Un satélite acaba de aprender a encontrar cosas por su cuenta — esto es lo que significa
Por primera vez, un satélite de observación de la Tierra ha encontrado lo que buscaba — por su cuenta, sin analistas humanos en el suelo. Este hito, que ocurrió en abril, marca el primer uso reportado de un modelo de visión-lenguaje en órbita, y ofrece una visión de cómo la inteligencia artificial podría cambiar fundamentalmente lo que los sensores basados en el espacio son capaces de hacer — y cuánto valen.
Típicamente, los satélites descargan grandes cantidades de datos a analistas en la Tierra, quienes usan algoritmos de aprendizaje automático o sus propios ojos para averiguar qué está sucediendo. Pero a bordo del Yam-9, una nave espacial construida por la empresa de infraestructura espacial Loft Orbital, un paquete de software desarrollado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA identificó áreas de interés en respuesta a consultas en lenguaje natural.
Gemma 3 de Google DeepMind — el modelo de visión-lenguaje, o VLM, que impulsó la demostración — está diseñado específicamente para aplicaciones de borde, lo que significa que está pensado para funcionar en hardware limitado lejos de un centro de datos. Los VLM combinan la comprensión contextual de los grandes modelos de lenguaje con la capacidad de analizar imágenes: los investigadores pidieron al modelo que clasificara los datos de los sensores donde el entorno natural se encuentra con el desarrollo humano, por ejemplo, o que identificara la infraestructura alrededor de los centros ferroviarios — y lo hizo.
La demostración es significativa por dos razones. A corto plazo, podría hacer que los sensores espaciales sean mucho más útiles al realizar una triage de datos inicial en órbita, reduciendo la inundación de datos en bruto por la que los analistas actualmente tienen que lidiar. A largo plazo, es un punto de prueba hacia la ejecución de infraestructuras de IA a mayor escala en el espacio.
"Abre la puerta a capas de patrullaje siempre activas en el espacio", dijo Paul Lasserre, jefe de IA de Loft, a TechCrunch. "Si tienes un VLM, puedes tener lógica — como 'monitorea esta frontera por mí, y avísame cuando algo sea sospechoso,' e interactuar de arriba hacia abajo con los satélites."
Las naves espaciales de Loft están diseñadas como plataformas para clientes de terceros. El modelo de negocio es más parecido a infraestructura como servicio que a la fabricación tradicional de satélites. Un acuerdo reciente vio cómo construyeron, lanzaron y operaron seis nuevos satélites para EarthDaily, que analizará y comercializará los datos recopilados a bordo de la nave espacial. El Yam-9 fue lanzado en el otoño de 2025 como un explorador para los proyectos de IA orbital de la empresa, e incluye una GPU Nvidia Jetson Orrin AGX, uno de los chips líderes utilizados en computación espacial.
Juan Delfa Victoria, un líder técnico en el grupo de IA de NASA JPL, dirigió el desarrollo de NAVI-Orbital, un paquete de software que fue efectivamente el arnés para el VLM Gemma 3. Mientras Gemma 3 está disponible en el mercado, los ingenieros de software tuvieron que optimizar el paquete de software para reducir la cantidad de bibliotecas y memoria que necesitaría.
Si bien este es el primer uso reportado de un VLM en órbita, podemos esperar que otras empresas sigan el ejemplo. Planet Labs opera satélites con procesadores Jetson Orin; por ahora, los está utilizando para tareas de detección de objetos más simples, pero un portavoz dice que se están llevando a cabo investigaciones sobre otras aplicaciones de IA, incluidos los VLM.
