Un satellite ha appena imparato a pattugliare da solo la Terra dallo spazio

Yam-9 di Loft Orbital rappresenta il primo caso di satellite in grado di cercare autonomamente informazioni nello spazio. Lo fa grazie a un modello di AI multimodale (vision-language model) basato su Gemma 3 di Google DeepMind, integrato in un software sviluppato dal Jet Propulsion Laboratory della NASA. In pratica, quel che può fare è analizzare immagini direttamente in orbita e individuare gli elementi richiesti (tramite comandi in linguaggio naturale) senza dover inviare tutti i dati a Terra per l'analisi umana.

La tecnologia potrebbe trasformare i satelliti in sistemi più intelligenti e reattivi, capaci di monitorare aree specifiche, filtrare i dati in tempo reale e supportare nuove applicazioni scientifiche. Ma soprattutto, per quanto riguarda il lungo periodo, questo test apre la strada a infrastrutture di intelligenza artificiale nello spazio: del resto, aziende come Planet Labs, Kepler Communications e appunto Loft hanno già dimostrato ampia fiducia verso progetti come questo, che in gergo si chiamano applicazioni "edge" (funzionanti su hardware limitato lontano da un data center).

Il vision-language model o VLM integrato combina la comprensione contestuale di modelli linguistici complessi con la capacità di analizzare le immagini. Nel corso dell'esperimento, i ricercatori hanno chiesto al modello di classificare i dati dei sensori in corrispondenza dei punti di incontro tra ambiente naturale e presidi umani, o ancora di identificare le infrastrutture intorno agli snodi ferroviari. In entrambi i casi, il modello ha svolto con successo il compito assegnato.

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