Wraz z rozwojem instrumentów obserwacyjnych satelity generują ogromne ilości obrazów. Klasyczny model pracy zakłada jednak, że materiały trzeba zrzucić na Ziemię, a następnie przeanalizować w ośrodkach obliczeniowych. Jak opisuje ScienceAlert, to właśnie transfer danych staje się dziś wąskim gardłem — ogranicza tempo badań i utrudnia szybkie wyciąganie wniosków z obserwacji.
Przełomem w przypadku YAM-9 ma być oprogramowanie NAVI-Orbital, dzięki któremu satelita może sam identyfikować obserwowane elementy i tworzyć ich opisy. System powstał we współpracy z NASA Jet Propulsion Laboratory oraz firmą Loft Orbital i — według przedstawionych informacji — pozwala wykonywać zadania bez klasycznego, ręcznego prowadzenia analizy przez operatora.
Wcześniej zmiana sposobu działania satelity zwykle wymagała przygotowania i przesłania całych pakietów komend, co zajmowało czas. Teraz, dzięki NAVI-Orbital, wystarczyć ma krótka instrukcja w formie tekstu — na przykład: "znajdź wszystkie węzły kolejowe w kraju" — a system ma szybko zrealizować zlecenie. Jak podkreślono, takie podejście może przyspieszać pracę i ułatwiać korzystanie z danych także osobom bez zaawansowanej wiedzy technicznej.
Milion satelitów na orbicie? To koniec badań wszechświata
Kluczowa różnica względem wcześniejszych rozwiązań polega na miejscu przetwarzania. Zamiast wysyłać obrazy na Ziemię do dużych centrów obliczeniowych, YAM-9 uruchamia algorytmy bezpośrednio na satelicie. Ma to skracać czas od wykonania zdjęcia do uzyskania informacji i ograniczać konieczność przesyłania surowych materiałów. Sarah Preston z Loft Orbital przekazała ScienceAlert, że system potrafi rozpoznawać m.in. mosty, autostrady i zbiorniki wodne, a także wspierać wykrywanie skutków klęsk żywiołowych.
Na YAM-9 zainstalowano wersję AI Google DeepMind Gemma 3. To lekki model zaprojektowany tak, by obsługiwać zarówno analizę obrazu, jak i przetwarzanie poleceń językowych mimo ograniczeń typowych dla małych satelitów — rozmiaru, energii i mocy obliczeniowej. Sam NAVI-Orbital ma składać się z trzech współpracujących elementów: modułu organizującego zlecenia, detektora odpowiedzialnego za analizę i klasyfikowanie obrazów oraz asystenta dialogowego, który umożliwia zadawanie pytań o uzyskane wyniki.
W pierwszych testach naziemnych NAVI-Orbital osiągnął skuteczność 88,2 proc. w rozpoznawaniu i klasyfikacji blisko 8 tys. obrazów. W trakcie misji orbitalnej satelita wykonał już dwa zdjęcia, a następne ujęcia są zaplanowane. Zgodnie z opisem, badacze wiążą z tą technologią nadzieje na szybsze reagowanie na zdarzenia na Ziemi, a w przyszłości także na wykorzystanie podobnych rozwiązań podczas misji na Księżycu lub Marsie.
![Żegnajcie płyty, witaj monopolu. Decyzja PlayStation uderzy we wszystkich graczy [OPINIA]](https://v.wpimg.pl/MGZiNzUyYiY7CzhJegJvM3hTbBM8W2FlL0t0WHpKeHciRigTORw_IioGYB0nDD0mLRlgCjlWLDczRjhLeh0kNCoFLwN6HCAlPw1hSmUcdSJuW3pXM0grcXddLBxnVHV1PAxjTGJKKXc8C3lPZxwoZSc)
