Pela primeira vez, um satélite de observação da Terra encontrou o que procurava — sozinho, sem analistas humanos no terreno. O marco, que ocorreu em abril, marca o primeiro uso relatado de um modelo de linguagem de visão em órbita e oferece um vislumbre de como a IA poderia mudar fundamentalmente o que os sensores espaciais são capazes de fazer – e quanto eles valem.
Normalmente, os satélites baixam grandes quantidades de dados para analistas na Terra abaixo, que usam algoritmos de aprendizado de máquina ou seus próprios olhos para descobrir o que está acontecendo. Mas a bordo do Yam-9, uma espaçonave construída por uma empresa de infraestrutura espacial Sótão Orbitalum pacote de software construído pelo Laboratório de Propulsão a Jato da NASA identificou áreas de interesse em resposta a consultas em linguagem natural.
O Gemma 3 do Google DeepMind – o modelo de linguagem de visão, ou VLM, que impulsionou a demonstração – foi desenvolvido especificamente para aplicativos de ponta, o que significa que foi projetado para ser executado em hardware limitado, longe de um data center. Os VLMs combinam a compreensão contextual de grandes modelos de linguagem com a capacidade de analisar imagens: os investigadores pediram ao modelo para classificar dados de sensores onde o ambiente natural encontra o desenvolvimento humano, por exemplo, ou para identificar infra-estruturas em torno de centros ferroviários – e assim o fez.
A demonstração é significativa por duas razões. No curto prazo, poderia tornar os sensores espaciais muito mais úteis, fazendo a triagem inicial de dados em órbita, reduzindo a enxurrada de dados brutos que os analistas atualmente têm de analisar. A longo prazo, é uma prova da execução de infraestruturas de IA em larga escala no espaço.
“Isso abre a porta para camadas de patrulha sempre ativas no espaço”, disse o chefe de IA da Loft, Paul Lasserre, ao TechCrunch. “Se você tem um VLM, você pode ter lógica – como ‘monitorar esta fronteira para mim e me avisar quando algo for suspeito’ e interagir com os satélites.”
As espaçonaves da Loft são projetadas como plataformas para clientes terceirizados. O modelo de negócios está mais próximo da infraestrutura como serviço do que da fabricação tradicional de satélites. Um acordo recente permitiu construir, lançar e operar seis novos satélites para o EarthDaily, que analisará e comercializará os dados coletados a bordo da espaçonave. O Yam-9 foi lançado no outono de 2025 como um pioneiro para os projetos orbitais de IA da empresa e inclui uma GPU Nvidia Jetson Orrin AGX, um dos principais chips usados em computação espacial.
Juan Delfa Victoria, líder técnico do grupo de IA do JPL da NASA, liderou o desenvolvimento do NAVI-Orbital, um pacote de software que foi efetivamente o equipamento para o VLM Gemma 3. Embora o Gemma 3 esteja disponível, os engenheiros de software tiveram que simplificar o pacote de software para reduzir a quantidade de bibliotecas e memória que seria necessária.
Embora este seja o primeiro uso relatado de um VLM em órbita, podemos esperar que outras empresas sigam o exemplo. Planet Labs voa satélites com processadores Jetson Orin; por enquanto, ele os usa para tarefas mais simples de detecção de objetos, mas um porta-voz diz que pesquisas estão em andamento em outras aplicações de IA, incluindo VLMs.
A Kepler Communications, que opera o maior grupo de GPUS no espaço, recusou-se a dizer se havia implantado VLMs no espaço devido a acordos de NDA com parceiros, mas observou que houve “vários casos de uso não divulgados de nosso ambiente computacional” desde o lançamento dessas espaçonaves em janeiro.
“Agora que provamos o conceito, essa é realmente a direção da viagem”, disse Lasserre. O objetivo é construir a constelação para garantir a cobertura em tempo real de qualquer lugar da Terra, o que, segundo ele, levaria entre 50 e 100 satélites como o Yam-9. (Loft atualmente opera 12 espaçonaves em órbita.)
As lições aprendidas ao implantar esses modelos menores em órbita informarão como as empresas tentam implantar infraestrutura de computação em larga escala no espaço, especialmente nas áreas prosaicas, mas vitais, de gerenciamento de energia e memória.
Poderiam também abrir caminho para novas ferramentas científicas. A ideia do NAVI-Space começou com o pesquisador do JPL Taran Cyriac John, que estava pensando em assistentes digitais para astronautas que exploravam a Lua ou Marte.
“Estamos pensando, ok, você tem astronautas com trajes pressurizados e sabe que eles não podem digitar um teclado, o que quer que eles queiram fazer é complexo”. Delfa Victoria disse. “Então, que tal fornecermos um assistente, como em videogames e filmes, onde você vê uma IA interativa?”
Só não chame isso de HAL 9000.
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