O satélite YAM-9, da Loft Orbital, tornou-se o primeiro a identificar autonomamente alvos de observação terrestre sem intervenção humana. Utilizando o modelo de visão-linguagem Gemma 3, da Google DeepMind, e tecnologia da NASA, o dispositivo processa dados em órbita através de linguagem natural.
A operação, realizada no passado mês de abril, marca a primeira utilização reportada de um modelo de visão-linguagem (VLM) em órbita. Através do software NAVI-Orbital, desenvolvido pelo Jet Propulsion Laboratory da NASA, o satélite conseguiu filtrar áreas de interesse em resposta a consultas diretas. Esta capacidade permite triar dados diretamente no espaço, reduzindo o volume de informação bruta enviada para as estações terrestres e otimizando o trabalho dos analistas.
O hardware do YAM-9 inclui uma unidade de processamento gráfico Nvidia Jetson Orin AGX, adaptada para funcionar sob as restrições energéticas e térmicas do ambiente orbital. O sistema foi testado com sucesso na classificação de zonas onde infraestruturas humanas se cruzam com o meio natural, bem como na identificação de estruturas adjacentes a linhas ferroviárias. Esta abordagem de infraestrutura como serviço permite que diversos clientes utilizem a plataforma para missões específicas de monitorização.
A longo prazo, esta tecnologia viabiliza a criação de constelações de satélites capazes de monitorização contínua e autónoma. Projetos paralelos, como o NAVI-Space, visam ainda o desenvolvimento de assistentes digitais para astronautas em missões na Lua ou em Marte, permitindo interações por voz para tarefas complexas. Outras empresas do setor, como a Planet Labs e a Kepler Communications, estão igualmente a integrar capacidades de computação avançada em órbita para a deteção imediata de objetos.
