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Home»Startups»Los satélites acaban de aprender a encontrar cosas por sí solos. ¿Qué significa esto?
Startups

Los satélites acaban de aprender a encontrar cosas por sí solos. ¿Qué significa esto?

corp@blsindustriaytecnologia.comBy corp@blsindustriaytecnologia.comjunio 15, 2026No hay comentarios5 minutos de lectura
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Por primera vez, un satélite de observación de la Tierra encontró lo que buscaba por sí solo, sin analistas humanos en tierra. Este hito, que se produjo en abril, marca el primer uso reportado de modelos de lenguaje visual en órbita y brinda una idea de cómo la IA puede cambiar fundamentalmente las capacidades de los sensores espaciales y su valor.

Normalmente, los satélites descargan grandes cantidades de datos a los analistas en tierra, quienes utilizan algoritmos de aprendizaje automático o sus propios ojos para descubrir qué está pasando. Pero en la nave espacial YAM-9, construida por la empresa de infraestructura espacial Loft Orbital, un paquete de software creado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA respondió a consultas en lenguaje natural para identificar áreas de interés.

Gemma 3 de Google DeepMind, el modelo de lenguaje de visión o VLM que impulsó la demostración, está diseñado específicamente para aplicaciones de borde y está diseñado para ejecutarse en hardware limitado lejos de los centros de datos. VLM combina la comprensión contextual de un modelo de lenguaje a gran escala con la capacidad de analizar imágenes. Los investigadores pidieron al modelo que clasificara los datos de los sensores donde se encuentran el entorno natural y el desarrollo humano, por ejemplo, y que identificara la infraestructura alrededor de los centros ferroviarios. Y sucedió.

Esta demostración es importante por dos razones. A corto plazo, clasificar los datos iniciales en órbita podría aumentar en gran medida la utilidad de los sensores espaciales y reducir la cantidad de datos sin procesar que los analistas tienen que examinar actualmente. A largo plazo, esto demostrará el sentido de ejecutar una infraestructura de IA a gran escala en el espacio.

«Esto abre la puerta a una capa de patrullaje siempre activa en el espacio», dijo a TechCrunch Paul Lasserre, jefe de IA de Loft. «Con VLM, puedes crear lógica e interactuar con el satélite, como, ‘vigila este perímetro y avísame si hay algo que parezca sospechoso'».

Loft Spaceship está diseñado como una plataforma para clientes externos. Este modelo de negocio está más cerca de la infraestructura como servicio que de la fabricación tradicional de satélites. El reciente contrato construirá, lanzará y operará seis nuevos satélites para EarthDaily y analizará y venderá los datos recopilados en la nave espacial. YAM-9 se lanzará en el otoño de 2025 como Pathfinder para el proyecto de inteligencia artificial orbital de la compañía y funciona con la GPU Nvidia Jetson Orin AGX, uno de los chips líderes utilizados en informática espacial.

Juan Delfa Victoria, líder tecnológico del grupo de IA del JPL de la NASA, dirigió el desarrollo de NAVI-Orbital, un paquete de software que sirve como un arnés eficaz para el Gemma 3 VLM. Aunque Gemma 3 está disponible comercialmente, los ingenieros de software tuvieron que optimizar el paquete de software para reducir la cantidad de bibliotecas y memoria necesarias.

Aunque este es el primer uso reportado de VLM en órbita, esperamos que otros sigan su ejemplo. Planet Labs vuela satélites impulsados ​​por procesadores Jetson Orin. Por ahora, los está utilizando para tareas de detección de objetos más simples, pero un portavoz dijo que se están realizando investigaciones sobre otras aplicaciones de IA, incluido VLM.

Kepler Communications, que opera el grupo más grande de GPU en el espacio, se negó a decir si había implementado VLM en el espacio bajo acuerdos de NDA con socios, pero dijo que tenía «varios casos de uso no revelados para nuestro entorno informático» desde que se lanzó la nave espacial en enero.

«Ahora que tenemos la prueba del concepto, esa es realmente la dirección en la que vamos», dijo Laserre. El objetivo es construir una constelación de satélites que pueda cubrir todos los rincones del planeta en tiempo real, para lo que se necesitarían entre 50 y 100 satélites como el YAM-9, afirmó. (Loft actualmente opera 12 naves espaciales en órbita).

Las lecciones aprendidas al implementar estos pequeños modelos en órbita informarán cómo las empresas buscan implementar infraestructura informática a gran escala en el espacio, especialmente cómo abordan las áreas mundanas pero importantes de la gestión de energía y memoria.

También podría allanar el camino para nuevas herramientas científicas. La idea de NAVI-Space surgió cuando Delfa Victoria y el investigador del JPL Taran Cyriac John estaban pensando en un asistente digital para los astronautas que exploraban la Luna y Marte.

«Creemos que tenemos astronautas con trajes presurizados, pero sabemos que no pueden tocar un teclado. Lo que quieran hacer es complicado», dijo Delfa Victoria. «Entonces, ¿por qué no darnos un asistente interactivo impulsado por IA, como en los videojuegos y las películas?»

Por favor no lo llames HAL 9000.

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