El proyecto de investigación MYRIAD (Multi-source information sYstem based on Remote sensing aI Analytics to support the strategic Defence domain), financiado por el Fondo Europeo de Defensa, ha comenzado oficialmente reuniendo a un consorcio europeo con el objetivo de desarrollar tecnologías avanzadas de análisis de imágenes satelitales multifuente mediante inteligencia artificial orientadas a aplicaciones estratégicas en el ámbito de la defensa.
Con una duración prevista de 48 meses y un presupuesto total de casi 5 millones de euros, MYRIAD está desarrollado por un consorcio de nueve socios europeos coordinado por GMV y en el que participan organizaciones de referencia en investigación aplicada, inteligencia artificial, tecnologías espaciales y análisis geoespacial.
El proyecto, que aborda un reto tecnológico europeo y busca mejorar la precisión, rapidez y fiabilidad de los análisis para aplicaciones de defensa mediante el análisis de imágenes satelitales, se desarrollará en cuatro ciclos anuales de innovación. Durante estos ciclos, un grupo de expertos de ministerios de Defensa europeos aportará sus comentarios para garantizar que las soluciones tecnológicas sean útiles en operaciones reales y puedan desplegarse en la infraestructura del Centro de Satélites de la Unión Europea (SatCen).
Para ello, MYRIAD se centrará en tres áreas clave: desarrollo de tecnologías avanzadas de análisis de imágenes ópticas y radar mediante inteligencia artificial, evaluación y validación de su rendimiento, y demostraciones operativas con usuarios finales para asegurar eficacia y relevancia en escenarios reales.
Como coordinador del proyecto, GMV lidera la gestión integral, el estudio de viabilidad y definición de especificaciones técnicas, así como la implementación de las soluciones mediante un flujo de trabajo que permitirá activar módulos analíticos basados en datos de entrada durante las diferentes campañas de pruebas.
El resto de los socios del consorcio aporta capacidades complementarias clave, incluyendo experiencia en sensores espaciales compactos y calibración radiométrica, desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial y análisis de datos, procesamiento en tiempo real y comunicaciones seguras, herramientas de fusión de datos multisensor, integración de flujos de trabajo analíticos y creación de conjuntos de datos para entrenamiento de modelos de IA.
Importancia estratégica para la defensa europea
El análisis de imágenes satelitales procedentes de distintas misiones espaciales de observación es un elemento clave para reforzar las capacidades de inteligencia, vigilancia y reconocimiento, ya que permite detectar y monitorizar actividades incluso en condiciones adversas como mal tiempo, oscuridad o camuflaje. La combinación de diferentes sensores aumenta la resiliencia de los sistemas, mejora la interoperabilidad entre Estados miembros y permite aprovechar plenamente el potencial de la inteligencia artificial para procesar grandes volúmenes de datos.
Además, MYRIAD contribuirá a fortalecer la soberanía tecnológica europea al reducir la dependencia de tecnologías no europeas en ámbitos estratégicos como la inteligencia geoespacial y el análisis automatizado. El proyecto impulsará el desarrollo de estándares europeos para el uso de la inteligencia artificial en defensa y fomentará la colaboración entre industria, centros de investigación y usuarios institucionales, reforzando la competitividad y autonomía industrial del ecosistema espacial europeo.
Beneficios para los usuarios finales
Las tecnologías desarrolladas en MYRIAD permitirán mejorar la calidad y fiabilidad del análisis de objetos en aplicaciones de defensa mediante la fusión de datos procedentes de múltiples fuentes satelitales reduciendo falsos positivos y negativos y aumentando la precisión de los resultados.
Asimismo, el proyecto contribuirá a una mayor transparencia y trazabilidad en el uso de la inteligencia artificial, facilitando que los analistas comprendan cómo los algoritmos alcanzan determinadas conclusiones y permitiendo revisar los procesos para minimizar sesgos y errores. También se espera una reducción significativa de la carga manual en tareas repetitivas, acelerando los tiempos de análisis y mejorando la capacidad de vigilancia continua de zonas críticas.