Первый в истории случай автономного поиска объектов на орбите
В апреле 2025 года спутник наблюдения Земли впервые самостоятельно нашел на орбите то, что искал, без участия аналитиков на Земле. Это событие стало первым задокументированным применением vision-language модели (VLM) в космосе и показывает, как ИИ способен кардинально изменить возможности космических сенсоров и их ценность.
Обычно спутники передают большие объемы данных на Землю, где аналитики с помощью алгоритмов машинного обучения или собственных глаз разбирают, что происходит. Но на борту Yam-9, аппарата, построенного компанией Loft Orbital, программный пакет, созданный Лабораторией реактивного движения NASA (JPL), смог выявлять области интереса в ответ на запросы на естественном языке.
В основе демонстрации лежала модель Google DeepMind Gemma 3 — vision-language модель, специально разработанная для периферийных вычислений (edge). Она способна работать на ограниченном оборудовании вдали от дата-центров. VLM объединяют понимание контекста больших языковых моделей с анализом изображений: исследователи просили модель классифицировать данные сенсоров там, где природная среда встречается с человеческой застройкой, или выявлять инфраструктуру вокруг железнодорожных узлов — и она успешно справлялась.
Почему это важно: от сортировки данных к постоянному мониторингу
Демонстрация имеет два ключевых значения. В ближайшей перспективе она может сделать космические сенсоры гораздо полезнее, выполняя первичную сортировку данных прямо на орбите и сокращая поток сырой информации, который сейчас приходится обрабатывать аналитикам. В долгосрочной — это доказательство концепции для развертывания более масштабной ИИ-инфраструктуры в космосе.
«Это открывает дверь к постоянно действующим патрульным слоям в космосе, — говорит глава ИИ-направления Loft Orbital Пол Лассер. — Если у вас есть VLM, вы можете задать логику вроде „следи за этой границей и сообщи, если что-то покажется подозрительным“, и вести диалог со спутниками».
Спутники Loft Orbital разработаны как платформы для сторонних клиентов — бизнес-модель ближе к «инфраструктуре как услуге», чем к традиционному производству спутников. Одна из недавних сделок предполагает строительство, запуск и эксплуатацию шести новых аппаратов для EarthDaily, которая будет анализировать и продавать собранные данные. Yam-9 был запущен осенью 2025 года как первопроходец для орбитальных ИИ-проектов компании и оснащен графическим процессором Nvidia Jetson Orin AGX — одним из ведущих чипов для космических вычислений.
Хуан Дельфа Виктория, технический руководитель группы ИИ в NASA JPL, возглавлял разработку программного пакета NAVI-Orbital, который фактически служил обвязкой для модели Gemma 3. Хотя сама Gemma 3 — готовая модель, инженерам пришлось оптимизировать пакет, чтобы сократить количество необходимых библиотек и потребляемую память.
Хотя это первый зарегистрированный случай использования VLM на орбите, можно ожидать, что и другие компании последуют примеру. Planet Labs уже запускает спутники с процессорами Jetson Orin; пока они применяются для более простых задач обнаружения объектов, но, по словам представителя компании, ведутся исследования в области других ИИ-приложений, включая VLM.
Kepler Communications, управляющая крупнейшей группировкой GPU в космосе, отказалась сообщить, развертывала ли она VLM на орбите, сославшись на соглашения о неразглашении с партнерами. Однако в компании отметили, что с момента запуска спутников в январе было «несколько нераскрытых случаев использования нашей вычислительной среды».
«Теперь, когда мы доказали концепцию, это действительно направление движения, — сказал Лассер. — Цель — построить группировку, обеспечивающую покрытие любой точки Земли в реальном времени, для чего, по его оценкам, потребуется от 50 до 100 спутников, подобных Yam-9». (Сейчас Loft Orbital управляет 12 аппаратами на орбите.)
Уроки, извлеченные при развертывании небольших моделей на орбите, помогут компаниям в будущем создавать более масштабную вычислительную инфраструктуру в космосе, особенно в таких приземленных, но критически важных областях, как управление питанием и памятью.
Эти наработки могут также проложить путь к новым научным инструментам. Идея NAVI-Space родилась у исследователя JPL Тарана Сириака Джона, который размышлял о цифровых помощниках для астронавтов, исследующих Луну или Марс.
«Мы думаем: у астронавтов герметичные скафандры, они не могут стучать по клавиатуре, а всё, что им нужно делать, — сложное, — пояснил Дельфа Виктория. — Так почему бы не предоставить им помощника, как в видеоиграх и фильмах, где есть интерактивный ИИ?»
Только не называйте его HAL 9000.