La misión YAM-9 logró identificar objetivos de interés directamente en órbita utilizando inteligencia artificial. El avance podría transformar el negocio de la observación terrestre, reducir la dependencia de analistas en tierra y abrir el camino a sistemas espaciales mucho más autónomos.
Por primera vez, un satélite de observación terrestre fue capaz de encontrar por sí mismo aquello que estaba buscando, sin depender de operadores o analistas humanos en la Tierra. El hito ocurrió en abril y representa la primera utilización reportada de un modelo de visión y lenguaje (VLM, por sus siglas en inglés) funcionando directamente en órbita.
La demostración fue realizada a bordo del satélite YAM-9, desarrollado por la empresa estadounidense de infraestructura espacial Loft Orbital, utilizando un software creado por el Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA y potenciado por Gemma 3, el modelo de inteligencia artificial de Google DeepMind diseñado para funcionar en entornos con recursos limitados.
El experimento ofrece una visión concreta de cómo la inteligencia artificial podría cambiar radicalmente las capacidades de los sensores espaciales y el valor económico de los datos que generan.
Del análisis en tierra a la inteligencia en órbita
Hasta ahora, el modelo operativo de la observación terrestre era relativamente simple: los satélites capturan enormes volúmenes de información y la transmiten a estaciones terrestres, donde analistas humanos o algoritmos de aprendizaje automático examinan las imágenes para identificar patrones, eventos o anomalías.
La prueba realizada en YAM-9 rompe con ese paradigma.
En lugar de descargar todos los datos para su análisis posterior, el sistema fue capaz de interpretar consultas formuladas en lenguaje natural y detectar automáticamente zonas de interés mientras orbitaba la Tierra.
Gemma 3, el modelo utilizado en la misión, pertenece a la categoría de visión y lenguaje. Esto significa que combina las capacidades de comprensión contextual de los grandes modelos lingüísticos con la habilidad para analizar imágenes y datos visuales.
Durante las pruebas, los investigadores solicitaron al sistema identificar áreas donde se combinaban entornos naturales con desarrollo urbano, así como detectar infraestructuras cercanas a centros ferroviarios. El satélite logró completar estas tareas de manera autónoma.
Menos datos inútiles, más información relevante
Según los responsables del proyecto, el impacto inmediato de esta tecnología podría ser enorme.
Actualmente, los analistas deben revisar cantidades masivas de datos satelitales para encontrar información relevante. Si parte de ese trabajo puede realizarse directamente en el espacio, el volumen de datos transmitidos a la Tierra disminuiría significativamente y la información útil llegaría mucho más rápido.
Paul Lasserre, director de inteligencia artificial de Loft Orbital, explicó que esta capacidad abre nuevas posibilidades para la vigilancia y el monitoreo continuo.
“Abre la puerta a capas de patrullaje permanente en el espacio”, afirmó. “Si se dispone de un modelo de visión y lenguaje, se puede establecer una lógica como: ‘vigila esta frontera y avísame cuando ocurra algo sospechoso’, e incluso interactuar con los satélites de forma dinámica”.
Un satélite equipado con tecnología de Nvidia
La misión YAM-9 fue lanzada durante el otoño de 2025 como plataforma experimental para proyectos de inteligencia artificial orbital de Loft Orbital.
La nave incorpora un procesador Nvidia Jetson Orin AGX, uno de los chips más avanzados actualmente utilizados para computación espacial.
El software que permitió ejecutar el experimento fue denominado NAVI-Orbital y fue desarrollado por Juan Delfa Victoria, líder técnico del grupo de inteligencia artificial del JPL de la NASA.
Aunque Gemma 3 es un modelo disponible comercialmente, los ingenieros tuvieron que optimizar el entorno de ejecución para reducir el consumo de memoria y la cantidad de bibliotecas necesarias para funcionar en un entorno espacial con recursos limitados.
Una carrera que recién comienza
El éxito de la demostración podría acelerar la adopción de inteligencia artificial avanzada en otras constelaciones satelitales.
Empresas como Planet Labs ya operan satélites equipados con procesadores Jetson Orin. Actualmente utilizan estos sistemas para tareas más simples de detección de objetos, aunque confirmaron que están investigando aplicaciones más avanzadas basadas en modelos de visión y lenguaje.
Por su parte, Kepler Communications, que opera uno de los mayores grupos de GPU en órbita, evitó confirmar proyectos específicos debido a acuerdos de confidencialidad, aunque reconoció que existen varios casos de uso no revelados desde el lanzamiento de sus plataformas computacionales espaciales en enero.
Según Lasserre, el objetivo final es construir una constelación capaz de ofrecer cobertura prácticamente en tiempo real de cualquier punto del planeta. Para lograrlo, estima que serían necesarios entre 50 y 100 satélites similares a YAM-9. Actualmente, Loft Orbital opera 12 naves en órbita.
Más allá de la Tierra
La tecnología también podría tener aplicaciones en futuras misiones espaciales tripuladas.
De hecho, el origen del proyecto NAVI-Space surgió cuando investigadores de la NASA comenzaron a imaginar asistentes inteligentes para astronautas en futuras exploraciones de la Luna o Marte.
“Pensábamos en astronautas usando trajes presurizados. No van a poder estar escribiendo en un teclado para cada tarea compleja”, explicó Juan Delfa Victoria. “Entonces nos preguntamos: ¿por qué no proporcionar un asistente interactivo, como los que aparecen en los videojuegos o en las películas?”.
Aunque todavía estamos lejos de ver inteligencias artificiales al estilo de la ciencia ficción operando en misiones espaciales, el experimento de YAM-9 demuestra que la próxima gran revolución de la IA podría no ocurrir en los centros de datos de la Tierra, sino directamente en el espacio.