Un satélite aprendió a encontrar cosas por su cuenta: esto es lo que significa para la observación terrestre

Por primera vez, un satélite de observación terrestre ha encontrado lo que buscaba por su cuenta, sin analistas humanos en tierra. El hito, que ocurrió en abril, marca el primer uso reportado de un modelo de lenguaje de visión en órbita, y ofrece un vistazo de cómo la inteligencia artificial podría cambiar fundamentalmente lo que los sensores basados en el espacio son capaces de hacer y cuánto valen.

El cambio en el procesamiento de datos satelitales

Típicamente, los satélites descargan grandes fragmentos de datos a analistas en tierra, quienes utilizan algoritmos de aprendizaje automático u sus propios ojos para determinar qué está sucediendo. Pero a bordo de Yam-9, una nave espacial construida por la empresa de infraestructura espacial Loft Orbital, un paquete de software construido por el Laboratorio de Propulsión a Reacción de la NASA identificó áreas de interés en respuesta a consultas en lenguaje natural.

Gemma 3 de Google DeepMind en el espacio

El modelo de lenguaje de visión de Google DeepMind Gemma 3, o VLM, que alimentó la demostración, está diseñado específicamente para aplicaciones periféricas, lo que significa que está diseñado para ejecutarse en hardware limitado lejos de un centro de datos. Los VLM combinan la comprensión contextual de los modelos de lenguaje grande con la capacidad de analizar imágenes: los investigadores pidieron al modelo que clasificara datos de sensores donde el medio ambiente natural se encuentra con el desarrollo humano, por ejemplo, o que identificara infraestructura alrededor de centros ferroviarios, y lo hizo.

Implicaciones a corto y largo plazo

La demostración es significativa por dos razones. A corto plazo, podría hacer que los sensores espaciales sean mucho más útiles al hacer triaje inicial de datos en órbita, reduciendo la inundación de datos sin procesar que actualmente los analistas tienen que procesar. A largo plazo, es una prueba hacia ejecutar infraestructura de inteligencia artificial a mayor escala en el espacio.

"Abre la puerta a capas de patrulla siempre activas en el espacio", le dijo a TechCrunch Paul Lasserre, jefe de inteligencia artificial de Loft. "Si tienes un VLM, puedes tener lógica, como 'monitorea esta frontera para mí y déjame saber cuando algo es sospechoso', e interactuar de ida y vuelta con los satélites".

Modelo de negocio de Loft Orbital

Las naves espaciales de Loft están diseñadas como plataformas para clientes de terceros. El modelo de negocio es más cercano a infraestructura como servicio que la manufactura de satélites tradicional. Un acuerdo reciente vio a la compañía construir, lanzar y operar seis nuevos satélites para EarthDaily, que analizarán y comercializarán los datos recopilados a bordo de las naves espaciales. Yam-9 fue lanzado para apoyar el trabajo de Loft con clientes existentes.

Fuente: TechCrunch