Así será 1HealthAI, la nueva superfactoría de IA en Galicia

Santiago de Compostela albergará la segunda factoría española de inteligencia artificial, un proyecto llamado 1HealthAI que se instalará en el Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA). Su objetivo es poner capacidad de cálculo avanzada y asistencia técnica al servicio de la investigación y la innovación, con especial atención a la salud y las ciencias de la vida. No se plantea solo como un superordenador, sino como una infraestructura pública que también ayude a convertir proyectos de IA en herramientas evaluables y utilizables.

La inversión prevista asciende a 82 millones de euros. El Gobierno de España aportará 24 millones a través del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, y la financiación se completa con contribuciones europeas y de la Xunta de Galicia. El despliegue está previsto para 2026. La iniciativa se sumará al polo de Barcelona y busca facilitar que hospitales, centros de investigación y empresas accedan a recursos que, por su coste y complejidad, suelen quedar fuera del alcance de muchos equipos.

Santiago suma una infraestructura a un ecosistema que ya existe

La elección del CESGA parte de una ventaja práctica: allí ya funciona un centro de supercomputación con experiencia en servicios científicos y usuarios de Galicia y del noroeste peninsular. El centro alberga FinisTerrae III, una infraestructura utilizada en ámbitos como la meteorología, la genómica, la epidemiología computacional y el análisis de imágenes. Esa base aporta personal, conocimiento técnico y experiencia de operación, elementos que pueden acortar el camino entre instalar equipos y ponerlos realmente a trabajar.

La ubicación también conecta el proyecto con universidades, centros tecnológicos y organismos de investigación. En una infraestructura centrada en ciencias de la vida, esos vínculos importan tanto como la potencia de cálculo: los proyectos pueden necesitar colaboración entre especialistas en informática, investigación biomédica y gestión de datos. La cercanía institucional no elimina los trámites éticos ni las exigencias de protección de datos, pero puede facilitar que los equipos los incorporen desde el diseño y no cuando el desarrollo ya está avanzado.

La especialización gallega encaja además con áreas productivas presentes en el territorio, como la biotecnología, la agroalimentación, la actividad marítima y la investigación sobre salud. La factoría puede ayudar a ordenar y acelerar iniciativas que ya existen, pero no garantiza por sí sola que aparezcan nuevos proyectos o que se traduzcan en productos. Su resultado dependerá de que la infraestructura encuentre usuarios, datos adecuados y equipos capaces de validar lo que desarrollan.

Qué ofrecerá además de potencia de cálculo

El núcleo de 1HealthAI será un nuevo superordenador orientado a cargas de inteligencia artificial y una plataforma de supercomputación preparada para la experimentación. Ese equipamiento permitirá abordar tareas que exigen procesar grandes volúmenes de información o entrenar modelos durante largos periodos. La infraestructura se apoyará en recursos de cálculo acelerado, almacenamiento y redes de alta velocidad, aunque los detalles definitivos de su configuración y capacidad no están especificados en la información disponible.

La diferencia respecto a alquilar capacidad informática sin más estará en los servicios que acompañen a los equipos. El planteamiento incluye asistencia para preparar datos, organizar experimentos, ajustar modelos y evaluar su funcionamiento. También contempla formación y apoyo técnico para que un equipo pueda pasar de una prueba inicial a un prototipo con resultados reproducibles. La potencia de las máquinas es solo una parte del trabajo: hacen falta conocimientos para elegir los datos, medir errores y entender en qué condiciones un sistema deja de ser fiable.

Ese acompañamiento puede ser especialmente útil para grupos pequeños, empresas emergentes o centros sanitarios que no cuentan con especialistas propios en computación de alto rendimiento. La factoría prevé ofrecer servicios a empresas y centros de investigación, con acceso sujeto a reglas y procedimientos. La referencia a servicios gratuitos no equivale a un uso ilimitado ni automático: la disponibilidad de recursos dependerá de las condiciones de acceso y de la evaluación de cada proyecto.

Una apuesta sanitaria con un enfoque más amplio

El nombre 1HealthAI remite a una orientación que pone en relación la salud humana, animal y ambiental. En el ámbito sanitario, una infraestructura de este tipo puede servir para investigar modelos de análisis de imágenes médicas, estudiar información genómica o explorar patrones en datos clínicos. También puede apoyar simulaciones y herramientas para la investigación farmacológica. Son líneas de trabajo posibles, no resultados ya obtenidos: cada aplicación tendría que demostrar su utilidad y someterse a la evaluación correspondiente.

La investigación biomédica ilustra por qué el acceso al cálculo avanzado puede ser relevante. Analizar imágenes de radiología o anatomía patológica, comparar grandes conjuntos de datos o entrenar modelos especializados puede exigir recursos difíciles de reunir en un laboratorio convencional. La superfactoría podría proporcionar capacidad para esos experimentos y facilitar que los equipos técnicos trabajen junto a los profesionales de cada ámbito. Un modelo de IA no sustituye la validación clínica ni el criterio de los especialistas; puede ser una herramienta de investigación o apoyo, pero su uso en la atención sanitaria exige comprobaciones adicionales.

El enfoque no se limita a hospitales. La IA aplicada a la agricultura puede ayudar a estudiar plagas o estimar rendimientos; en pesca y acuicultura puede analizar información sobre biomasa y condiciones ambientales; y en biotecnología puede apoyar la exploración de datos moleculares. La especialización, por tanto, orienta el proyecto hacia las ciencias de la vida sin impedir que se consideren otros trabajos intensivos en cálculo, siempre que encajen con las prioridades y las normas de acceso de la infraestructura.

Cómo se decidirá quién puede utilizarla

El acceso a los recursos públicos no consiste simplemente en conectarse y reservar procesadores. La planificación contempla procedimientos para asignar capacidad a proyectos, con criterios que permitan valorar su interés y su viabilidad. En un esquema de este tipo pueden convivir propuestas científicas y empresariales, pero los equipos tendrán que explicar qué quieren desarrollar, qué datos necesitan y qué resultados esperan obtener. La selección de proyectos será una pieza central para que la inversión tenga impacto y no quede concentrada en quienes ya dominan la supercomputación.

Los proyectos sanitarios añaden condiciones específicas. Los datos personales y clínicos requieren medidas de seguridad, control de acceso y protección de la privacidad. El uso de información real debe ajustarse a las autorizaciones y evaluaciones pertinentes; además, las técnicas de anonimización o seudonimización no eliminan automáticamente todas las obligaciones. La infraestructura puede aportar entornos de trabajo controlados y soporte técnico, pero la responsabilidad sobre la legitimidad y el uso de los datos corresponde a las entidades que los gestionan.

También importa qué sucede cuando acaba una prueba. Para que un prototipo pueda utilizarse fuera del entorno de investigación hay que evaluar su rendimiento, documentar sus límites y decidir cómo se mantendrá. En el caso de una aplicación sanitaria, no basta con que un modelo obtenga buenos resultados en un conjunto de datos: debe probarse en condiciones pertinentes y con supervisión adecuada. Este salto, de la demostración al uso real, es una de las partes más difíciles y donde el apoyo técnico puede aportar una diferencia tangible frente al acceso aislado a hardware.

Inversión, calendario y gestión compartida

El presupuesto global anunciado para el proyecto es de 82 millones de euros. De esa cantidad, 24 millones corresponden a la aportación del Gobierno de España; la financiación también implica a las instituciones europeas y a la Xunta de Galicia. La iniciativa se integra en el esfuerzo europeo por ampliar la capacidad de computación y acercar herramientas de inteligencia artificial a empresas e investigadores. La cifra describe la inversión prevista para el proyecto, pero no permite deducir por sí sola cuánto costará cada servicio ni qué recursos estarán disponibles para cada usuario.

La puesta en marcha se ha situado en el horizonte de 2026, en paralelo con la expansión de las factorías europeas. Ese calendario abarca más que la instalación física de máquinas: incluye preparar la plataforma, definir los mecanismos de acceso y organizar el soporte. La financiación compartida refleja una gobernanza en varios niveles, con participación europea, estatal y autonómica, mientras que el CESGA aporta la estructura desde la que operará la infraestructura. La coordinación institucional será decisiva para sostener el servicio más allá de su inauguración.

El seguimiento tendrá que medir algo más que la capacidad técnica instalada. También contará cuántos equipos acceden, qué sectores participan, qué resultados científicos o industriales se obtienen y si los proyectos llegan a fases posteriores de validación. La formación y la transferencia de conocimiento forman parte del mismo balance. Una inversión de esta escala solo puede justificarse con resultados observables en el ecosistema, no únicamente con cifras de potencia o almacenamiento.

Dos polos españoles con funciones complementarias

La nueva infraestructura gallega se suma a la factoría asociada al Barcelona Supercomputing Center. La comparación no debe entenderse como una competición por una única plaza: el planteamiento atribuye a Barcelona un alcance más general y a Santiago una orientación marcada hacia la salud y las ciencias de la vida. La combinación puede ampliar el abanico de usuarios y permitir que proyectos con necesidades distintas encuentren recursos y conocimientos adecuados en cada lugar.

La existencia de dos nodos también plantea una tarea de coordinación. Los procedimientos de acceso, las herramientas y la movilidad de los proyectos serán más útiles si pueden funcionar con criterios compatibles. Esa interoperabilidad permitiría que un equipo aproveche capacidades de otra sede sin tener que reconstruir toda su operativa. La complementariedad solo se hará efectiva si hay coordinación práctica, no por el mero hecho de que ambos centros formen parte de una misma red.

La infraestructura pública tampoco reemplaza a los servicios comerciales en la nube. Una factoría europea está pensada para facilitar investigación, desarrollo y pruebas bajo un marco público; los proveedores comerciales ofrecen servicios que pueden adaptarse a necesidades de explotación y escalado. En algunos proyectos, el entrenamiento o la validación podrían realizarse en un entorno público y una aplicación ya comprobada desplegarse después en otro sistema. Ese tránsito no es automático: exige valorar costes, seguridad, reglas de uso y control de los datos en cada caso.

El alcance real dependerá de los proyectos que lleguen

Los posibles usos abarcan desde la clasificación de imágenes hasta la predicción de demanda hospitalaria o la investigación genómica. En un hospital, por ejemplo, un equipo podría estudiar si un modelo ayuda a organizar información o identificar patrones relevantes para una investigación. En una empresa biotecnológica, el cálculo intensivo podría acelerar el análisis de moléculas o datos experimentales. En ambos casos, la infraestructura ofrece medios para probar hipótesis, pero no convierte automáticamente una posibilidad técnica en una solución validada.

Fuera de la salud humana, la combinación de datos e IA puede aplicarse al seguimiento de cultivos, la detección de anomalías en procesos industriales o el análisis de imágenes satelitales. En actividades marítimas, los modelos pueden ayudar a interpretar datos de distintas fuentes y estudiar cambios en el entorno. Estos usos muestran por qué la orientación One Health puede conectar disciplinas que a menudo trabajan por separado, aunque cada iniciativa necesitará datos pertinentes y conocimiento del sector al que se dirige.

La evaluación de sesgos, la seguridad y la calidad de los datos serán igualmente importantes. Un modelo puede funcionar bien en un conjunto de prueba y fallar cuando cambian la población, el equipo de captura o las condiciones de trabajo. Revisar esas diferencias permite conocer límites que una demostración llamativa podría ocultar. La confianza en la IA depende tanto de detectar errores como de mostrar los aciertos, sobre todo cuando las decisiones afectan a pacientes, trabajadores o servicios públicos.

Talento, formación y acceso desde otros territorios

Una infraestructura avanzada necesita profesionales capaces de mantener sistemas de cálculo, gestionar datos y desarrollar modelos, pero también personas que traduzcan las necesidades de médicos, investigadores y empresas a problemas técnicos bien definidos. Ese trabajo interdisciplinar suele ser menos visible que el superordenador, aunque puede determinar si un proyecto avanza. La actividad de 1HealthAI podría generar oportunidades de formación y colaboración para perfiles especializados y reforzar la conexión entre investigación, tecnología y tejido productivo.

La concentración de equipos en Santiago plantea, a la vez, una cuestión de acceso territorial. La planificación del proyecto contempla antenas o centros colaboradores que acerquen formación y apoyo a otras ciudades. Para que esa fórmula funcione, no basta con impartir sesiones puntuales: las entidades alejadas del centro necesitan conocer las convocatorias, recibir orientación técnica y mantener una relación efectiva con la infraestructura. La asistencia remota y las redes de colaboración pueden reducir distancias, aunque no eliminan por completo las diferencias de recursos entre organizaciones.

La formación práctica puede ayudar a ampliar la base de usuarios. Trabajar con entornos de prueba, herramientas de desarrollo y métodos de evaluación permite que investigadores y empresas comprendan tanto las posibilidades como las limitaciones de la IA. También contribuye a evitar que el acceso a máquinas de alto rendimiento quede reservado a equipos con experiencia previa. En ese sentido, democratizar la tecnología significa hacer accesible el conocimiento que permite utilizarla, no solo poner equipos a disposición de una convocatoria.

La energía y los datos también forman parte del diseño

El entrenamiento de modelos y el procesamiento de grandes volúmenes de información requieren energía y sistemas de refrigeración. Por eso, el impacto de una factoría no se mide únicamente por el espacio que ocupa o por la velocidad de sus procesadores. La gestión del consumo, la refrigeración y el aprovechamiento eficiente de los recursos forman parte de la conversación sobre cualquier instalación de computación intensiva. La información disponible no ofrece cifras concretas de consumo o uso de agua para 1HealthAI, de modo que esos valores no deben darse por conocidos.

La planificación técnica de centros de este tipo suele tener en cuenta cómo se distribuyen las cargas de trabajo y qué sistemas permiten mantener los equipos en funcionamiento. En el caso gallego, los detalles definitivos sobre refrigeración, eficiencia y gestión energética tendrán que conocerse conforme avance el despliegue. La sostenibilidad no es un añadido decorativo: influye en los costes de operación y en la capacidad de mantener una infraestructura de forma responsable.

La protección de la información es otro requisito estructural. Los proyectos pueden implicar datos sensibles o activos de investigación valiosos, por lo que necesitan controles de acceso, trazabilidad y procedimientos de seguridad. Esas medidas no sustituyen las obligaciones de las instituciones participantes, pero ayudan a crear un entorno de trabajo más ordenado y auditable. La combinación de seguridad, eficiencia y continuidad será parte de la prueba cotidiana de que el servicio puede responder a las necesidades que promete atender.

Una red europea que necesita resultados concretos

1HealthAI se integrará en el marco europeo de supercomputación coordinado por EuroHPC, que conecta recursos y servicios de distintos países. La pertenencia a esa red puede favorecer el intercambio de conocimientos y el acceso a capacidades complementarias. También implica trabajar con criterios compartidos y participar en mecanismos comunes de coordinación. Para los usuarios, el valor estará en que esa conexión facilite proyectos y no se limite a una etiqueta institucional.

Para España, contar con nodos en Santiago y Barcelona ofrece una oportunidad de reunir talento y experiencia en más de un territorio. Puede favorecer colaboraciones entre hospitales, universidades, centros tecnológicos y empresas, además de impulsar proyectos que requieran equipos de distintas disciplinas. Pero la escala europea no resuelve por sí misma los obstáculos locales: hacen falta acuerdos para compartir datos de manera segura, financiación estable y objetivos claros. La infraestructura será relevante si consigue conectar recursos dispersos con necesidades reales.

El plan de 1HealthAI reúne una ubicación con experiencia en supercomputación, una inversión de 82 millones y una orientación sectorial definida. Lo que todavía debe demostrar es si esa combinación consigue que más equipos desarrollen y validen soluciones útiles, sin perder de vista la privacidad, la seguridad y el coste ambiental. El superordenador será la parte más visible; el impacto, en cambio, se decidirá en hospitales, laboratorios y empresas, allí donde los modelos tengan que responder a problemas concretos y mostrar sus límites con la misma claridad que sus resultados.