Впервые в истории науки космический аппарат получил возможность самостоятельно распознавать и характеризовать объекты на орбите, без передачи собранной информации для обработки на Землю. Это стало возможным благодаря спутнику YAM-9, оснащенному встроенным искусственным интеллектом для анализа изображений непосредственно во время работы в космосе.

Обычная практика получения снимков с помощью космических аппаратов подразумевает накопление больших объемов визуальных данных, которые затем передаются на Землю. Там их изучают специалисты и компьютерные программы. Однако такая схема все чаще становится препятствием из-за постоянно увеличивающегося потока информации, ограниченных возможностей каналов связи и значительных затрат энергии при обработке данных наземными серверами.

Инновационная система под названием NAVI-Orbital, созданная специалистами NASA Jet Propulsion Laboratory в сотрудничестве с компанией Loft Orbital, кардинально изменяет этот метод. Вместо загрузки сложных инструкций и обновлений программного обеспечения для выполнения новых задач, спутнику можно передавать простые текстовые запросы, подобные тем, что используются при работе с современными ИИ-помощниками.

В ходе демонстрации системы пользователи могли давать аппарату задания типа «определи все железнодорожные станции в данной стране». После этого он самостоятельно проводил анализ изображений и выделял необходимые объекты. Разработчики подчеркивают, что этот способ значительно уменьшает время перенастройки спутника и делает возможным участие более широкого круга специалистов в постановке задач, поскольку больше не требуется знание сложных последовательностей команд.

В качестве фундамента для этой системы была использована небольшая версия Google DeepMind Gemma 3. Это упрощённая языковая модель, сочетающая обработку текста и изображений, предназначенная для работы на устройствах с недостаточной вычислительной мощностью. В данном случае она встроена непосредственно в спутниковую платформу, что даёт возможность анализировать снимки без отправки информации на Землю.

Функционирование системы основано на принципе взаимодействия нескольких компонентов – многоагентной архитектуре. Различные программные модули выполняют конкретные задачи: один осуществляет управление процессами, второй занимается изучением и категоризацией изображений, а третий обеспечивает связь с операторами, позволяя им задавать вопросы и получать объяснения полученных результатов.

Согласно сведениям от разработчиков, в ходе наземного тестирования система продемонстрировала способность правильно определять приблизительно 7960 снимков с уровнем точности 88,2%, распределяя их по различным категориям: населённые пункты, пляжные зоны, фермерские угодья и горная местность. В условиях космоса пока было проведено всего два тестовых съёмочных цикла, но планируется расширение исследований.

В будущем подобные решения могут выйти за рамки околоземного пространства. Учёные рассматривают возможность использования аналогичной аппаратуры на лунных и марсианских роверах, где своевременный анализ данных играет ключевую роль из-за проблем с связью и ограниченности ресурсов.

Создатели акцентируют внимание на том, что данная стратегия дает возможность преобразовать космический аппарат в своего рода интеллектуального соратника, который может самостоятельно анализировать происходящее и докладывать на Землю лишь важные моменты, такие как проявления паводков, возгорания лесов или нестандартная активность в конкретных областях.

Вместе с тем эксперты констатируют наличие проблем, касающихся аккуратности, безопасности и вероятных опасностей. В частности, до сих пор не исследовано функционирование системы при преднамеренном искажении запросов, а также возможные последствия неправильной оценки информации.

Тем не менее, создатели убеждены, что подобные разработки станут фундаментом для перспективных спутниковых комплексов, которые смогут работать в непрерывном режиме мониторинга и анализа земной поверхности непосредственно при текущих условиях, формируя всемирную сеть разумных устройств наблюдения.

В то же время специалисты подчеркивают, что повсеместное применение подобных технологий может спровоцировать этические дилеммы, связанные с объёмом потенциального мониторинга и применением собранной информации в гражданской сфере, бизнесе и военной деятельности.

Исследование представлено в виде препринта на сервере arXiv.