Las organizaciones están comenzando a abrazar el aprendizaje automático geoespacial para abordar desafíos como la evaluación de riesgos de propiedades, la respuesta a desastres y la planificación de infraestructuras. Sin embargo, hasta ahora, estos sistemas han padecido de una escalabilidad limitada, pues cada pregunta específica requería varios conjuntos de datos geoespaciales, con su modelo y flujo de trabajo particular. Ahora, un innovador enfoque permite desplegar agentes de inteligencia artificial geoespacial que responden a preguntas complejas en minutos, en vez de meses.
Este avance se ha logrado gracias a la integración de datos geoespaciales listos para el análisis del Foursquare Spatial H3 Hub con modelos de razonamiento implementados en Amazon SageMaker AI. Esta combinación permite a expertos en distintas áreas realizar análisis espaciales complejos mediante consultas en lenguaje natural, evitando la necesidad de tener conocimientos en sistemas de información geográfica (GIS) o en ingeniería de datos personalizada.
Existen dos barreras técnicas que habían impedido una adopción más amplia de estos sistemas geoespaciales. La primera es la diversidad de formatos en los que se presentan los datos geoespaciales, como imágenes satelitales almacenadas en rásteres GeoTIFF, modelos climáticos en rejillas NetCDF, y registros de propiedades en formatos catastrales. Unir estos conjuntos de datos de distintas granularidades espaciales ha sido un gran desafío, obligando a las organizaciones a invertir meses en crear tuberías de procesamiento personalizadas para responder a sus preguntas de negocio.
Superar estas barreras técnicas no ha sido suficiente. Los sistemas preexistentes requerían implementaciones prolongadas y equipos especializados en GIS. Además, había cinco requisitos empresariales no abordados: accesibilidad del análisis para expertos no técnicos, transparencia en procesos de IA, soporte para análisis flexible, tiempos de respuesta rápidos y previsibilidad de costos a gran escala.
Para sortear estos desafíos y democratizar el acceso al análisis geoespacial, se ha propuesto una nueva arquitectura basada en tres tecnologías clave. Foursquare Spatial H3 Hub transforma datos inaccesibles en características listas para el análisis, indexadas en un sistema de cuadrícula jerárquica H3 en formato tabular. Los modelos de razonamiento como DeepSeek-R1 y Llama 3 se utilizan para resolver problemas complejos y gestionar acciones de datos. Amazon SageMaker AI ofrece la infraestructura necesaria para desplegar modelos de IA generativa de manera eficaz.
La sinergia de estas tecnologías permite a las organizaciones acceder a datos listos para el análisis y desplegar agentes de razonamiento adaptativos sin la necesidad de crear infraestructura especializada. Esto ya se está aplicando en áreas como el análisis de riesgos en seguros, planificación urbana y análisis de mercado en banca, permitiendo obtener respuestas complejas en cuestión de minutos.
Con este enfoque, la inteligencia geoespacial se democratiza, haciendo accesible el análisis de datos complejos sin las trabas y complicaciones que solían limitar su adopción por parte de un espectro más amplio de organizaciones.
