Per la prima volta, un satellite di osservazione della Terra ha trovato ciò che stava cercando, da solo, senza analisti umani sul posto. La pietra miliare, avvenuta ad aprile, segna il primo utilizzo segnalato di un modello di linguaggio visivo in orbita e offre uno sguardo su come l’intelligenza artificiale potrebbe cambiare radicalmente ciò di cui sono capaci i sensori spaziali e quanto valgono.
In genere, i satelliti scaricano grandi quantità di dati agli analisti sulla Terra, che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico o i propri occhi per capire cosa sta succedendo. Ma a bordo di YAM-9, un veicolo spaziale costruito dalla società di infrastrutture spaziali Loft orbitaleun pacchetto software creato da Laboratorio di propulsione a reazione della NASA aree di interesse identificate in risposta a domande sul linguaggio naturale.
Gemma 3 di Google DeepMind, il modello del linguaggio di visione, o VLM, che ha alimentato la dimostrazione, è stato creato appositamente per le applicazioni edge, il che significa che è progettato per funzionare su hardware limitato lontano da un data center. I VLM combinano la comprensione contestuale di grandi modelli linguistici con la capacità di analizzare le immagini: i ricercatori hanno chiesto al modello di classificare i dati dei sensori in cui l’ambiente naturale incontra lo sviluppo umano, ad esempio, o di identificare le infrastrutture attorno agli snodi ferroviari – e lo ha fatto.
La dimostrazione è significativa per due motivi. Nel breve termine, potrebbe rendere i sensori spaziali molto più utili effettuando il triage iniziale dei dati in orbita, riducendo il flusso di dati grezzi che gli analisti devono attualmente analizzare. A lungo termine, è un punto di prova verso la gestione di un’infrastruttura AI su larga scala nello spazio.
“Apre le porte a livelli di pattugliamento sempre attivi nello spazio”, ha detto a TechCrunch il capo dell’intelligenza artificiale di Loft, Paul Lasserre. “Se disponi di un VLM, puoi avere una logica, ad esempio ‘monitora questo confine per me e fammi sapere quando qualcosa è sospetto’, e interagire avanti e indietro con i satelliti.”
I veicoli spaziali di Loft sono progettati come piattaforme per clienti terzi. Il modello di business è più vicino all’infrastruttura come servizio rispetto alla tradizionale produzione satellitare. Un recente accordo l’ha vista costruire, lanciare e gestire sei nuovi satelliti per EarthDaily, che analizzeranno e commercializzeranno i dati raccolti a bordo del veicolo spaziale. YAM-9 è stato lanciato nell’autunno del 2025 come apripista per i progetti di intelligenza artificiale orbitale dell’azienda e include una GPU Nvidia Jetson Orin AGX, uno dei chip principali utilizzati nel calcolo spaziale.
Juan Delfa Victoria, leader tecnico del gruppo AI della NASA JPL, ha guidato lo sviluppo di NAVI-Orbital, un pacchetto software che era effettivamente l’imbracatura per il Gemma 3 VLM. Mentre Gemma 3 è pronto per l’uso, gli ingegneri del software hanno dovuto semplificare il pacchetto software per ridurre la quantità di librerie e memoria necessarie.
Anche se questo è il primo utilizzo segnalato di un VLM in orbita, possiamo aspettarci che altre società seguano l’esempio. Planet Labs fa volare i satelliti con processori Jetson Orin; per ora li sta utilizzando per attività più semplici di rilevamento di oggetti, ma un portavoce afferma che sono in corso ricerche su altre applicazioni di intelligenza artificiale, compresi i VLM.
Kepler Communications, che gestisce il più grande gruppo di GPU nello spazio, ha rifiutato di dire se avesse distribuito VLM nello spazio a causa di accordi NDA con i partner, ma ha osservato che ci sono stati “diversi casi d’uso non divulgati del nostro ambiente informatico” da quando i veicoli spaziali sono stati lanciati a gennaio.
“Ora che abbiamo dimostrato il concetto, questa è davvero la direzione da seguire”, ha detto Lasserre. L’obiettivo è costruire la costellazione per garantire la copertura in tempo reale di qualsiasi punto della Terra, che secondo lui richiederebbe tra i 50 e i 100 satelliti come YAM-9. (Loft attualmente gestisce 12 veicoli spaziali in orbita.)
Le lezioni apprese implementando questi modelli più piccoli in orbita forniranno informazioni su come le aziende tentano di implementare infrastrutture di calcolo su larga scala nello spazio, in particolare nelle aree prosaiche ma vitali della gestione dell’energia e della memoria.
Potrebbero anche aprire la strada a nuovi strumenti scientifici. L’idea di NAVI-Space è nata quando Delfa Victoria e il ricercatore del JPL Taran Cyriac John stavano pensando ad assistenti digitali per gli astronauti che esploravano la Luna o Marte.
“Stiamo pensando, okay, hai astronauti con tute pressurizzate e sai che non possono toccare una tastiera, qualunque cosa vogliano fare è complessa.” Delfa Victoria ha detto. “Allora, che ne dici di fornire un assistente, come nei videogiochi e nei film, dove vedi un’intelligenza artificiale interattiva?”
Basta non chiamarlo HAL 9000.
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