Международная группа исследователей, объединившая специалистов из Университета Аделаиды, Европейского космического агентства (ESA), компании Thales Alenia Space и австралийского центра SmartSat, успешно завершила орбитальные испытания геопространственной ИИ-модели Prithvi. Этот алгоритм, ставший результатом коллаборации NASA и IBM, вошел в историю как первая «большая» модель, развернутая непосредственно в космическом пространстве. Обученная на обширных массивах данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), она демонстрирует впечатляющую универсальность — от оперативного мониторинга природных катаклизмов до прогнозирования сельскохозяйственной продуктивности.
В ходе эксперимента оптимизированную и сжатую версию Prithvi инсталлировали на два разнородных аппаратных комплекса: на борт государственного спутника Kanyini (Австралия) и на платформу IMAGIN-e от Thales Alenia Space, работающую в составе МКС. Оба устройства подтвердили высокую точность нейросети в автоматическом распознавании зон затопления и оценке облачности в режиме реального времени.
Выбор в пользу Prithvi был обусловлен её превосходной способностью к адаптации под различные задачи и открытой лицензией (open source). Как отметил руководитель исследования доктор Эндрю Ду из Университета Аделаиды, возможность использования готовой архитектуры сэкономила команде годы работы по созданию фундаментальной модели с нуля. Кевин Мёрфи, директор по научным данным NASA, подчеркнул, что этот успех — яркое свидетельство эффективности концепции открытой науки (Open Science), значительно ускоряющей внедрение передовых технологий.
Архитектура Prithvi была создана инженерами IBM совместно с профильной командой IMPACT из Центра космических полетов имени Маршалла. Для обучения были использованы гармонизированные архивы снимков Landsat и Sentinel-2, охватывающие десятилетний период наблюдений NASA и ESA. Наземная модификация этой модели ранее успешно проявила себя при оценке ущерба от разрушительных наводнений в Валенсии осенью 2024 года.
Внедрение таких интеллектуальных систем на орбите позволяет снять главную проблему ДЗЗ — ограниченную пропускную способность каналов спутниковой связи. Традиционно передача огромных массивов «сырых» данных на Землю занимает слишком много времени, что критически важно в условиях чрезвычайных ситуаций. Раньше космический ИИ был ограничен узкоспециализированными и предельно простыми архитектурами, так как обновление сложных моделей на орбите было технически невозможно.
Универсальность Prithvi кардинально меняет подход: одна архитектура теперь способна выполнять множество различных функций. Если возникает необходимость адаптировать спутник под новую задачу, операторам больше не требуется полная переустановка ПО — достаточно отправить компактный пакет обновлений, что потребляет минимум трафика.
По прогнозу Эндрю Ду, в ближайшем будущем такие технологии кардинально изменят взаимодействие человека и космоса. Оснащение спутников аналогами LLM позволит операторам давать прямые команды на естественном языке, запрашивая аналитику или статус оборудования в формате обычного чата. В планах NASA — расширение линейки открытых ИИ-проектов: вслед за Prithvi и гелиофизической моделью Surya (2025 год) ведомство намерено разработать специализированные нейросети для нужд астрофизики, планетологии и биологии.
Источник: iXBT
