{"id":26109,"date":"2026-08-26T14:26:01","date_gmt":"2026-08-26T13:26:01","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=26109"},"modified":"2026-08-26T14:26:01","modified_gmt":"2026-08-26T13:26:01","slug":"vultr-y-amd-apoyan-el-proyecto-de-ia-tessera-de-la-universidad-de-cambridge-para-acelerar-la-monitorizacion-ambiental-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=26109","title":{"rendered":"Vultr y AMD apoyan el proyecto de IA TESSERA de la Universidad de Cambridge para acelerar la monitorizaci\u00f3n ambiental global"},"content":{"rendered":"

El Energy & Environment Group de la Universidad de Cambridge despliega un modelo fundacional a escala planetaria en la infraestructura de GPU en la nube de Vultr, impulsada por GPUs AMD Instinct\u2122 MI325X<\/strong><\/p>\n

Vultr, la mayor plataforma privada de computaci\u00f3n en la nube del mundo, y AMD, l\u00edder en computaci\u00f3n de alto rendimiento e IA, han anunciado su colaboraci\u00f3n con el Energy & Environment Group de la Universidad de Cambridge en el desarrollo de TESSERA, un innovador modelo fundacional de inteligencia artificial dise\u00f1ado para monitorizar el cambio ambiental a escala global con un nivel de precisi\u00f3n sin precedentes.
\nEn el marco de esta iniciativa, Vultr proporciona la infraestructura computacional basada en aceleradores AMD Instinct MI325X, que permite generar embeddings globales de la superficie terrestre correspondientes al periodo comprendido entre 2017 y 2025. Estos datos facilitar\u00e1n nuevas aplicaciones en \u00e1mbitos como la agricultura, la conservaci\u00f3n de la biodiversidad o la monitorizaci\u00f3n de infraestructuras de energ\u00edas renovables, marcando un avance relevante en el uso de la inteligencia artificial para afrontar los retos de conservaci\u00f3n del planeta.
\nTESSERA procesa datos procedentes de los sat\u00e9lites Sentinel de la Agencia Espacial Europea para crear representaciones comprimidas mediante inteligencia artificial de cada cuadr\u00edcula de 10 metros de la superficie terrestre. Se trata del modelo fundacional pixel a pixel m\u00e1s preciso desarrollado hasta la fecha a partir de datos Sentinel, situ\u00e1ndose a la vanguardia en t\u00e9rminos de resultados y reproducibilidad. Estos embeddings permiten a investigadores, administraciones p\u00fablicas y organizaciones de todo el mundo analizar cambios ambientales, desde el estado de los cultivos hasta la detecci\u00f3n de procesos de deforestaci\u00f3n, con una escala y un nivel de detalle hasta ahora inalcanzables.
\n\u00abEsta colaboraci\u00f3n sit\u00faa a Vultr en la intersecci\u00f3n entre la infraestructura de IA m\u00e1s avanzada y la conservaci\u00f3n del planeta\u00bb, afirma Kevin Cochrane, Chief Marketing Officer de Vultr. \u00abAl proporcionar los recursos computacionales necesarios para TESSERA y apostar por la tecnolog\u00eda de c\u00f3digo abierto, Vultr est\u00e1 permitiendo investigaciones con impacto real inmediato, desde ayudar a peque\u00f1os agricultores a optimizar sus cosechas hasta monitorizar la p\u00e9rdida de biodiversidad en ecosistemas cr\u00edticos\u00bb.
\nPor su parte, Stephanie Dismore, Senior Vice President EMEA de AMD, a\u00f1ade: \u00abTESSERA demuestra lo que es posible cuando equipos de investigaci\u00f3n de primer nivel pueden escalar la IA con la computaci\u00f3n adecuada y una base de software abierta. Al ejecutarse en la infraestructura en la nube de Vultr, impulsada por GPUs AMD Instinct\u2122 MI325X y la pila de software abierto AMD ROCm\u2122, la Universidad de Cambridge puede procesar de forma eficiente petabytes de datos satelitales y generar embeddings a escala planetaria que convierten la observaci\u00f3n ambiental en informaci\u00f3n procesable\u00bb.
\nEl proyecto aprovechar\u00e1 la infraestructura de Vultr basada en AMD, incluyendo configuraciones de 4×8 GPUs MI325X, para procesar y alojar los embeddings. Esta infraestructura soportar\u00e1 tanto los exigentes requisitos de entrenamiento del modelo como las necesidades de almacenamiento a largo plazo del conjunto de datos global.
\nEl profesor Anil Madhavapeddy, profesor de Computaci\u00f3n Planetaria en el Departamento de Inform\u00e1tica y Tecnolog\u00eda de Cambridge y codirector del Cambridge Centre for Earth Observation, destaca el enfoque abierto del proyecto: \u00abNuestro objetivo es democratizar el acceso a la monitorizaci\u00f3n ambiental a escala planetaria. Al poner los embeddings de TESSERA a disposici\u00f3n de forma gratuita bajo una licencia CC-BY y publicar toda la canalizaci\u00f3n de entrenamiento, garantizamos que cualquier investigador, gobierno u organizaci\u00f3n pueda desplegar esta tecnolog\u00eda para sus necesidades de conservaci\u00f3n\u00bb.
\nAdem\u00e1s de los datos generados, el Energy & Environment Group publicar\u00e1 una canalizaci\u00f3n completamente reproducible que permitir\u00e1 entrenar el modelo desde cero sobre la infraestructura de Vultr, facilitando su despliegue y adaptaci\u00f3n a contextos regionales espec\u00edficos.
\nLos requisitos computacionales del proyecto abarcan tanto recursos de GPU para el entrenamiento del modelo como capacidad de CPU para el procesamiento de los datos satelitales en bruto.<\/p>\n

Principales \u00e1reas de aplicaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

La colaboraci\u00f3n desarrollar\u00e1 casos de uso en tres \u00e1reas principales:
\n\u2022 Optimizaci\u00f3n agr\u00edcola y ganadera:<\/strong> Monitorizaci\u00f3n del estado de los cultivos, predicci\u00f3n de rendimientos y gesti\u00f3n de riesgos a resoluci\u00f3n de 10 metros, con especial foco en el apoyo a peque\u00f1os agricultores en regiones en desarrollo.
\n\u2022 Monitorizaci\u00f3n de biodiversidad y conservaci\u00f3n:<\/strong> Seguimiento de cambios en h\u00e1bitats, distribuci\u00f3n de especies y salud de ecosistemas, desde bosques tropicales hasta redes de setos en el Reino Unido, esenciales para especies como los erizos.
\n\u2022 Infraestructura de energ\u00edas renovables:<\/strong> Detecci\u00f3n y cartograf\u00eda de instalaciones solares, parques e\u00f3licos y otras infraestructuras renovables para apoyar la planificaci\u00f3n de la transici\u00f3n energ\u00e9tica y el desarrollo de pol\u00edticas.<\/p>\n

\u00abEsta colaboraci\u00f3n ejemplifica c\u00f3mo la infraestructura en la nube puede acelerar la investigaci\u00f3n cient\u00edfica con un impacto planetario real\u00bb, concluye el profesor Madhavapeddy. \u00abEstamos habilitando un nuevo paradigma de monitorizaci\u00f3n ambiental abierta y accesible que puede informar decisiones pol\u00edticas y acciones de conservaci\u00f3n en el Reino Unido y en todo el mundo\u00bb.<\/p>\n

La colaboraci\u00f3n se inici\u00f3 en noviembre de 2025, y los primeros embeddings globales ya est\u00e1n disponibles para acceso p\u00fablico desde comienzos de 2026.<\/p>\n

\u00b9A continuaci\u00f3n, se incluyen tres visualizaciones desarrolladas a partir de TESSERA que permiten comprender de forma gr\u00e1fica el alcance y las posibilidades del proyecto: <\/span>
\n\u2022 TESSERA Global Tiles: Muestra seis regiones diferentes del mundo representadas en falso color, donde cada p\u00edxel contiene 128 dimensiones de datos, frente a las tres habituales; la imagen situada m\u00e1s a la izquierda corresponde al \u00e1rea de la bah\u00eda de San Francisco.<\/span>
\n\u2022 Visualizaci\u00f3n de Cambridgeshire: Interpretaci\u00f3n m\u00e1s art\u00edstica de los embeddings de TESSERA sobre Cambridgeshire.<\/span>
\n\u2022 UK Crop UMAP: Es una visualizaci\u00f3n interactiva de las clasificaciones de cultivos de todo el Reino Unido, elaborada tambi\u00e9n a partir de los embeddings de TESSERA.<\/span><\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Vultr<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El Energy & Environment Group de la Universidad de Cambridge despliega un modelo fundacional a escala planetaria en la infraestructura de GPU en la nube de Vultr, impulsada por GPUs AMD Instinct\u2122 MI325X Vultr, la mayor plataforma privada de computaci\u00f3n en la nube del mundo, y AMD, l\u00edder en computaci\u00f3n de alto rendimiento e IA, … <\/p>\n

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