Первый спутник, самостоятельно находящий объекты на орбите – прорыв в космическом ИИ
Спутник наблюдения Земли впервые самостоятельно идентифицировал интересующие объекты с помощью визуально-языковой модели на орбите, что может значительно повысить эффективность космических сенсоров.
В апреле произошло историческое событие в космических технологиях: спутник Loft Orbital Yam-9 стал первым аппаратом наблюдения Земли, который самостоятельно, без помощи операторов на Земле, нашёл то, что искал. Это первое зарегистрированное использование визуально-языковой модели (VLM) на орбите, демонстрирующее, как ИИ может изменить возможности и ценность космических сенсоров.
Обычно спутники загружают большие объёмы данных аналитикам на Земле, которые используют алгоритмы машинного обучения или собственные глаза для интерпретации. На Yam-9 программный пакет NAVI-Orbital, созданный Лабораторией реактивного движения НАСА (JPL), использовал VLM Google DeepMind Gemma 3 для поиска областей интереса по запросам на естественном языке. Например, исследователи просили модель классифицировать данные сенсоров там, где естественная среда встречается с человеческой застройкой, или идентифицировать инфраструктуру вокруг железнодорожных узлов – и модель справилась.
Это достижение имеет двоякое значение. В ближайшей перспективе оно делает космические сенсоры гораздо полезнее, выполняя предварительную обработку данных на орбите и сокращая поток сырых данных, которые аналитикам приходится обрабатывать. В долгосрочной перспективе это доказательство возможности развёртывания крупномасштабной ИИ-инфраструктуры в космосе. «Это открывает дверь для постоянно активных патрульных слоёв в космосе, – сказал TechCrunch Пол Лассер, руководитель отдела ИИ Loft. – Имея VLM, можно реализовать логику: 'следи за этой границей и сообщи, если что-то подозрительно', и взаимодействовать со спутниками туда и обратно».
Спутники Loft созданы как платформы для сторонних клиентов. Одна недавняя сделка предусматривает постройку, запуск и эксплуатацию шести новых спутников для EarthDaily, которые будут анализировать и продавать данные, собранные на борту. Yam-9 был запущен осенью 2025 года как испытательный образец для орбитальных проектов ИИ и оснащён GPU Nvidia Jetson Orrin AGX. Хуан Дельфа Виктория, технический руководитель группы ИИ в JPL НАСА, возглавил разработку NAVI-Orbital – программного пакета, который служил «упряжкой» для Gemma 3 VLM; пришлось оптимизировать программное обеспечение, чтобы уменьшить количество библиотек и объём памяти.
Другие компании следуют этому примеру. Planet Labs использует спутники с процессорами Jetson Orin; в настоящее время они применяются для простых задач обнаружения объектов, но ведутся исследования и по VLM. Kepler Communications, управляющая крупнейшей группой GPU в космосе, отказалась раскрывать, развёртывались ли VLM, ссылаясь на соглашения о неразглашении, но отметила «несколько нераскрытых случаев использования нашей вычислительной среды» с января.
«Теперь, когда мы доказали концепцию, это направление движения», – сказал Лассер. Цель – расширить группировку до 50–100 спутников типа Yam-9 для обеспечения покрытия в реальном времени любой точки Земли (Loft сейчас эксплуатирует 12 аппаратов). Уроки развёртывания меньших моделей на орбите помогут компаниям развернуть более крупные ИИ-инфраструктуры в космосе, особенно в прозаических, но жизненно важных областях управления питанием и памятью. Это также может проложить путь новым научным инструментам. Идея NAVI-Space зародилась у исследователя JPL Тарана Кириака Джона, который думал о цифровых помощниках для астронавтов, исследующих Луну или Марс. «Мы думаем: у астронавтов скафандры, и они не могут стучать по клавиатуре, – сказал Дельфа Виктория. – Так почему бы не предоставить помощника, как в видеоиграх и фильмах, где вы видите интерактивный ИИ?» Только не называйте его HAL 9000.
