Imaginar cómo sería poder analizar toda la información que captan los satélites sobre el planeta ya no es ciencia ficción. Cada día, se recopilan cerca de 100 terabytes de imágenes satelitales de la Tierra. El reto aparece cuando intentas convertir esos datos en respuestas precisas y rápidas: ¿cuántos cortafuegos hay en California esta temporada? ¿Cómo han cambiado respecto al año pasado?
Hasta ahora, obtener estas respuestas ha sido una tarea compleja, lenta y costosa. Pero eso es justo lo que quiere revolucionar LGND, una startup que busca simplificar y acelerar el análisis de datos geoespaciales a una escala nunca vista hasta el momento.
La empresa acaba de recibir una financiación de 9 millones de dólares para seguir desarrollando una tecnología disruptiva, capaz de generar resúmenes compactos de información geográfica con los que vas a poder encontrar patrones y responder preguntas complejas casi al instante. El objetivo no es sustituir a los expertos, sino ayudarles a ser hasta 100 veces más rápidos y productivos.
¿Por qué es tan difícil entender los volúmenes masivos de datos satelitales? Aunque pueda parecer sencillo, extraer información útil de todas esas imágenes lleva mucho tiempo y exige herramientas avanzadas. Por ejemplo, detectar cambios en los cortafuegos de un territorio como California puede convertirse en un proyecto de meses para un equipo de analistas.
Tradicionalmente, estas tareas dependían de intervención humana directa o del desarrollo de modelos específicos, entrenados solo para una única función. Crear esos modelos suele exigir centenares de miles de euros en datos, recursos informáticos y personal especializado. Para cada nueva pregunta compleja habría que empezar casi desde cero.
LGND introduce una solución completamente diferente. Aprovechando las redes neuronales y técnicas de machine learning, su sistema va a poder entrenar algoritmos que reconocen estructuras geoespaciales (como cortafuegos, ríos o urbanizaciones) en imágenes satelitales. Así se automatizan las tareas más laboriosas y el análisis a gran escala se vuelve accesible.
La mayor parte de la información cartográfica, hasta ahora, se guardaba en formatos convencionales: conjuntos de píxeles o vectores (como puntos, líneas y áreas). Estos formatos son versátiles y fáciles de compartir, pero pronto te das cuenta de que requieren mucho conocimiento técnico o recursos computacionales para analizarlos.
La auténtica innovación de LGND está en sus “vector embeddings” geoespaciales. Estos resúmenes digitales condensan la mayor parte del trabajo analítico en un formato ultrasintético. Según explica Bruno Sánchez-Andrade Nuño, cofundador y director científico de LGND, estos “embeddings” pueden realizar el 90% del cómputo necesario por adelantado. Es decir, cuando te enfrentas a nuevos datos o preguntas, la mayor parte del esfuerzo ya está hecha.
Piensa en el problema de identificar cortafuegos. Un cortafuegos puede ser una carretera, un río o incluso un lago; todos ellos aparecen diferentes en los mapas, pero comparten elementos clave: ausencia de vegetación y un ancho mínimo, muchas veces relacionado con la altura del terreno circundante.
Los “embeddings” hacen que localizar este tipo de coincidencias en grandes mapas sea tan fácil como buscar una palabra clave en un documento.
¿Cuánto costaba hasta ahora crear un modelo que identificase cortafuegos u otras estructuras similares en imágenes satelitales? Las estimaciones varían, pero no es raro que superen los 100.000 o 200.000 euros por cada caso concreto. Y ese trabajo solo se podía aplicar a la tarea original: si querías analizar otro fenómeno, te tocaba repetir el proceso desde cero.
El equipo de LGND está decidido a reducir esos costes radicalmente, incluso en un orden de magnitud completo. Su sistema automatiza procesos que antes exigían la participación continua de especialistas. De esa manera, vas a poder analizar distintos aspectos de la geografía de forma rápida, fiable y mucho más barata.
Imagínate buscando un alquiler vacacional con condiciones muy específicas: que tenga tres habitaciones, esté junto a una playa de arena blanca, zonas de esnórquel, poca presencia de algas en febrero y ninguna obra cerca durante tu estancia. Sin tecnología avanzada, responder a esas preguntas en tiempo real sería un sueño inalcanzable.
Con la plataforma de LGND, este tipo de búsquedas complejas dejan de ser futuristas. Vas a poder pedirle a un agente digital que te filtre los alojamientos con todos esos requisitos, de manera instantánea. Eso abre un mercado inmenso: desde empresas energéticas o aseguradoras hasta agencias de viajes y organismos públicos, cualquiera puede aprovechar la herramienta para descubrir patrones y tendencias ocultas en los datos geoespaciales.
LGND no se limita a soluciones para grandes empresas. Además de su aplicación empresarial, pone a disposición de usuarios avanzados una API específica, pensada para consultas personalizadas y necesidades muy técnicas.
De este modo, puede dar servicio tanto a multinacionales con análisis masivos como a desarrolladores y científicos de datos que buscan soluciones de alto nivel sin invertir cifras desorbitadas.
Nathaniel Manning, CEO y cofundador, lo resume con claridad: el objetivo es convertir a LGND en el referente universal para la gestión e interpretación de los datos espaciales. No quieren reemplazar a los expertos, sino ayudarles a ser hasta 10 o 100 veces más rápidos y resolutivos.
El paralelismo con Standard Oil subraya su ambición de ocupar un papel central en un mercado con un valor estimado de 400.000 millones de dólares.
La reciente inversión de 9 millones de dólares, liderada por Javelin Venture Partners y con la participación de fondos como AENU, Clocktower Ventures, Coalition Operators, MCJ, Overture, Ridgeline, Space Capital y varios inversores ángeles, muestra la confianza de los expertos en esta visión. Con este respaldo, LGND puede seguir desarrollando sus productos y conquistar la base de usuarios profesional y general que necesita para consolidarse.
Si la idea de manipular datos espaciales gigantescos y extraer insights útiles en minutos te resulta atractiva, no eres el único. Ya sea para prevenir incendios, optimizar infraestructuras, planificar vacaciones o desarrollar soluciones urbanas, LGND aspira a que cualquier profesional o usuario frecuente pueda acceder a las mejores respuestas con solo unos clics.
El despegue de tecnologías como las embeddings geográficas marca un antes y un después para la interpretación de imágenes satelitales. Vas a poder olvidarte de procesos manuales y modelos costosos.
A partir de ahora, extraer valor de estos datos será más sencillo, rápido y rentable. LGND promete convertir la gestión de la información satelital en una experiencia tan directa y potente como conversar con un asistente digital, abriendo la puerta a nuevas oportunidades y una eficiencia sin precedentes en el mundo de los datos geoespaciales.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
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