Satélite agora localiza objetos de forma autônoma, o que representa um avanço na IA espacial

Pela primeira vez, um satélite de observação da Terra localizou seu alvo de forma independente, sem a intervenção de analistas humanos em terra. Esse marco, alcançado em abril, marcou o primeiro uso registrado de um modelo de visão e linguagem em órbita, oferecendo um vislumbre de como a IA poderia transformar fundamentalmente as capacidades e o valor dos sensores espaciais.

Normalmente, os satélites enviam grandes volumes de dados para analistas na Terra, que dependem de aprendizado de máquina ou inspeção manual para interpretá-los. Mas a bordo do Yam-9, uma espaçonave construída pela Loft Orbital, um pacote de software do Laboratório de Propulsão a Jato da NASA identificou áreas de interesse em resposta a consultas em linguagem natural.

O Gemma 3, da Google DeepMind — o modelo de visão-linguagem (VLM) que impulsionou a demonstração —, foi projetado para aplicações de ponta, rodando em hardware limitado, longe de centros de dados. Os VLMs combinam o raciocínio contextual de grandes modelos de linguagem com recursos de análise de imagens. Por exemplo, os pesquisadores pediram ao modelo que classificasse dados de sensores onde ambientes naturais se encontram com o desenvolvimento humano, ou que identificasse infraestrutura próxima a centros ferroviários, e ele cumpriu a tarefa.

Essa demonstração é importante por dois motivos. No curto prazo, ela poderia tornar os sensores espaciais muito mais úteis ao realizar uma triagem inicial dos dados em órbita, reduzindo a enxurrada de dados brutos que os analistas precisam analisar atualmente. A longo prazo, ela serve como prova de conceito para a operação de infraestrutura de IA em maior escala no espaço.

“Isso abre as portas para camadas de patrulhamento sempre ativas no espaço”, disse o chefe de IA da Loft, Paul Lasserre, ao TechCrunch. “Com um VLM, é possível implementar lógicas — como ‘monitore esta fronteira e me alerte quando algo parecer suspeito’ — e interagir continuamente com os satélites.”

As espaçonaves da Loft são construídas como plataformas para clientes terceirizados. O modelo de negócios se assemelha mais à infraestrutura como serviço do que à fabricação tradicional de satélites. Em um acordo recente, a Loft construiu, lançou e operou seis novos satélites para a EarthDaily, que analisará e comercializará os dados coletados a bordo. O Yam-9 foi lançado no outono de 2025 como um pioneiro para os projetos de IA orbital da empresa e carrega uma GPU Nvidia Jetson Orin AGX, um dos principais chips utilizados na computação espacial.

Juan Delfa Victoria, líder técnico do grupo de IA do JPL da NASA, liderou o desenvolvimento do NAVI-Orbital, um pacote de software que serviu como base para o VLM do Gemma 3. Embora o Gemma 3 seja um produto pronto para uso, os engenheiros de software tiveram que otimizar o pacote para reduzir as bibliotecas e a memória necessárias.

Embora este seja o primeiro caso relatado de uso de um VLM em órbita, espera-se que outras empresas sigam o exemplo. A Planet Labs opera satélites com processadores Jetson Orin, atualmente utilizados para tarefas mais simples de detecção de objetos. No entanto, um porta-voz afirma que estão em andamento pesquisas sobre outras aplicações de IA, incluindo VLMs.

A Kepler Communications, que opera o maior cluster de GPUs no espaço, se recusou a comentar se implantou VLMs em órbita, citando acordos de confidencialidade (NDA) com parceiros. No entanto, observou que houve “vários casos de uso não divulgados de nosso ambiente de computação” desde o lançamento dessas espaçonaves em janeiro.

“Agora que comprovamos o conceito, essa é a direção que estamos seguindo”, disse Lasserre. O objetivo é expandir a constelação para fornecer cobertura em tempo real em qualquer lugar da Terra, o que, segundo ele, exigiria de 50 a 100 satélites como o Yam-9. (Atualmente, a Loft opera 12 espaçonaves em órbita.)

As lições aprendidas com a implantação desses modelos menores em órbita vão orientar a forma como as empresas abordarão a infraestrutura de computação em maior escala no espaço, especialmente nas áreas prosaicas, mas críticas, de gerenciamento de energia e memória.

Elas também poderiam abrir caminho para novas ferramentas científicas. O conceito do NAVI-Space teve origem com o pesquisador do JPL Taran Cyriac John, que imaginou assistentes digitais para astronautas explorando a Lua ou Marte.

“Estamos pensando: você tem astronautas em trajes pressurizados, e eles não conseguem digitar em um teclado — o que quer que queiram fazer é complexo”, disse Delfa Victoria. “Então, que tal fornecermos um assistente, como nos videogames e filmes, onde você vê uma IA que é interativa?”

Só não o chamem de HAL 9000.