La NASA ha eseguito un modello di AI di Google all'interno di un satellite. Ecco cosa ha scoperto.
Un modello di AI piccolo ed efficiente ha analizzato immagini reali dall'orbita e ha inviato descrizioni in testo semplice invece di dati grezzi. Potrebbe ridurre gli avvisi di incendi boschivi da 90 minuti a quasi istantaneo.
Punti chiave
- Il Jet Propulsion Laboratory della NASA ha eseguito il modello AI Gemma 3 di Google a bordo del satellite YAM-9 nel 2025, segnando la prima volta che un AI visione-linguaggio ha elaborato immagini in orbita dalla propria fotocamera.
- Il sistema, chiamato NAVI-Orbital, ha ottenuto un'accuratezza dell'88 percento nella classificazione di 7.960 immagini in un test basato a terra prima del lancio.
- Il modello funziona con soli 8 GB di memoria, abbastanza piccolo per un laptop, eppure abbastanza potente da descrivere le immagini satellitari dallo spazio.
- I limiti della larghezza di banda attualmente ritardano gli avvisi di incendi boschivi satellitari fino a 90 minuti; i riassunti di testo da un AI a bordo potrebbero ridurre questo a quasi zero.
- Gli scienziati ora possono dirigere il satellite utilizzando prompt in inglese semplice piuttosto che scrivere comandi strutturati complessi attraverso un team di operazioni.
Un modello di AI di Google sta orbitando intorno alla Terra in questo momento, guardando da una finestra satellitare e annotando quello che vede.
Il Jet Propulsion Laboratory (JPL) della NASA ha recentemente fatto volare Gemma 3 di Google, un modello linguistico di grandi dimensioni open-source (un tipo di AI che legge e genera testo e, in questo caso, comprende anche immagini), a bordo di un satellite commerciale chiamato YAM-9, costruito da un'azienda chiamata Loft Orbital. L'esperimento, riportato per la prima volta da IEEE Spectrum AI, segna la prima volta che un AI visione-linguaggio ha analizzato immagini dalla propria fotocamera satellitare mentre era ancora in orbita.
Cosa ha fatto effettivamente l'AI lassù?
Il sistema ha esaminato le foto scattate dalla fotocamera del satellite e ha scritto descrizioni in inglese semplice di esse. Nessun file immagine grezzo è stato trasmesso sulla Terra. Solo parole.
Il framework software che lo esegue è chiamato NAVI-Orbital. Durante due test in tempo reale, il satellite ha sorvolato Tolosa, Francia e la costa dell'Argentina. L'AI ha studiato ogni immagine e ha risposto a domande scritte: È un'area commerciale o residenziale? Sono visibili caratteristiche naturali?
Tutta l'elaborazione è avvenuta su un piccolo Nvidia Jetson Orin AGX, un modulo di calcolo (un mini-computer autonomo) delle dimensioni di un libro di carta spessa, comunemente utilizzato in robot. La versione di Gemma 3 a bordo utilizza un formato compresso che richiede solo 8 GB di memoria. Delfa l'ha detto chiaramente: "Puoi eseguirlo su un computer minuscolo, minuscolo."
| Dettaglio | Cifra |
|---|---|
| Accuratezza test a terra | 88% su 7.960 immagini |
| Dimensione del modello (memoria) | 8 GB |
| Energia disponibile a bordo | 150-500 watt (solare) |
| Ritardo attuale dell'avviso di incendio boschivo | Fino a 90 minuti |
| Dati salvati rispetto alle immagini grezze | Kilobyte rispetto a centinaia di megabyte |
Perché è importante che l'AI sia sul satellite piuttosto che a terra?
I satelliti possono trasmettere dati sulla Terra solo a intervalli prestabiliti e la connessione è spesso lenta. L'invio di un'immagine ad alta risoluzione completa può richiedere una larghezza di banda significativa. L'invio di una descrizione di testo di due frasi non richiede quasi nulla.
Il direttore generale di Loft Orbital Paul Lasserre chiama questo "compressione semantica": l'AI riassume ciò che è importante e solo quel riassunto torna a casa. "Non importa se il collegamento è lento, perché stai scaricando decine di kilobyte invece di decine o centinaia di megabyte," ha detto Lasserre.
L'esempio dell'incendio boschivo rende questo concreto. I satelliti individuano già gli incendi boschivi, ma i ritardi nell'elaborazione dei dati e nel download spingono gli avvisi indietro fino a 90 minuti. Un AI a bordo che segnala un incendio in testo semplice potrebbe comprimere quella finestra drammaticamente.
Cosa cambia per gli scienziati che usano i satelliti?
Oggi, dirigere un satellite richiede di scrivere comandi precisi e strutturati, di solito attraverso un team specializzato in operazioni. NAVI-Orbital consente a un ricercatore di digitare una domanda o un'istruzione in inglese semplice, caricarla e il satellite agisce in base ad essa.
"Ora, uno scienziato può scrivere un prompt, caricarlo sul veicolo spaziale, e questo sarà preso in considerazione dal sistema," ha detto Juan Delfa, il responsabile del gruppo tecnico al NASA JPL che ha guidato il progetto. Per cambiare ciò che il satellite cerca, ad esempio passare dalla mappatura urbana alla rilevazione di incendi boschivi, si modifica un prompt di testo. Nessun nuovo software. Nessun nuovo addestramento dell'AI.
Il sistema è deliberatamente isolato dai controlli di volo per ora. Legge le immagini e restituisce descrizioni. Niente di più. Ma la visione più ampia di Delfa è più grande: vuole che l'AI agisca come companion di linguaggio naturale per gli astronauti, aiutandoli a gestire le attrezzature all'interno di una tuta spaziale dove la destrezza è limitata.
Quel futuro è ancora anni di ricerca lontano. Ciò che NAVI-Orbital ha provato è che i due fondamenti, eseguire un modello AI capace nello spazio e controllarlo con il linguaggio semplice, funzionano entrambi oggi.
Conclusione: Se lavori con dati satellitari, osservazione della Terra o sistemi di risposta alle emergenze, tieni d'occhio questo progetto. Il vantaggio pratico, avvisi più veloci, comandi più semplici, è più vicino di quanto sia di solito la tecnologia spaziale.
