Un satélite acaba de aprender a encontrar cosas por sí solo: esto es lo que significa

Por primera vez, un satélite de observación terrestre encontró lo que buscaba sin él mismo, sin analistas humanos en la Tierra. El hito, que ocurrió en abril, marca el primer uso reportado de un modelo de visión-lenguaje en órbita, y ofrece un vistazo de cómo la IA podría cambiar fundamentalmente lo que los sensores basados en el espacio son capaces de hacer y cuánto valen.

Típicamente, los satélites descargan grandes fragmentos de datos a analistas en la Tierra, quienes utilizan algoritmos de aprendizaje automático u sus propios ojos para descifrar qué está pasando. Pero a bordo del 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 Chorro de la NASA identificó áreas de interés en respuesta a consultas en lenguaje natural.

El Gemma 3 de Google DeepMind, el modelo de visión-lenguaje que impulsó la demostración, está construido específicamente para aplicaciones de borde, lo que significa que está diseñado para funcionar en hardware limitado lejos de un centro de datos. Los modelos de visión-lenguaje combinan la comprensión contextual de los modelos grandes de lenguaje con la capacidad de analizar imágenes: los investigadores pidieron al modelo que clasificara datos de sensores donde el ambiente natural se encuentra con el desarrollo humano, por ejemplo, o que identificara infraestructura alrededor de centros ferroviarios, e hizo exactamente eso.

La demostración es significativa por dos razones. En el corto plazo, podría hacer que los sensores espaciales sean mucho más útiles al hacer triaje inicial de datos en órbita, reduciendo la avalancha de datos crudos que actualmente los analistas tienen que revisar. A más largo plazo, es una prueba de concepto hacia la ejecución de infraestructura de IA a mayor escala en el espacio.

"Abre la puerta a capas de patrullaje siempre activas en el espacio", le dijo a TechCrunch Paul Lasserre, jefe de IA de Loft. "Si tienes un modelo de visión-lenguaje, puedes tener lógica, como 'monitorea esta frontera para mí y avísame cuando algo sea sospechoso', e interactuar ida y vuelta con los satélites".

Las naves espaciales de Loft están diseñadas como plataformas para clientes terceros. El modelo de negocios es más cercano a infraestructura-como-servicio que a la manufactura tradicional de satélites. Un trato reciente vio que construyera, lanzara y operara seis nuevos satélites para EarthDaily, que analizará y comercializará los datos recopilados a bordo de las naves. El Yam-9 fue lanzado como una de las plataformas de Loft.

Los modelos de visión-lenguaje son tecnología relativamente nueva. OpenAI lanzó GPT-4V el año pasado, y Google lanzó Gemini hace unos meses. Estos modelos pueden analizar imágenes además de texto, lo que los hace candidatos promisores para trabajo que requiere analizar imagery. Ejecutar estos modelos en el espacio, sin embargo, presenta desafíos técnicos únicos.

Fuente: TechCrunch