenguaje cotidiano para crear imágenes realistas o redactar un texto sobre física cuántica. Todo eso ha sido posible gracias a que históricamente la humanidad ha estado reuniendo un inmenso conjunto de datos (imágenes, texto, código y video) y las empresas de IA han absorbido todo eso para engordar sus modelos. Ahora que saben que la receta les ha funcionado muy bien, han empezado a buscar por doquier más ingredientes que echar a la olla. En biotecnología, por ejemplo, los laboratorios están entrenando modelos de IA con colecciones de estructuras moleculares generadas a lo largo de décadas y utilizándolas para modelar y generar proteínas, ADN, ARN y otras biomoléculas.

En robótica, las empresas están construyendo modelos de IA con parámetros del mundo físico para crear mapas digitales del mundo. Las aspiradoras Roomba, de iRobot, recopilan datos mientras limpian e identifican la ubicación de las paredes y los muebles. Esto no sólo les ayuda a evitar chocar contra el sofá, también a crear un mapa de la casa que iRobot luego podría compartir con Amazon, Apple o Google. Eso también ha despertado cierta polémica en el pasado en materia de privacidad. "No hemos formulado ningún plan para vender datos", tuvo que salir a decir su CEO, Colin Angle.

IBM y la NASA están colaborando para crear su propio modelo geoespacial de IA, entrenado con datos satelitales del Landsat Sentinel-2 (HLS), que ha estado mapeando el paisaje cambiante de la Tierra e identificando inundaciones, incendios, deforestación o el rendimiento de los cultivos.

Así como los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) como ChatGPT consumen grandes cantidades de texto para adivinar con precisión las palabras más probables para completar una oración, los LGM se atiborran de todos esos geodatos (Google ha empezado a hacerlo con Gemini 2.0) para deducir cómo deberían verse los elementos del mundo físico y hacer que una máquina entienda su posición y ubicación.

Esto podría brindar a nuevos dispositivos, como las gafas de realidad mixta, información precisa del mundo que rodea al usuario para guiarles como si fuera un asistente, brindarles recomendaciones personalizadas, ayudarles con la navegación o mejorar las interacciones. En la guerra, tampoco es descabellado pensar que los países que dispongan de esta tecnología más avanzada también tengan una gran ventaja estratégica. Por ahora, no tenemos que preocuparnos demasiado por si Pikachu y otros Pokémon se utilicen para trazar zonas de combate o el recorrido de un misil. ¿Pero qué haremos cuando suceda?