Un satélite acaba de aprender a encontrar cosas por sí mismo — esto es lo que significa

Por primera vez, un satélite de observación terrestre ha encontrado lo que estaba buscando — por su cuenta, sin analistas humanos en tierra. Este 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 bloques de datos a analistas en la Tierra, quienes utilizan 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 hecho para funcionar en hardware limitado lejos de un centro de datos. Los VLM combinan la comprensión contextual de grandes modelos 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 nodos 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 un triaje inicial de datos 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 para ejecutar infraestructura de IA a mayor escala en el espacio.

"Esto 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 ida y vuelta con los satélites."

Las naves espaciales de Loft están diseñadas como plataformas para clientes de terceros. El modelo de negocio está más cerca de infraestructura-como-servicio que de la fabricación tradicional de satélites. Un acuerdo reciente vio a la empresa construir, lanzar y operar seis nuevos satélites para EarthDaily, que analizará y comercializará los datos recolectados 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 compañía, e incluye un GPU Nvidia Jetson Orrin AGX, uno de los chips más utilizados en computación espacial.

Juan Delfa Victoria, un líder técnico en el grupo de IA de NASA JPL, lideró el desarrollo de NAVI-Orbital, un paquete de software que efectivamente fue el arnés para el VLM Gemma 3. Mientras que Gemma 3 está disponible en el mercado, los ingenieros de software tuvieron que simplificar el paquete de software para reducir la cantidad de bibliotecas y memoria que necesitaría.

Mientras que este es el primer uso reportado de un VLM en órbita, podemos esperar que otras compañías sigan el ejemplo. Planet Labs vuela satélites con procesadores Jetson Orin; por ahora, los está utilizando para tareas más simples de detección de objetos, pero un portavoz dice que se está investigando otras aplicaciones de IA, incluyendo VLM.