Satélite identifica por primera vez objetos desde el espacio sin ayuda humana mediante inteligencia artificial

El enfoque tradicional de las imágenes satelitales consiste en capturar grandes cantidades de fotografías y enviarlas de vuelta a la Tierra, donde operadores humanos y algoritmos las analizan. Aunque este método ha funcionado hasta ahora, el tiempo, el ancho de banda de transmisión y la energía requerida se están convirtiendo en obstáculos, según explican los investigadores. Los satélites modernos capturan más píxeles de los que los científicos tienen tiempo de examinar.

El avance llega mediante un programa construido por la NASA llamado NAVI-Orbital, desarrollado por investigadores del Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA y la startup tecnológica Loft Orbital. El sistema fue probado en el satélite YAM-9, que puede ser instruido con comandos naturales similares a los que se usarían con Google Gemini o Siri.

"Asignar a un satélite la tarea de reconocer una nueva característica históricamente ha requerido escribir secuencias de comandos, revalidar el software a bordo y cargar nuevos binarios", escriben los investigadores en su prepublicación en arXiv, que aún no ha sido revisada por pares. "Bajo el paradigma NAVI-Orbital, redirigir el objetivo equivale a editar y cargar un nuevo comando. Esto acorta el ciclo de reasignación y amplía el conjunto de posibles autores de tareas más allá de aquellos con experiencia especializada en secuencias de comandos", según el documento.

Al alojar modelos de inteligencia artificial en el propio dispositivo, el procesamiento es mucho más rápido sin ese intercambio de ida y vuelta, y para un satélite, eso significa menos necesidad de comunicaciones terrestres, explican los investigadores.

"Usualmente, un usuario tiene que asignar tareas al satélite usando una interfaz de programación de aplicaciones, esperar la recolección de imágenes y su descarga, y luego analizar la imagen usando un algoritmo preentrenado en tierra", dijo Sarah Preston, gerente senior de marketing de Loft Orbital, según reportó ScienceAlert. "Esta inteligencia artificial puede realmente 'ver' qué hay en la imagen e identificar lo que el analista está buscando, como puentes, autopistas, cuerpos de agua específicos o señales de desastres naturales como inundaciones e incendios forestales", añadió Preston.

El satélite utiliza la inteligencia artificial instalada localmente Google DeepMind Gemma 3, una serie de modelos "ligeros" lo suficientemente pequeños como para ejecutarse en computadoras portátiles, según los investigadores. Se trata de un modelo de visión-lenguaje, lo que significa que procesa tanto texto como imágenes. Crucialmente, puede ejecutarse en un satélite pequeño, donde el tamaño físico, el uso de energía y la potencia de cómputo deben gestionarse cuidadosamente.

"Este proceso está orquestado por una arquitectura multiagente compuesta por tres agentes autónomos que se transfieren el trabajo entre sí: un orquestador que coordina la ejecución, un detector que analiza, clasifica y resume imágenes, y un agente de diálogo que permite a los operadores hacer preguntas sobre los resultados", escriben los investigadores en el documento. En otras palabras, los técnicos pueden hacer preguntas al software del satélite, en lugar de programarlo para cada trabajo individual. "Este diseño hace que NAVI sea adaptable a diferentes misiones sin necesidad de reconstruir desde cero", según el estudio.

En pruebas de referencia realizadas en tierra, el sistema fue capaz de reconocer ampliamente qué había en unas 7.960 imágenes con una precisión del 88,2 por ciento, clasificándolas en categorías como áreas residenciales, playas, zonas agrícolas y montañas, según los resultados publicados. Hasta ahora solo se han realizado dos capturas en vivo en órbita, con más planificadas para el futuro.

En el futuro, este tipo de tecnología podría tener aplicaciones mucho más allá de la órbita terrestre baja, según los investigadores. Un enfoque simple y rápido de comando y análisis como el demostrado aquí podría usarse con vehículos exploradores que recorran la superficie de la Luna o Marte.

"Estamos pensando, está bien, tienes astronautas con trajes presurizados, y sabes que no pueden estar tocando un teclado, lo que quieran hacer es complejo", dijo el ingeniero senior de sistemas Juan Delfa Victoria, según reportó Tim Fernholz en TechCrunch. "Entonces, ¿qué tal si proporcionamos un asistente, como en los videojuegos y en las películas, donde ves una inteligencia artificial que es interactiva?", añadió Delfa Victoria.

Con alrededor de 100 satélites como YAM-9, se podría establecer una cobertura en tiempo real en todo el planeta, según afirman los investigadores. Loft Orbital ciertamente tiene la mira puesta en proporcionar tal servicio.

"La visión es tener satélites trabajando juntos para un monitoreo continuo y global en tiempo real, ayudados por un mercado de agentes de inteligencia artificial", dijo Preston, según ScienceAlert.

En gran medida, las imágenes satelitales no necesitarían ser enviadas de vuelta a la Tierra para determinar qué se muestra en ellas si este tipo de tecnología se desplegara, según los investigadores. Eso podría ser útil para todo, desde rastrear humo de incendios forestales hasta monitorear actividad inusual en puertos o fronteras en tiempo real.

Por supuesto, eso también es potencialmente preocupante en términos del nivel de vigilancia que implicaría, reconocen los investigadores.

"La compañía está trabajando para escalar esas capacidades, apoyando misiones que necesitan toma de decisiones rápida y en el momento, ya sea para casos de uso civil, comercial o de defensa", dijo Preston, según ScienceAlert. "El objetivo es que los satélites operen como un vigilante continuo: le dices que monitoree una costa en busca de derrames de petróleo o que señale nueva construcción cerca de una frontera. El satélite evaluaría lo que ve y solo reportaría cuando algo cumpla con ese criterio", explicó Preston.

Todavía hay margen de mejora en términos de precisión y confiabilidad, y enormes preguntas en torno a la ética de externalizar la interpretación de imágenes de alto riesgo a la inteligencia artificial, según advierten los investigadores.

Los investigadores no han examinado qué podría suceder si se ingresaran "comandos adversarios", por lo que sus hallazgos "por lo tanto deben leerse como un resultado de viabilidad en lugar de como una caracterización de robustez", concluyen en el documento.

A pesar de esos obstáculos, los investigadores confían en que esta tecnología revolucionaria pronto se convertirá en la norma.

"Abre la puerta a capas de patrullaje permanentes en el espacio", dijo Paul Lasserre, jefe de inteligencia artificial de Loft Orbital, según reportó TechCrunch.

Un informe sobre la investigación está disponible en el servidor de prepublicaciones arXiv, según indicaron los investigadores.