Un satélite acaba de aprender a encontrar cosas por sí mismo — esto es lo que significa
Por primera vez, un satélite de observación de la Tierra ha encontrado lo que buscaba — por sí solo, sin analistas humanos en el terreno. Este hito, que ocurrió en abril, marca el primer uso reportado de un modelo de visión-lenguaje en órbita, y ofrece una visión de cómo la IA podría cambiar fundamentalmente las capacidades de los sensores basados en el espacio — y cuán valiosos pueden llegar a ser.
Típicamente, los satélites descargan grandes cantidades de datos a los analistas en la Tierra, quienes utilizan algoritmos de aprendizaje automático o sus propios ojos para entender lo que está sucediendo. Pero a bordo de Yam-9, una nave espacial construida por la empresa de infraestructura espacial Loft Orbital, un paquete de software desarrollado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA identificó áreas de interés en respuesta a consultas en lenguaje natural.
Gemma 3 de Google DeepMind — el modelo de visión-lenguaje, o VLM, que impulsó la demostración — está diseñado específicamente para aplicaciones en el borde, lo que significa que está hecho para funcionar en hardware limitado, lejos de un centro de datos. Los VLM combinan la comprensión contextual de grandes modelos de lenguaje con la capacidad de analizar imágenes: los investigadores pidieron al modelo que clasificara datos de sensores donde el medio ambiente natural se encuentra con el desarrollo humano, por ejemplo, o que identificara infraestructura alrededor de centros ferroviarios — y lo hizo.
La demostración es significativa por dos razones. A corto plazo, podría hacer que los sensores espaciales sean mucho más útiles al realizar una clasificación inicial de datos en órbita, reduciendo la inundación de datos en bruto que los analistas actualmente tienen que filtrar. A largo plazo, es un punto de prueba para ejecutar infraestructuras de IA a gran escala en el espacio.
"Esto abre la puerta a capas de patrullaje siempre activas en el espacio", dijo Paul Lasserre, jefe de IA de Loft, a TechCrunch. "Si tienes un VLM, puedes tener lógica—como 'monitorea esta frontera por mí, y avísame cuando algo sea sospechoso,' e interactuar continuamente con los satélites."
Las naves espaciales de Loft están diseñadas como plataformas para clientes de terceros. El modelo de negocio está más cerca de la infraestructura como servicio que de la fabricación de satélites tradicional. Un acuerdo reciente vio como construyó, lanzó y operó seis nuevos satélites para EarthDaily, que analizará y comercializará los datos recopilados a bordo de la nave espacial. Yam-9 fue lanzado en otoño de 2025 como un proyecto piloto para los proyectos de IA orbital de la compañía, e incluye una GPU Nvidia Jetson Orrin AGX, uno de los chips líderes utilizados en computación espacial.
Juan Delfa Victoria, líder técnico del grupo de IA de NASA JPL, lideró el desarrollo de NAVI-Orbital, un paquete de software que fue efectivamente el arnés para el VLM Gemma 3. Mientras que Gemma 3 está disponible comercialmente, los ingenieros de software tuvieron que optimizar el paquete de software para reducir la cantidad de bibliotecas y memoria que requeriría.
Si bien este es el primer uso reportado de un VLM en órbita, podemos esperar que otras empresas sigan el mismo camino. Planet Labs opera satélites con procesadores Jetson Orin; por ahora, los está utilizando para tareas más simples de detección de objetos, pero un portavoz dice que se están llevando a cabo investigaciones sobre otras aplicaciones de IA, incluyendo VLM.