Спутник научился искать цели без людей — и это может изменить космическую разведку

© Loft Orbital, Inc. / loftorbital.com

Впервые спутник наблюдения Земли самостоятельно определил интересующие объекты на орбите, без помощи аналитиков на Земле. Демонстрация стала первым заявленным случаем применения визуально-языковой модели в космосе.

Новый этап для спутникового анализа

Обычно спутники передают на Землю большие массивы данных, а уже затем специалисты или алгоритмы машинного обучения разбирают снимки и ищут важные детали. В случае с аппаратом YAM-9, созданным компанией Loft Orbital, часть этой работы удалось перенести прямо на орбиту.

На борту использовался программный пакет NASA Jet Propulsion Laboratory. Он обрабатывал запросы на естественном языке и находил зоны интереса в данных со спутниковых сенсоров.

Как ИИ понял, что искать

Демонстрация работала на базе Google DeepMind Gemma 3 — визуально-языковой модели, рассчитанной на периферийные устройства, то есть на работу вдали от дата-центров и на ограниченном оборудовании.

Такие модели совмещают понимание контекста, характерное для больших языковых моделей, с анализом изображений. Исследователи, например, просили систему классифицировать участки, где природная среда соприкасается с застройкой, а также находить инфраструктуру возле железнодорожных узлов. Модель справилась с этими задачами.

Почему это важно

Главное практическое значение технологии — первичная сортировка данных прямо на орбите. Это может сократить поток «сырой» информации, который сегодня приходится просматривать аналитикам.

В более долгосрочной перспективе эксперимент показывает, что в космосе можно разворачивать более сложную ИИ-инфраструктуру. В Loft Orbital считают, что такие системы открывают путь к постоянному мониторингу из космоса: спутники смогут получать задачи вроде наблюдения за конкретным районом и сообщать о подозрительных изменениях.

Что известно о YAM-9

YAM-9 запустили осенью 2025 года как испытательную платформу для орбитальных ИИ-проектов Loft Orbital. На аппарате установлен графический процессор Nvidia Jetson Orin AGX — один из заметных чипов, применяемых для вычислений в космосе.

Loft Orbital строит свои спутники как платформы для сторонних клиентов. Компания работает скорее по модели инфраструктуры как услуги, чем классического производства спутников. Среди недавних проектов — создание, запуск и эксплуатация шести спутников для EarthDaily, которая будет анализировать и продавать данные, собранные этими аппаратами.

Кто может пойти следом

Хотя это первый заявленный случай использования визуально-языковой модели на орбите, похожие эксперименты могут появиться и у других компаний. Planet Labs уже использует спутники с процессорами Jetson Orin, пока в более простых задачах распознавания объектов, но изучает и другие ИИ-направления, включая визуально-языковые модели.

Kepler Communications, у которой работает крупнейшая группа GPU в космосе, не раскрыла, применялись ли у неё такие модели, сославшись на соглашения о неразглашении с партнёрами. При этом компания отметила, что после запуска её аппаратов в январе уже было несколько закрытых сценариев использования вычислительной среды.

От эксперимента к группировке

В Loft Orbital считают, что доказательство концепции задаёт дальнейшее направление развития. Цель — развернуть группировку, способную обеспечивать почти реальное покрытие любой точки Земли. По оценке компании, для этого понадобилось бы от 50 до 100 спутников уровня YAM-9. Сейчас Loft Orbital управляет 12 аппаратами на орбите.

Опыт работы с небольшими моделями поможет понять, как разворачивать в космосе более крупные вычислительные системы. Особенно важными остаются вопросы энергопотребления и управления памятью.

Перспектива для науки и миссий

Технология может пригодиться не только для наблюдения Земли. Идея NAVI-Space появилась, когда Хуан Делфа Виктория из AI-группы NASA JPL и исследователь JPL Таран Сириак Джон обсуждали цифровых помощников для астронавтов на Луне или Марсе.

Логика проста: в скафандре сложно пользоваться клавиатурой, а задачи могут быть комплексными. Поэтому разработчики рассматривают интерактивного ИИ-помощника как инструмент, который сможет помогать астронавтам в полевых условиях.