NASA betrieb ein Google-KI-Modell in einem Satelliten. Hier ist, was es fand.
Ein kleines, effizientes KI-Modell analysierte echte Bilder aus dem Orbit und sendete einfache Textbeschreibungen statt Rohdaten zurück. Es könnte Waldbrand-Warnungen von 90 Minuten auf nahezu Echtzeit verkürzen.
Wichtigste Punkte
- NASAs Jet Propulsion Laboratory führte Googles Gemma 3 KI-Modell 2025 an Bord des Satelliten YAM-9 aus und markierte damit das erste Mal, dass ein Vision-Language-KI-System Bilder aus einer eigenen Kamera im Orbit verarbeitet.
- Das System, genannt NAVI-Orbital, erreichte bei einem bodengestützten Test vor dem Start 88 Prozent Genauigkeit beim Klassifizieren von 7.960 Bildern.
- Das Modell läuft mit nur 8 GB Speicher, klein genug für einen Laptop, aber leistungsstark genug, um Satellitenimagerie aus dem All zu beschreiben.
- Bandbreitenbeschränkungen verzögern Waldbrand-Satellitenwarnungen derzeit um bis zu 90 Minuten; Textzusammenfassungen von einer bordeigenen KI könnten diese Zeit auf nahezu null reduzieren.
- Wissenschaftler können den Satelliten nun mit einfachen englischsprachigen Anweisungen steuern, anstatt komplexe strukturierte Befehle über ein Operationsteam zu schreiben.
Ein Google-KI-Modell umkreist gerade die Erde und schaut aus einem Satellitenfenster hinaus, während es notiert, was es sieht.
NASAs Jet Propulsion Laboratory (JPL) hat Googles Gemma 3, ein Open-Source-Sprachmodell (eine Art KI, die Text liest und generiert und in diesem Fall auch Bilder versteht), an Bord eines kommerziellen Satelliten namens YAM-9 geflogen, der von einem Unternehmen namens Loft Orbital gebaut wurde. Das Experiment, das zuerst vom IEEE Spectrum AI berichtet wurde, markiert das erste Mal, dass ein Vision-Language-KI Bilder aus der eigenen Kamera eines Satelliten analysiert hat, während dieser sich noch im Orbit befindet.
Was tat die KI da oben tatsächlich?
Das System betrachtete Fotos, die von der Kamera des Satelliten aufgenommen wurden, und schrieb einfache englischsprachige Beschreibungen davon. Es wurden keine rohen Bilddateien zur Erde zurückgesendet. Nur Wörter.
Das Software-Framework, das es ausführt, heißt NAVI-Orbital. Während zwei Live-Tests flog der Satellit über Toulouse, Frankreich und die Küste Argentiniens. Die KI untersuchte jedes Bild und beantwortete vordefinierte Fragen: Ist dies ein Gewerbe- oder Wohngebiet? Sind natürliche Merkmale sichtbar?
Die gesamte Verarbeitung erfolgte auf einem kleinen Nvidia Jetson Orin AGX, einem Compute-Modul (ein eigenständiger Mini-Computer) von der Größe eines dicken Taschenbuchs, das häufig in Robotern verwendet wird. Die Version von Gemma 3 an Bord verwendet ein komprimiertes Format, das nur 8 GB Speicher benötigt. Delfa sagte es deutlich: „Man kann es auf einem winzigen, winzigen Computer ausführen."
| Detail | Zahl |
|---|---|
| Genauigkeit beim Bodentest | 88 % bei 7.960 Bildern |
| Modellgröße (Speicher) | 8 GB |
| Verfügbare Bordenenergie | 150 bis 500 Watt (Solarenergie) |
| Aktuelle Verzögerung bei Waldbrand-Warnungen | Bis zu 90 Minuten |
| Gespeicherte Daten vs. Originalbilder | Kilobyte vs. hunderte Megabyte |
Warum ist es wichtig, dass die KI im Satelliten und nicht am Boden ist?
Satelliten können Daten nur in festgelegten Intervallen zur Erde übertragen, und die Verbindung ist oft langsam. Das Senden eines vollständigen hochauflösenden Bildes kann erhebliche Bandbreite beanspruchen. Das Senden einer zweisätzigen Textbeschreibung benötigt fast nichts.
Loft Orbitals Geschäftsführer Paul Lasserre nennt dies „semantische Kompression": Die KI fasst zusammen, was wichtig ist, und nur diese Zusammenfassung wird nach Hause übertragen. „Es spielt keine Rolle, wenn die Verbindung langsam ist, weil Sie dutzende Kilobyte statt dutzende oder hunderte Megabyte herunterladen", sagte Lasserre.
Das Waldbrand-Beispiel macht dies konkret. Satelliten erkennen bereits Waldbrände, aber Datenverarbeitung und Download-Verzögerungen verschieben Warnungen jedoch um bis zu 90 Minuten zurück. Eine bordeigene KI, die ein Feuer als einfachen Text meldet, könnte dieses Zeitfenster dramatisch verkürzen.
Was ändert sich für Wissenschaftler, die Satelliten nutzen?
Heute erfordert die Steuerung eines Satelliten das Schreiben präziser, strukturierter Befehle, normalerweise durch ein spezialisiertes Operationsteam. NAVI-Orbital ermöglicht es einem Forscher, stattdessen eine einfache englischsprachige Frage oder Anweisung zu tippen, sie hochzuladen, und der Satellit führt sie aus.
„Jetzt kann ein Wissenschaftler einen Prompt schreiben, ihn ins Raumschiff hochladen, und das System wird dies berücksichtigen", sagte Juan Delfa, der technische Gruppenleiter bei NASA JPL, der das Projekt leitete. Um zu ändern, wonach der Satellit sucht, etwa um von Stadtmapping zu Waldbranderkennung zu wechseln, bearbeiten Sie einfach einen Text-Prompt. Keine neue Software. Kein Neutraining der KI.
Das System ist derzeit absichtlich von der Flugkontrolle abgeschottet. Es liest Bilder und gibt Beschreibungen zurück. Nicht mehr. Doch Delfas größere Vision ist ehrgeiziger: Er möchte, dass KI als natürlichsprachiger Begleiter für Astronauten fungiert und ihnen hilft, Ausrüstung in einem Raumanzug zu bedienen, wo Geschicklichkeit begrenzt ist.
Diese Zukunft ist noch Jahre Forschung entfernt. Was NAVI-Orbital bewies, ist, dass die beiden Grundlagen – das Ausführen eines leistungsstarken KI-Modells im Weltall und dessen Steuerung mit natürlicher Sprache – beide heute funktionieren.
Fazit: Falls Sie mit Satellitendaten, Erdbeobachtung oder Notfallreaktionssystemen arbeiten, behalten Sie dieses Projekt im Auge. Der praktische Nutzen, schnellere Warnungen, einfachere Befehle, ist näher dran als die meiste Raumfahrttechnologie.
