उपग्रह ने स्वयं वस्तु खोजना सीखा
मूल शीर्षक: A satellite just learned to find things on its own — here’s what that means
यह क्यों महत्वपूर्ण है
अंतरिक्ष-आधारित AI क्षमताओं में यह breakthrough उपग्रह डेटा विश्लेषण को क्रांतिकारी बना सकता है।
अप्रैल में पहली बार पृथ्वी निरीक्षण उपग्रह ने मानव विश्लेषकों के बिना स्वतंत्र रूप से लक्ष्य खोजा। Loft Orbital के Yam-9 उपग्रह पर NASA JPL का सॉफ्टवेयर और Google DeepMind के Gemma 3 मॉडल का उपयोग किया गया।
Loft Orbital द्वारा निर्मित Yam-9 अंतरिक्ष यान पर NASA के Jet Propulsion Laboratory का सॉफ्टवेयर पैकेज प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के जवाब में रुचि के क्षेत्रों की पहचान करने में सफल रहा। यह vision-language model (VLM) के कक्षा में पहले उपयोग की रिपोर्ट है। Google DeepMind का Gemma 3 मॉडल edge applications के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सीमित हार्डवेयर पर चल सकता है। शोधकर्ताओं ने मॉडल से प्राकृतिक वातावरण और मानव विकास के मिलन बिंदुओं को वर्गीकृत करने और रेलवे हब के आसपास के infrastructure की पहचान करने को कहा। Loft के AI प्रमुख Paul Lasserre के अनुसार, यह हमेशा सक्रिय अंतरिक्ष निगरानी परतों का दरवाजा खोलता है। Yam-9 में Nvidia Jetson Orin AGX GPU लगाया गया है। NASA JPL के Juan Delfa Victoria ने NAVI-Orbital सॉफ्टवेयर पैकेज विकसित किया। यह तकनीक अंतरिक्ष सेंसर की उपयोगिता बढ़ा सकती है।