Pela primeira vez, um satélite de observação da Terra conseguiu identificar alvos de interesse de forma autônoma, sem a necessidade de analistas humanos em solo. Este marco, ocorrido em abril, representa o primeiro uso relatado de um modelo de visão-linguagem em órbita, oferecendo uma visão de como a inteligência artificial pode transformar as capacidades dos sensores espaciais e aumentar seu valor.
Tradicionalmente, satélites baixam grandes volumes de dados para analistas na Terra, que utilizam algoritmos de aprendizado de máquina ou análise visual para interpretar as informações. No entanto, o satélite Yam-9, desenvolvido pela empresa de infraestrutura espacial Loft Orbital, utilizou um pacote de software criado pelo Laboratório de Propulsão a Jato da NASA para identificar áreas de interesse em resposta a consultas em linguagem natural.
O modelo de visão-linguagem Gemma 3, da Google DeepMind, que impulsionou a demonstração, foi desenvolvido para aplicações em borda. Ele é projetado para operar em hardware limitado e distante de um centro de dados, combinando a compreensão contextual de grandes modelos de linguagem com a capacidade de analisar imagens.
Pesquisadores pediram ao modelo para classificar dados de sensores onde o ambiente natural encontra o desenvolvimento humano ou identificar infraestrutura ao redor de centros ferroviários. O modelo realizou essas tarefas com sucesso, demonstrando sua eficácia em ambientes restritos.
Essa demonstração é significativa por duas razões. No curto prazo, pode tornar os sensores espaciais muito mais úteis ao realizar uma triagem inicial de dados em órbita, reduzindo o fluxo de dados brutos que os analistas precisam processar. A longo prazo, é uma prova de conceito para a execução de infraestruturas de inteligência artificial em larga escala no espaço.
Paul Lasserre, chefe de IA da Loft, afirmou que isso abre caminho para camadas de patrulha sempre ativas no espaço. Com um modelo de visão-linguagem, é possível programar lógicas como «monitore esta fronteira para mim e me avise quando algo suspeito acontecer», permitindo uma interação contínua com os satélites.
Os satélites da Loft são projetados como plataformas para clientes terceirizados, aproximando-se mais de um modelo de infraestrutura como serviço do que da fabricação tradicional de satélites. Um acordo recente, por exemplo, resultou na construção, lançamento e operação de seis novos satélites para a EarthDaily, empresa que analisará e comercializará os dados coletados a bordo das espaçonaves.
O Yam-9 foi lançado no outono de 2025 como um caminho para os projetos de inteligência artificial orbital da Loft. Ele inclui um GPU Nvidia Jetson Orrin AGX, um dos principais chips utilizados em computação espacial para essas finalidades.
Juan Delfa Victoria, líder técnico do grupo de IA do Laboratório de Propulsão a Jato da NASA, liderou o desenvolvimento do NAVI-Orbital, um pacote de software que serviu como suporte para o modelo Gemma 3. Embora o Gemma 3 seja um produto pronto, os engenheiros de software precisaram otimizar o pacote para reduzir a quantidade de bibliotecas e memória necessárias.
Enquanto esta é a primeira utilização relatada de um modelo de visão-linguagem em órbita, espera-se que outras empresas sigam o exemplo. A Planet Labs opera satélites com processadores Jetson Orin; no momento, eles os utilizam para tarefas mais simples de detecção de objetos, mas pesquisas estão em andamento para outras aplicações de inteligência artificial, incluindo modelos de visão-linguagem.
A Kepler Communications, que opera o maior grupo de GPUs no espaço, observou que houve vários casos de uso não divulgados de seu ambiente de computação desde o lançamento dessas espaçonaves em janeiro deste ano.
Lasserre destacou que, agora que o conceito foi comprovado, esse é o caminho a seguir. O objetivo é expandir a constelação para garantir cobertura em tempo real de qualquer lugar na Terra, o que, segundo ele, exigiria entre 50 e 100 satélites como o Yam-9.
Atualmente, a Loft opera 12 espaçonaves em órbita, e as lições aprendidas ao implantar esses modelos menores informarão como as empresas tentarão implementar infraestruturas de computação em escala maior no espaço. Isso será particularmente relevante nas áreas prosaicas, mas vitais, de gerenciamento de energia e memória.
Esses avanços também podem abrir caminho para novas ferramentas científicas. A ideia para o NAVI-Space começou com o pesquisador do Laboratório de Propulsão a Jato da NASA, Taran Cyriac John, que estava pensando em assistentes digitais para astronautas explorando a Lua ou Marte.
«Estamos pensando, ok, você tem astronautas com trajes pressurizados, e sabe que eles não podem ficar digitando em um teclado, qualquer coisa que eles queiram fazer é complexa», disse Delfa Victoria. Ele adicionou que a ideia é «fornecer um assistente, como nos videogames e nos filmes, onde você vê uma IA interativa», mas ressaltou que não se deve chamá-lo de HAL 9000.