W kroku milowym, który wydaje się równie nieunikniony, co wyjęty wprost z powieści science fiction, satelita obserwacyjny po raz pierwszy w historii samodzielnie odnalazł wskazany cel. To osiągnięcie, zarejestrowane w kwietniu na pokładzie jednostki YAM-9 firmy Loft Orbital, stanowi pierwszy odnotowany przypadek użycia modelu wizyjno-językowego (VLM) bezpośrednio na orbicie. Oznacza to, że satelita przestał być jedynie „okiem” całkowicie zależnym od armii analityków na Ziemi, a stał się autonomicznym obserwatorem.
Na orbicie, gdzie moc obliczeniowa jest towarem deficytowym, uruchomiono model Gemma 3 od Google DeepMind – sztuczną inteligencję zaprojektowaną specjalnie z myślą o zastosowaniach typu „edge”. Cała demonstracja opierała się na układzie GPU NVIDIA Jetson Orin AGX, zarządzanym przez oprogramowanie dostarczone przez NASA Jet Propulsion Laboratory. Zamiast tradycyjnego, mozolnego przesyłania terabajtów surowych zdjęć na Ziemię, by tamtejsi specjaliści mogli je przesiać, YAM-9 otrzymywał zapytania w języku naturalnym – np. „zidentyfikuj infrastrukturę wokół węzłów kolejowych”. Pokładowe AI samodzielnie przeprowadzało wstępną selekcję (triage), flagując i wysyłając na dół tylko te dane, które faktycznie były istotne.
Dlaczego to przełom?
Ta demonstracja w praktyce zmienia satelity z „głupich” aparatów w inteligentnych, samodzielnych zwiadowców. Przetwarzanie danych u źródła pozwala drastycznie ograniczyć gigantyczne ilości informacji, które muszą być transmitowane na Ziemię, co od lat stanowiło wąskie gardło operacji kosmicznych. Co więcej, otwiera to drogę do wizji, którą Paul Lasserre, szef działu AI w Loft Orbital, nazywa „stale aktywnymi warstwami patrolowymi w przestrzeni kosmicznej”. Zamiast zlecać satelicie wykonanie konkretnego zdjęcia, operatorzy będą mogli wydawać mu ciągłe instrukcje: „Monitoruj tę granicę i zaalarmuj mnie, gdy dostrzeżesz coś podejrzanego”. To pierwszy krok ku przyszłości, w której kosmiczna infrastruktura nie tylko gromadzi dane, ale realnie podejmuje decyzje.
