Satelit za osmatranje Zemlje Yam-9 uspešno je identifikovao zadati cilj na tlu bez ikakve intervencije ljudskih operatera.
Ovaj uspeh, postignut u aprilu, predstavlja prvu zabeleženu upotrebu naprednog AI modela za analizu slika direktno u orbiti. Ova tehnologija otvara potpuno nove mogućnosti u načinu na koji svemirske letelice obrađuju i selektuju podatke.
Tradicionalno, sateliti šalju ogromne količine sirovih snimaka analitičarima na Zemlji, koji tek naknadno, uz pomoć računarskih algoritama i sopstvenog iskustva, donose zaključke.
Satelit Yam-9, koji je konstruisala kompanija Loft Orbital, pokazao je sposobnost da samostalno analizira područja na osnovu upita poslatih na prirodnom jeziku.
Softversku osnovu ovog satelita čini model Gemma 3 Vision-Language Model, koji je razvio Google DeepMind. Ovaj sistem je specifičan po tome što je optimizovan za rad na ograničenom hardveru, daleko od moćnih kopnenih data centara, jer uspešno kombinuje razumevanje teksta sa analizom vizuelnih podataka.
Istraživači su od modela tražili da prepozna infrastrukturu oko železničkih čvorišta i klasifikuje područja u kojima se prepliću ljudska aktivnost i prirodno okruženje, što je satelit uspešno izvršio.
Za obradu ovako složenih operacija u svemiru korišćen je grafički procesor Nvidia Jetson Orrin AGX, koji trenutno predstavlja jedan od najnaprednijih čipova za svemirske računarske sisteme.
Kompanija Loft Orbital trenutno upravlja sa 12 letelica u orbiti, a krajnji cilj im je formiranje mreže od 50 do 100 pametnih satelita koji bi omogućili pokrivanje bilo koje tačke na Zemlji u realnom vremenu.
Kratkoročno, ovi modeli će značajno olakšati rad analitičarima jer će se prva selekcija i sortiranje podataka obavljati još u svemiru, čime se drastično smanjuje količina informacija koje moraju da se šalju na Zemlju. Dugoročno, ovaj primer potvrđuje da je postavljanje složene AI infrastrukture u orbiti postalo tehnički izvodljivo.