La interpretación de datos geofísicos obtenidos mediante sensores remotos ha sido históricamente un desafío por la complejidad de los modelos físicos subyacentes y la incertidumbre presente en las mediciones. En particular, los radares de sondeo utilizados para explorar el subsuelo de cuerpos planetarios generan señales que deben ser invertidas para estimar propiedades del terreno como la permitividad eléctrica, la rugosidad superficial o la estratigrafía. Los métodos tradicionales suelen recurrir a simplificaciones que ignoran correlaciones entre parámetros y no cuantifican adecuadamente la incertidumbre. Para superar estas limitaciones, un enfoque emergente consiste en emplear inferencia basada en simulación, donde un modelo generativo entrenado con datos sintéticos permite aproximar la distribución posterior completa de los parámetros de interés. En este paradigma, se utiliza un simulador acelerado por GPU para generar un conjunto masivo de observaciones sintéticas, y luego se entrena un estimador de densidad basado en redes neuronales que condiciona la inferencia a hipótesis de referencia sobre la superficie. Este procedimiento, que se enmarca dentro de las técnicas de inteligencia artificial, permite evaluar sistemáticamente la robustez de las estimaciones frente a variaciones en los supuestos de partida. Los resultados muestran que el modelo calibrado con datos simulados puede transferirse exitosamente a perfiles reales, por ejemplo, de Marte, utilizando valores de referencia documentados en la literatura. Este tipo de metodología tiene implicaciones directas en la exploración planetaria y también en aplicaciones terrestres como la prospección de recursos o la geotecnia. Desde una perspectiva empresarial, la capacidad de implementar soluciones de inferencia probabilística sobre grandes volúmenes de datos requiere plataformas tecnológicas robustas y escalables. En este contexto, ia para empresas como las que desarrollamos en Q2BSTUDIO facilitan la integración de modelos de aprendizaje profundo con infraestructuras cloud, permitiendo entrenar y desplegar simuladores complejos sin necesidad de gestionar físicamente los servidores. Nuestra experiencia en servicios cloud aws y azure proporciona el entorno adecuado para ejecutar cargas de trabajo GPU intensivas, mientras que nuestras capacidades en aplicaciones a medida permiten personalizar cada capa del pipeline: desde la adquisición y limpieza de datos hasta la visualización interactiva de distribuciones posteriores. Adicionalmente, la implementación de agentes IA autónomos puede automatizar la selección de modelos y la validación cruzada, reduciendo los tiempos de análisis. En proyectos que requieren trazabilidad y seguridad, ofrecemos servicios de ciberseguridad para proteger tanto los datos sensibles como los modelos entrenados. Asimismo, la inteligencia de negocio, potenciada por herramientas como power bi, permite monitorizar en tiempo real el rendimiento de las inferencias y comunicar los resultados a equipos multidisciplinares. En definitiva, la combinación de simulación acelerada, estimación posterior neuronal y despliegue en entornos cloud abre nuevas posibilidades para la caracterización del subsuelo, y Q2BSTUDIO está preparado para acompañar a organizaciones e instituciones en la adopción de estas tecnologías avanzadas.