Por primera vez, un satélite de observación terrestre ha localizado por sí mismo, sin intervención de analistas en tierra, los elementos que se le habían indicado. El hito, alcanzado en abril a bordo del satélite Yam-9 de Loft Orbital, supone el primer uso documentado de un modelo de visión-lenguaje (VLM) en órbita. El software NAVI-Orbital, desarrollado por el Jet Propulsion Laboratory de la NASA, ejecutó en el satélite el modelo Gemma 3 de Google DeepMind, diseñado para aplicaciones en el extremo de la red, con hardware limitado. Los investigadores pudieron pedirle, en lenguaje natural, que clasificara zonas de transición entre entorno natural y zonas urbanizadas o que identificara infraestructura ferroviaria, y el sistema respondió correctamente.
La demostración tiene un doble alcance. En el corto plazo, el filtrado previo en órbita puede reducir el volumen de datos brutos que deben revisar los analistas. A largo plazo, valida la posibilidad de desplegar infraestructura de inteligencia artificial a mayor escala en el espacio. Yam-9, lanzado en otoño de 2025 como satélite piloto de los proyectos de IA orbital de Loft, incorpora una GPU Nvidia Jetson Orin AGX. Para que Gemma 3 funcionase a bordo, los ingenieros simplificaron el software y redujeron las bibliotecas y la memoria requeridas.
Loft Orbital opera doce satélites y estima que harían falta entre 50 y 100 unidades similares para ofrecer cobertura en tiempo real de cualquier punto de la Tierra. Otras compañías, como Planet Labs y Kepler Communications, ya trabajan con procesadores en órbita y exploran aplicaciones de IA más avanzadas, incluidos VLM. El proyecto NAVI-Space, origen del software, nació con la idea de asistir a astronautas en la Luna o Marte mediante un asistente interactivo en órbita.