Por primera vez, un satélite de observación de la Tierra ha encontrado lo que buscaba, por sí solo, sin analistas humanos en tierra. El hito, que se produjo en abril, marca el primer uso reportado de un modelo de visión y lenguaje en órbita y ofrece una idea de cómo la IA podría cambiar fundamentalmente lo que los sensores espaciales son capaces de hacer y cuánto valen.
Normalmente, los satélites descargan grandes cantidades de datos a los analistas en la Tierra, quienes utilizan algoritmos de aprendizaje automático o sus propios ojos para descubrir qué está pasando. Pero a bordo de Yam-9, una nave espacial construida por la empresa de infraestructura espacial Loft Orbital, un paquete de software construido 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 lenguaje de visión, o VLM, que impulsó la demostración, está diseñado específicamente para aplicaciones de borde, lo que significa que está diseñado para ejecutarse 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 los datos de los sensores donde el entorno natural se encuentra con el desarrollo humano, por ejemplo, o que identificara la infraestructura alrededor de los centros ferroviarios, y así lo hizo.
La manifestación es significativa por dos razones. En el corto plazo, podría hacer que los sensores espaciales sean mucho más útiles al realizar una clasificación inicial de datos en órbita, reduciendo la avalancha de datos sin procesar que los analistas actualmente tienen que analizar. A largo plazo, es una prueba para ejecutar una infraestructura de IA a mayor escala en el espacio.
«Abre la puerta a capas de patrulla siempre activas en el espacio», dijo a TechCrunch el jefe de IA de Loft, Paul Lasserre. «Si tienes un VLM, puedes tener lógica, como ‘supervisar esta frontera por mí y avisarme cuando haya algo sospechoso’ e interactuar de un lado a otro con los satélites».
Las naves espaciales de Loft están diseñadas como plataformas para clientes externos. El modelo de negocio está más cerca de la infraestructura como servicio que de la fabricación tradicional de satélites. En un acuerdo reciente, construyó, lanzó y operó seis nuevos satélites para EarthDaily, que analizarán y comercializarán los datos recopilados a bordo de la nave espacial. Yam-9 se lanzó en el otoño de 2025 como pionero de los proyectos de inteligencia artificial 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 del JPL de la NASA, dirigió el desarrollo de NAVI-Orbital, un paquete de software que fue efectivamente el arnés del Gemma 3 VLM. Si bien Gemma 3 ya no está disponible, 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 compañías sigan su ejemplo. Planet Labs vuela satélites con procesadores Jetson Orin; por ahora, los está utilizando para tareas de detección de objetos más simples, pero un portavoz dice que se están realizando investigaciones sobre otras aplicaciones de IA, incluidos los VLM.
Kepler Communications, que opera el grupo más grande de GPUS en el espacio, se negó a decir si había implementado VLM en el espacio debido a acuerdos de NDA con socios, pero señaló que ha habido «varios casos de uso no revelados de nuestro entorno informático» desde que se lanzaron esas naves espaciales en enero.
«Ahora que hemos probado el concepto, esa es realmente la dirección a seguir», dijo Lasserre. El objetivo es construir la constelación para garantizar la cobertura en tiempo real de cualquier lugar de la Tierra, lo que, según él, requeriría entre 50 y 100 satélites como Yam-9. (Loft actualmente opera 12 naves espaciales en órbita).
Las lecciones aprendidas al implementar estos modelos más pequeños en órbita informarán cómo las empresas intentan implementar infraestructura informática a mayor escala en el espacio, particularmente en las áreas prosaicas pero vitales de la gestión de energía y memoria.
También podrían allanar el camino para nuevas herramientas científicas. La idea de NAVI-Space comenzó con el investigador del JPL Taran Cyriac John, que estaba pensando en asistentes digitales para los astronautas que exploraban la Luna o Marte.
«Pensamos, está bien, tienes astronautas con trajes presurizados y sabes que no pueden tocar un teclado, cualquier cosa que quieran hacer es compleja». Dijo Delfa Victoria. «Entonces, ¿qué tal si proporcionamos un asistente, como en los videojuegos y en las películas, donde ves una IA que es interactiva?»
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