В апреле 2026 года спутник Yam-9, построенный компанией Loft Orbital, впервые в истории автономно идентифицировал цели на орбите с помощью визуально-языковой модели (VLM). На борту космического аппарата работал пакет программного обеспечения NAVI-Orbital от Лаборатории реактивного движения NASA, использующий модель Google DeepMind Gemma 3, оптимизированную для граничных вычислений. Система была способна классифицировать сенсорные данные в реальном времени, например, выделять инфраструктуру вблизи железнодорожных узлов, и немедленно передавать результаты без скачивания на Землю терабайтов сырых изображений.
Прорыв в орбитальном ИИ снижает нагрузку на наземные станции и открывает дорогу к «постоянно действующим патрульным слоям» в космосе, как пояснил руководитель направления ИИ Loft Orbital Пол Лассерр. В ближайшей перспективе технология позволяет заказчику задавать запросы на естественном языке, а спутник самостоятельно отслеживает изменения. В долгосрочной — служит доказательством возможности развёртывания масштабной ИИ-инфраструктуры на орбите с учётом ограничений по энергопотреблению, памяти и терморегуляции. Loft Orbital планирует расширить группировку до 50–100 подобных спутников для покрытия всей Земли в реальном времени; сейчас у компании 12 аппаратов.
Исследователь JPL Таран Сайриак Джон, инициировавший проект, видел его как цифрового помощника для астронавтов при освоении Луны и Марса — помощника, способного вести диалог, не требуя клавиатуры. Другие игроки — Planet Labs и Kepler Communications — также тестируют или эксплуатируют ИИ на орбите, хотя детали их внедрений часто не раскрываются. Совокупность этих событий знаменует переход к самообучающимся космическим сенсорам, минимизирующим задержки и узкие места передачи данных.
