Yam-9

Prvi put ikad: AI satelit potpuno samostalno pronašao metu na Zemlji

Nakon primanja obične tekstualne poruke od strane istraživača, satelit je uspješno locirao i klasifikovao cilj na tlu.

Izvor: Loft Orbital

Satelit za osmatranje Zemlje Yam-9 uspješno je identifikovao zadati cilj na tlu bez ikakve intervencije ljudskih operatera.

Ovaj uspjeh, postignut u aprilu, predstavlja prvu zabilježenu upotrebu naprednog AI modela za analizu slika direktno u orbiti. Ova tehnologija otvara potpuno nove mogućnosti u načinu na koji svemirske letjelice obrađuju i selektuju podatke.

Tradicionalno, sateliti šalju ogromne količine sirovih snimaka analitičarima na Zemlji, koji tek naknadno, uz pomoć računarskih algoritama i sopstvenog iskustva, donose zaključke.

Satelit Yam-9, koji je konstruisala kompanija Loft Orbital, pokazao je sposobnost da samostalno analizira područja na osnovu upita poslatih na prirodnom jeziku.

Izvor: Loft Orbital

Softversku osnovu ovog satelita čini model Gemma 3 Vision-Language Model, koji je razvio Google DeepMind. Ovaj sistem je specifičan po tome što je optimizovan za rad na ograničenom hardveru, daleko od moćnih kopnenih data centara, jer uspješno kombinuje razumijevanje teksta sa analizom vizuelnih podataka.

Istraživači su od modela tražili da prepozna infrastrukturu oko željezničkih čvorišta i klasifikuje područja u kojima se prepliću ljudska aktivnost i prirodno okruženje, što je satelit uspješno izvršio.

Izvor: Loft Orbital / NASA JPL

Za obradu ovako složenih operacija u svemiru korišćen je grafički procesor Nvidia Jetson Orrin AGX, koji trenutno predstavlja jedan od najnaprednijih čipova za svemirske računarske sisteme.

Kompanija Loft Orbital trenutno upravlja sa 12 letjelica u orbiti, a krajnji cilj im je formiranje mreže od 50 do 100 pametnih satelita koji bi omogućili pokrivanje bilo koje tačke na Zemlji u realnom vremenu.

Kratkoročno, ovi modeli će značajno olakšati rad analitičarima jer će se prva selekcija i sortiranje podataka obavljati još u svemiru, čime se drastično smanjuje količina informacija koje moraju da se šalju na Zemlju. Dugoročno, ovaj primjer potvrđuje da je postavljanje složene AI infrastrukture u orbiti postalo tehnički izvodljivo.