Los satélites llevan décadas observando cómo cambia nuestro planeta. Desde cientos de kilómetros de altura permiten estudiar la desaparición del hielo, seguir la evolución de los bosques, detectar alteraciones en los océanos o conocer el estado de los cultivos. El problema es que toda esa información no siempre resulta fácil de interpretar. ¿De qué sirve disponer de tantos datos sobre la Tierra si para entenderlos necesitamos conocimientos científicos especializados?
La Agencia Espacial Europea (ESA) quiere reducir esa barrera con EVE (Earth Virtual Expert), un asistente de inteligencia artificial que acaba de abrir al público y que está especializado en responder preguntas sobre nuestro planeta. La idea es sencilla: utilizar una interfaz conversacional para acercar el conocimiento científico a cualquier persona. En lugar de tener que localizar y consultar numerosos documentos técnicos, el usuario puede plantear una pregunta y recibir una explicación elaborada a partir de fuentes especializadas.
Pero, ¿hasta qué punto puede ayudarnos realmente a entender lo que ocurre en la Tierra? ¿Y qué diferencia a esta herramienta de preguntarle lo mismo a ChatGPT?
Qué puedes preguntar a EVE
Imagina que quieres saber cómo ha cambiado la vegetación de España durante los últimos años. Una búsqueda convencional nos llevaría a informes científicos, estudios sobre sequía, investigaciones sobre desertificación y documentos que analizan diferentes territorios. Con EVE puedes simplemente plantear una pregunta en lenguaje natural, sin necesidad de conocer previamente todos esos estudios ni dominar los términos técnicos que utilizan los investigadores.
Lo mismo ocurre con otras cuestiones: ¿cómo pueden los satélites detectar cambios en la temperatura de los océanos? ¿Qué información proporcionan sobre los incendios forestales? ¿Cómo se estudian desde el espacio las emisiones de gases de efecto invernadero? Lo interesante no es que EVE sepa hablar del cambio climático, sino que está especializada en localizar y explicar el conocimiento científico disponible sobre la observación de nuestro planeta. Para ello, utiliza documentación procedente de la propia ESA, la NASA y Copernicus, el programa europeo de observación de la Tierra, además de publicaciones académicas e investigaciones científicas.
Además de saciar la curiosidad del público general, también puede servir a profesores que buscan explicar determinados fenómenos ambientales, periodistas que necesitan contextualizar una investigación o profesionales que trabajan con información geográfica y climática.
¿En qué se diferencia de ChatGPT?
A estas alturas, hacerle una pregunta a una inteligencia artificial no tiene nada de novedoso. Cualquier persona puede consultar a ChatGPT, Gemini o Claude sobre el deshielo de Groenlandia o las consecuencias de una sequía prolongada. La diferencia es que la ESA plantea una especialización real: mientras que los asistentes generalistas están diseñados para responder preguntas sobre prácticamente cualquier asunto, EVE se concentra en las ciencias de la Tierra y la observación terrestre. Para desarrollarlo, sus responsables han trabajado con documentación específica de este ámbito y han adaptado un modelo de lenguaje basado en tecnología de la compañía francesa Mistral AI. Además, incorpora un sistema que permite buscar información en documentos científicos y utilizarla para elaborar las respuestas. Es lo que se conoce como generación aumentada por recuperación, o RAG por sus siglas en inglés.
Esto significa que el asistente no depende exclusivamente de la información que aprendió durante su entrenamiento, sino que puede recuperar documentos adicionales, incluidas publicaciones científicas recientes, y apoyarse en ellos. Ese planteamiento tiene una ventaja importante: facilita rastrear de dónde procede la información y contrastar las explicaciones con las investigaciones originales.
Sin embargo, la especialización no convierte automáticamente a EVE en una fuente infalible. Como sucede con cualquier modelo de lenguaje, puede cometer errores, malinterpretar documentos o presentar conclusiones con más seguridad de la que permiten las evidencias. Sus desarrolladores han incorporado un mecanismo adicional de revisión mediante IA para identificar respuestas problemáticas antes de mostrarlas, pero eso no sustituye la comprobación de las fuentes.