ИИ на орбите: спутник впервые самостоятельно нашел цель без помощи аналитиков

Впервые спутник наблюдения Земли нашел то, что искал, самостоятельно — без участия аналитиков-людей на Земле. Этот рубеж, достигнутый в апреле, стал первым зарегистрированным случаем использования визуально-языковой модели на орбите и дает представление о том, как ИИ может коренным образом изменить возможности космических сенсоров — и их ценность.

Как правило, спутники передают большие массивы данных аналитикам на Земле, которые с помощью алгоритмов машинного обучения или собственными глазами выясняют, что происходит. Но на борту YAM-9, космического аппарата, созданного компанией космической инфраструктуры Loft Orbital, программный пакет, разработанный Лабораторией реактивного движения NASA, выявлял интересующие области в ответ на запросы на естественном языке.

Gemma 3 от Google DeepMind — визуально-языковая модель, или VLM, которая обеспечила работу демонстрации, — специально создана для периферийных приложений, то есть рассчитана на работу на ограниченном оборудовании вдали от дата-центра. VLM объединяют контекстное понимание больших языковых моделей со способностью анализировать изображения: например, исследователи попросили модель классифицировать данные сенсоров там, где природная среда соприкасается с человеческой застройкой, или выявить инфраструктуру вокруг железнодорожных узлов — и она это сделала.

Демонстрация значима по двум причинам. В краткосрочной перспективе она может сделать космические сенсоры гораздо полезнее за счет первичной сортировки данных прямо на орбите, сокращая поток сырых данных, через который аналитикам сейчас приходится продираться. В более долгосрочной перспективе это подтверждение возможности развертывания более масштабной ИИ-инфраструктуры в космосе.

«Это открывает путь к постоянно действующим патрульным слоям в космосе», — сказал руководитель направления ИИ в Loft Пол Лассер. «Если у вас есть VLM, вы можете задать логику — например: “следи за этой границей и сообщай мне, когда что-то выглядит подозрительно”, — и взаимодействовать со спутниками в обе стороны».

Космические аппараты Loft спроектированы как платформы для сторонних клиентов. Бизнес-модель компании ближе к инфраструктуре как услуге, чем к традиционному производству спутников. В рамках одной недавней сделки она построила, запустила и начала эксплуатировать шесть новых спутников для EarthDaily, которая будет анализировать и продавать данные, собранные на борту космических аппаратов. YAM-9 был запущен осенью 2025 года как испытательная платформа для орбитальных ИИ-проектов компании и оснащен графическим процессором Nvidia Jetson Orin AGX — одним из ведущих чипов, используемых для вычислений в космосе.

Хуан Дельфа Виктория, технический руководитель группы ИИ в NASA JPL, возглавил разработку NAVI-Orbital — программного пакета, который фактически служил оболочкой для VLM Gemma 3. Хотя Gemma 3 является готовым решением, инженерам-программистам пришлось оптимизировать программный пакет, чтобы сократить количество необходимых библиотек и объем требуемой памяти.

Хотя это первый зарегистрированный случай использования VLM на орбите, можно ожидать, что другие компании последуют этому примеру. Planet Labs эксплуатирует спутники с процессорами Jetson Orin; пока она использует их для более простых задач обнаружения объектов, но представитель компании говорит, что ведутся исследования других ИИ-приложений, включая VLM.

Kepler Communications, которая управляет крупнейшей группой GPU в космосе, отказалась сообщить, развертывала ли она VLM в космосе, ссылаясь на соглашения о неразглашении с партнерами, но отметила, что с момента запуска этих космических аппаратов в январе было «несколько нераскрытых сценариев использования нашей вычислительной среды».

«Теперь, когда мы доказали концепцию, именно в этом направлении все и будет двигаться», — сказал Лассер. Цель — нарастить группировку, чтобы обеспечить покрытие любой точки Земли в реальном времени; по его словам, для этого потребуется где-то от 50 до 100 спутников, подобных YAM-9. (Сейчас Loft эксплуатирует 12 космических аппаратов на орбите.)

Уроки, полученные при развертывании этих меньших моделей на орбите, помогут компаниям понять, как разворачивать более масштабную вычислительную инфраструктуру в космосе, особенно в прозаичных, но жизненно важных областях управления питанием и памятью.

Они также могут проложить путь к новым научным инструментам. Идея NAVI-Space возникла, когда Дельфа Виктория и исследователь JPL Таран Сириак Джон размышляли о цифровых помощниках для астронавтов, исследующих Луну или Марс.

«Мы думаем: хорошо, у вас есть астронавты в герметичных скафандрах, и понятно, что они не могут нажимать клавиши на клавиатуре; все, что они хотят сделать, — сложно», — сказал Дельфа Виктория. «Так почему бы не предоставить им помощника, как в видеоиграх и фильмах, где вы видите интерактивный ИИ?»

Только не называйте его HAL 9000.

Источник: TechCrunch

AI News

Статьи и новости о нейросетях и искусственном интеллекте, просто и понятно о сложных технологиях. Освещает современные тенденции, объясняет, как работают ИИ-системы, и показывает, каким образом нейросети меняют различные сферы жизни. Регулярно собирает подборки и топы полезных нейросетей, тщательно отбирая актуальные инструменты и сервисы, которые могут существенно упростить рабочие и повседневные задачи. В своих подборках делится описаниями возможностей каждой нейросети, а также рекомендациями по их применению, чтобы помочь читателям быстро разобраться в новых технологиях и использовать их с максимальной пользой.

Социальные сети автора: