«Скайнет» всё ближе: спутник впервые самостоятельно обнаружил искомый объект с помощью ИИ - «Новости сети» » Интернет технологии
sitename
Gigabyte выпустила дырявую видеокарту — в плате Aorus GeForce RTX 5080 Infinity Wood оказалось четыре огромных выреза - «Новости сети»
Gigabyte выпустила дырявую видеокарту — в плате Aorus GeForce RTX 5080 Infinity Wood оказалось четыре огромных выреза - «Новости сети»
Microsoft представила ИИ, который сам ищет уязвимости ПО и устраняет их за минуты — он превзошёл Mythos 5 - «Новости сети»
Microsoft представила ИИ, который сам ищет уязвимости ПО и устраняет их за минуты — он превзошёл Mythos 5 - «Новости сети»
Китай наладил массовое производство собственных машин для выпуска 7-нм чипов — первые DUV-литографы выйдут уже в этом году - «Новости сети»
Китай наладил массовое производство собственных машин для выпуска 7-нм чипов — первые DUV-литографы выйдут уже в этом году - «Новости сети»
Инсайдер: для Resident Evil Requiem и Resident Evil Veronica выйдут большие сюжетные дополнения, но придётся набраться терпения - «Новости сети»
Инсайдер: для Resident Evil Requiem и Resident Evil Veronica выйдут большие сюжетные дополнения, но придётся набраться терпения - «Новости сети»
«Словно скрестили Dishonored и "Тёмную башню"»: игроков заинтриговал первый геймплей апокалиптического вестерна Guns of Eschaton - «Новости сети»
«Словно скрестили Dishonored и "Тёмную башню"»: игроков заинтриговал первый геймплей апокалиптического вестерна Guns of Eschaton - «Новости сети»
Взлом Suno привел к утечке данных 55,3 млн аккаунтов - «Новости»
Взлом Suno привел к утечке данных 55,3 млн аккаунтов - «Новости»
Бывшие северокорейские хакеры взломали Центробанк КНДР - «Новости»
Бывшие северокорейские хакеры взломали Центробанк КНДР - «Новости»
Правоохранители отключили фишинговую платформу Kratos и арестовали ее разработчика - «Новости»
Правоохранители отключили фишинговую платформу Kratos и арестовали ее разработчика - «Новости»
BitMEX завершает работу после 11 лет на рынке - «Новости»
BitMEX завершает работу после 11 лет на рынке - «Новости»
GitHub снижает выплаты по программе bug bounty - «Новости»
GitHub снижает выплаты по программе bug bounty - «Новости»
Как заработать денег, не выходя из дома, мы вам поможем с этим разобраться » Новости » Новости мира Интернет » «Скайнет» всё ближе: спутник впервые самостоятельно обнаружил искомый объект с помощью ИИ - «Новости сети»

В апреле спутник дистанционного зондирования Yam-9 смог самостоятельно, без участия людей-аналитиков, обнаружить искомый объект на Земле. Это первое зарегистрированное использование модели визуально-языкового анализа на орбите, которое даёт представление о том, как ИИ может коренным образом изменить возможности космических аппаратов и ценность собираемых ими данных.




Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»





Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены





72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию





Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем





Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро





Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей




«Скайнет» всё ближе: спутник впервые самостоятельно обнаружил искомый объект с помощью ИИ - «Новости сети»


Источник изображения: SpaceX



Обычно спутники выгружают большие объёмы данных аналитикам на Земле, которые делают выводы, используя алгоритмы машинного обучения, а также собственный опыт и наблюдательность. Космический аппарат Yam-9, созданный компанией Loft Orbital, продемонстрировал способность самостоятельно исследовать области интереса в ответ на запросы на естественном языке.


В основу программного обеспечения спутника легла модель обработки изображений и языка (Vision-Language Model, VLM) Gemma 3, разработанная лабораторией Google DeepMind для работы на ограниченном оборудовании вдали от дата-центров. VLM сочетают в себе контекстное понимание больших языковых моделей со способностью анализировать изображения. Исследователи попросили модель классифицировать данные в местах соприкосновения природной среды и человеческой деятельности или идентифицировать инфраструктуру вокруг железнодорожных узлов — и она справилась.


Космические аппараты Loft разработаны как платформы для сторонних заказчиков. Бизнес-модель ближе к инфраструктуре как услуге, чем к традиционному производству спутников. Yam-9 был запущен осенью 2025 года в качестве пилотного проекта для разработок компании в области ИИ. Для обработки данных используется графический процессор Nvidia Jetson Orrin AGX, один из ведущих чипов, используемых в космических вычислениях. Компания также построила и запустила шесть новых спутников для компании EarthDaily, которая планирует анализировать и продавать данные, собранные на борту космических аппаратов.





Источник изображения: NASA



Конечная цель Loft Orbital состоит в создании группировки спутников, обеспечивающую покрытие в реальном времени любой точки Земли, для чего потребуется от 50 до 100 спутников, подобных Yam-9. В настоящее время под управлением Loft на орбите функционируют уже 12 подобных космических аппаратов.


Взаимодействие учёных с Yam-9 стало первым зарегистрированным использованием VLM на орбите, но другие компании в ближайшее время непременно последуют этому примеру. Planet Labs уже запускает спутники с процессорами Jetson Orin — пока что они используются для более простых задач, но компания планирует скоро реализовать свой вариант VLM. Компания Kepler Communications отказалась сообщить, развёртывала ли она VLM в космосе из-за соглашений о неразглашении, но признала, что с момента запуска её космических аппаратов в январе было «несколько нераскрытых вариантов использования нашей вычислительной среды».


В ближайшей перспективе подобные VLM могут значительно повысить полезность космических исследований, выполняя первоначальную сортировку данных на орбите и кардинально снижая поток данных, которые аналитикам приходится постфактум обрабатывать в настоящее время на Земле. В долгосрочной перспективе это подтверждение возможности запуска более масштабной инфраструктуры ИИ в космосе.


Уроки, извлечённые из развёртывания VLM на орбите, повлияют на дальнейшее формирование в космосе более масштабной вычислительной инфраструктуры, особенно в таких прозаичных, но жизненно важных областях, как управление питанием и памятью.


В апреле спутник дистанционного зондирования Yam-9 смог самостоятельно, без участия людей-аналитиков, обнаружить искомый объект на Земле. Это первое зарегистрированное использование модели визуально-языкового анализа на орбите, которое даёт представление о том, как ИИ может коренным образом изменить возможности космических аппаратов и ценность собираемых ими данных. Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги» Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены 72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей Источник изображения: SpaceX Обычно спутники выгружают большие объёмы данных аналитикам на Земле, которые делают выводы, используя алгоритмы машинного обучения, а также собственный опыт и наблюдательность. Космический аппарат Yam-9, созданный компанией Loft Orbital, продемонстрировал способность самостоятельно исследовать области интереса в ответ на запросы на естественном языке. В основу программного обеспечения спутника легла модель обработки изображений и языка (Vision-Language Model, VLM) Gemma 3, разработанная лабораторией Google DeepMind для работы на ограниченном оборудовании вдали от дата-центров. VLM сочетают в себе контекстное понимание больших языковых моделей со способностью анализировать изображения. Исследователи попросили модель классифицировать данные в местах соприкосновения природной среды и человеческой деятельности или идентифицировать инфраструктуру вокруг железнодорожных узлов — и она справилась. Космические аппараты Loft разработаны как платформы для сторонних заказчиков. Бизнес-модель ближе к инфраструктуре как услуге, чем к традиционному производству спутников. Yam-9 был запущен осенью 2025 года в качестве пилотного проекта для разработок компании в области ИИ. Для обработки данных используется графический процессор Nvidia Jetson Orrin AGX, один из ведущих чипов, используемых в космических вычислениях. Компания также построила и запустила шесть новых спутников для компании EarthDaily, которая планирует анализировать и продавать данные, собранные на борту космических аппаратов. Источник изображения: NASA Конечная цель Loft Orbital состоит в создании группировки спутников, обеспечивающую покрытие в реальном времени любой точки Земли, для чего потребуется от 50 до 100 спутников, подобных Yam-9. В настоящее время под управлением Loft на орбите функционируют уже 12 подобных космических аппаратов. Взаимодействие учёных с Yam-9 стало первым зарегистрированным использованием VLM на орбите, но другие компании в ближайшее время непременно последуют этому примеру. Planet Labs уже запускает спутники с процессорами Jetson Orin — пока что они используются для более простых задач, но компания планирует скоро реализовать свой вариант VLM. Компания Kepler Communications отказалась сообщить, развёртывала ли она VLM в космосе из-за соглашений о неразглашении, но признала, что с момента запуска её космических аппаратов в январе было «несколько нераскрытых вариантов использования нашей вычислительной среды». В ближайшей перспективе подобные VLM могут значительно повысить полезность космических исследований, выполняя первоначальную сортировку данных на орбите и кардинально снижая поток данных, которые аналитикам приходится постфактум обрабатывать в настоящее время на Земле. В долгосрочной перспективе это подтверждение возможности запуска более масштабной инфраструктуры ИИ в космосе. Уроки, извлечённые из развёртывания VLM на орбите, повлияют на дальнейшее формирование в космосе более масштабной вычислительной инфраструктуры, особенно в таких прозаичных, но жизненно важных областях, как управление питанием и памятью.
Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.
Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.
Есть вопросы. Напишите нам.
Общие правила  поведения на сайте.
запостил(а)
Young
Вернуться назад

Смотрите также

А что там на главной? )))



Комментарии )))



Войти через: