IA y modelos
Primer modelo de visión-lenguaje desplegado en un satélite orbital
Loft Orbital desplegó con éxito un modelo de visión-lenguaje en un satélite de observación terrestre, marcando la primera vez que una nave espacial identifica objetivos de forma autónoma sin análisis humano desde tierra.
En abril, un satélite de observación terrestre identificó su objetivo de forma autónoma y sin analistas humanos en tierra por primera vez. Este hito marca el primer uso reportado de un modelo de visión-lenguaje (VLM, por sus siglas en inglés)—un modelo de IA que combina análisis de texto e imagen—en órbita. La empresa de infraestructura espacial Loft Orbital logró la demostración en su nave espacial YAM-9 utilizando el modelo de visión-lenguaje Gemma 3 de Google DeepMind.
La demostración se basó en NAVI-Orbital, un paquete de software creado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL, por sus siglas en inglés) de la NASA para ejecutar el modelo en órbita. Normalmente, los satélites transmiten grandes volúmenes de datos sin procesar a la Tierra para su análisis en tierra. Ejecutar un VLM directamente en la nave espacial permite realizar un triaje de datos a bordo. El modelo Gemma 3 de Google DeepMind está diseñado para aplicaciones de borde, lo que significa que se ejecuta en hardware limitado lejos de un centro de datos. Paul Lasserre, jefe de IA de Loft, declaró que el uso de un VLM abre la puerta a capas de patrullaje constantes en el espacio. Lasserre señaló que, con un VLM, los operadores pueden usar lógica de lenguaje natural para instruir a los satélites a monitorear áreas específicas y marcar actividades sospechosas.
Loft opera como un proveedor de infraestructura como servicio en lugar de un fabricante de satélites tradicional. La empresa opera actualmente 12 naves espaciales en órbita, lo que incluye el YAM-9, lanzado en el otoño de 2025. Loft también construyó recientemente seis nuevos satélites para EarthDaily, un cliente que analizará y comercializará los datos recopilados.
Para lograr una cobertura en tiempo real de cualquier lugar de la Tierra, Lasserre estima que se necesitarían alrededor de entre 50 y 100 satélites como el YAM-9. «Ahora que hemos probado el concepto, esa es realmente la dirección a seguir», dijo Paul Lasserre, jefe de IA de Loft. Otras empresas espaciales también están buscando implementar IA orbital. Planet Labs está investigando aplicaciones de IA, incluidos los VLM, para sus satélites. Mientras tanto, Kepler Communications, que opera GPU en el espacio, lanzó naves espaciales en enero y ha señalado casos de uso de cómputo no revelados, aunque se negó a confirmar el despliegue de VLM debido a acuerdos de confidencialidad.
El desarrollo de software también tiene implicaciones para la exploración del espacio profundo. Juan Delfa Victoria, líder técnico en el grupo de IA del JPL de la NASA, y el investigador del JPL Taran Cyriac John concibieron originalmente el concepto de software subyacente como un asistente interactivo para astronautas que exploran la Luna o Marte. Delfa Victoria describió el objetivo como proporcionar un asistente de IA interactivo, similar a los de los videojuegos y películas, para ayudar a los astronautas que no pueden usar teclados fácilmente mientras usan trajes presurizados.
Por qué importa
Ejecutar modelos de IA directamente en los satélites podría hacer que los sensores espaciales sean mucho más útiles al realizar un triaje de datos inicial en órbita, reduciendo el flujo de datos sin procesar que los analistas tienen que revisar actualmente. A largo plazo, la demostración sirve como prueba de concepto para desplegar infraestructura de IA a mayor escala en el espacio.