Спутник Yam‑9 впервые самостоятельно, без участия аналитиков на Земле, нашёл цели по текстовому запросу с помощью vision‑language модели Gemma 3 от Google DeepMind.
Обычно спутники передают на Землю большие объёмы данных, но Yam‑9 обработал запросы прямо на орбите благодаря ПО NAVI‑Orbital от Лаборатории реактивного движения NASA.
Gemma 3 — лёгкая VLM для ограниченного железа, которая объединяет понимание языка и анализ изображений. Модель классифицировала данные на стыке природы и застройки, находила инфраструктуру у железных дорог.
В ближней перспективе — сортировка данных на орбите сократит поток сырых данных для аналитиков. В долгой — это шаг к масштабному ИИ в космосе.
«VLM открывает путь к постоянно активному патрулированию из космоса — мониторинг границ, уведомления о подозрительном», — Пол Лассер, глава AI Loft Orbital.
Yam‑9 — платформа для сторонних клиентов, построенная Loft Orbital. Спутник оснащён чипом Nvidia Jetson Orin AGX для ИИ‑нагрузок.
Инженеры NASA JPL оптимизировали Gemma 3: сократили количество библиотек и объём требуемой памяти для работы на орбите.
Другие компании тоже экспериментируют: Planet Labs использует Jetson Orin для простого обнаружения объектов, Kepler не раскрывает детали из‑за NDA.
Цель Loft — 50–100 таких спутников для покрытия Земли в реальном времени.
Уроки развёртывания малых ИИ‑моделей на орбите пригодятся для будущих крупных космических инфраструктур, особенно в управлении энергией и памятью.
Идея NAVI‑Orbital родилась из потребности в цифровом ассистенте для астронавтов на Луне или Марсе — голосовой помощник, как в фильмах.
0 комментариев