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El papel de los sat\u00e9lites es sencillo. Toman datos, los env\u00edan a la Tierra y, una vez aqu\u00ed, se analizan. Hasta ahora, eso est\u00e1 siendo viable. Sin embargo, el proceso se est\u00e1 complicando. Cada vez hay m\u00e1s sat\u00e9lites (hola, Elon Musk<\/a>), lo cual supone m\u00e1s informaci\u00f3n fluyendo a la Tierra. No hay suficientes personas, energ\u00eda ni tiempo para analizar tant\u00edsima informaci\u00f3n. Por eso, la NASA y la startup LoftOrbital han desarrollado NAVI-Orbital, software para observaci\u00f3n con sat\u00e9lites que es capaz de describir lo que ve e incluso buscar lo que se le ordena.<\/p>\n <\/p>\n Un modelo de visi\u00f3n y lenguaje<\/strong>. NAVI-Orbital funciona<\/a> con Gemma 3<\/a>, una serie de modelos de visi\u00f3n y lenguaje pertenecientes a Google DeepMind. Como su propio nombre indica, son capaces de procesar tanto im\u00e1genes como texto, de modo que, con el debido entrenamiento, pueden describir im\u00e1genes y responder a \u00f3rdenes sencillas de texto. Antes hab\u00eda que utilizar multitud de comandos inform\u00e1ticos complejos para que un sat\u00e9lite cumpliese \u00f3rdenes e incluso as\u00ed los resultados deb\u00edan ser analizados por humanos. Ahora, basta con hacerle una petici\u00f3n para que obedezca y analice los resultados.<\/p>\n Busca lo que le pidas<\/strong>. Un claro ejemplo de lo que puede hacer NAVI-Orbital es buscar objetos, construcciones o accidentes geogr\u00e1ficos. Si sabe identificar lo que es un r\u00edo, puede buscar y mostrar todos los r\u00edos es un \u00e1rea determinada. Tambi\u00e9n puede localizar todos los puentes o las carreteras. Pero, a su vez, puede identificar anomal\u00edas en esos lugares. Por ejemplo, puede encontrar r\u00edos a punto de desbordarse o carreteras en las que ha habido un accidente.<\/p>\n <\/p>\n Qu\u00e9 tipos de sat\u00e9lites existen: gu\u00eda para no perderse en una gigantesca red de la que somos cada vez m\u00e1s dependientes <\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n Mucho m\u00e1s r\u00e1pido<\/strong>. La mayor\u00eda de algoritmos de inteligencia artificial env\u00edan la informaci\u00f3n a los centros de datos<\/a>, donde se procesa y se devuelve el resultado. En este caso, en cambio, se usa lo que se conoce como IA en edge. Es decir, todo el modelo se ejecuta directamente en el mismo dispositivo que capta los datos<\/a>. El sat\u00e9lite en este caso.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n Aplicaciones civiles o militares<\/strong>. En abril se realizaron las primeras pruebas con el sat\u00e9lite YAM-9, que ya lleva incorporado el nuevo software, con muy buenos resultados. Fue la primera vez que un sat\u00e9lite logr\u00f3 describir lo que \u201cve\u201d. Por eso, la NASA y LoftOrbital ya est\u00e1n emocionados con sus aplicaciones. Consideran que se podr\u00edan usar constelaciones de sat\u00e9lites con NAVI-Orbital para vigilar el planeta con aplicaciones civiles o de defensa. Se pueden poner a buscar vertidos de petr\u00f3leo, por ejemplo, pero tambi\u00e9n estudiar posibles ataques militares.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n La diferencia con lo que tenemos hasta ahora con cualquiera de estos fines es que no hay que analizar nada. Es decir, no se pone a un sat\u00e9lite a tomar fotos del mar y luego aqu\u00ed en la Tierra un equipo de personas o un algoritmo inform\u00e1tico las analiza en busca de vertidos de petr\u00f3leo. Es el propio sat\u00e9lite el que se ahorra el env\u00edo de miles de fotos sin vertidos y analiza directamente lo que ve. El resultado es mucho m\u00e1s r\u00e1pido, barato y eficiente. Puede que incluso sea el futuro de la observaci\u00f3n por sat\u00e9lite, aunque a\u00fan es demasiado pronto. Tendremos que ver c\u00f3mo evolucionan estos modelos que ya han comenzado a someterse a las primeras pruebas.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n Imagen |\u00a0LoftOrbital<\/p>\n En Xataka |\u00a0El ej\u00e9rcito de Ucrania tiene un problema casi tan importante como Rusia: Starlink pertenece a Elon Musk<\/a><\/p>\n <\/p>\n – \u00a0El papel de los sat\u00e9lites es sencillo. Toman datos, los env\u00edan a la Tierra y, una vez aqu\u00ed, se analizan. Hasta ahora, eso est\u00e1 siendo viable. Sin embargo, el proceso se est\u00e1 complicando. Cada vez hay m\u00e1s sat\u00e9lites (hola, Elon Musk), lo cual supone m\u00e1s informaci\u00f3n fluyendo a la Tierra. No hay suficientes personas, energ\u00eda ni tiempo para analizar tant\u00edsima informaci\u00f3n. Por eso, la NASA y la startup LoftOrbital han desarrollado NAVI-Orbital, software para observaci\u00f3n con sat\u00e9lites que es capaz de describir lo que ve e incluso buscar lo que se le ordena. En Xataka<\/p>\n Qu\u00e9 tipos de sat\u00e9lites existen: gu\u00eda para no perderse en una gigantesca red de la que somos cada vez m\u00e1s dependientes <\/p>\n Mucho m\u00e1s r\u00e1pido. La mayor\u00eda de algoritmos de inteligencia artificial env\u00edan la informaci\u00f3n a los centros de datos, donde se procesa y se devuelve el resultado. En este caso, en cambio, se usa lo que se conoce como IA en edge. Es decir, todo el modelo se ejecuta directamente en el mismo dispositivo que capta los datos. El sat\u00e9lite en este caso.\u00a0<\/p>\n Aplicaciones civiles o militares. En abril se realizaron las primeras pruebas con el sat\u00e9lite YAM-9, que ya lleva incorporado el nuevo software, con muy buenos resultados. Fue la primera vez que un sat\u00e9lite logr\u00f3 describir lo que \u201cve\u201d. Por eso, la NASA y LoftOrbital ya est\u00e1n emocionados con sus aplicaciones. Consideran que se podr\u00edan usar constelaciones de sat\u00e9lites con NAVI-Orbital para vigilar el planeta con aplicaciones civiles o de defensa. Se pueden poner a buscar vertidos de petr\u00f3leo, por ejemplo, pero tambi\u00e9n estudiar posibles ataques militares.\u00a0<\/p>\n La diferencia con lo que tenemos hasta ahora con cualquiera de estos fines es que no hay que analizar nada. Es decir, no se pone a un sat\u00e9lite a tomar fotos del mar y luego aqu\u00ed en la Tierra un equipo de personas o un algoritmo inform\u00e1tico las analiza en busca de vertidos de petr\u00f3leo. Es el propio sat\u00e9lite el que se ahorra el env\u00edo de miles de fotos sin vertidos y analiza directamente lo que ve. El resultado es mucho m\u00e1s r\u00e1pido, barato y eficiente. Puede que incluso sea el futuro de la observaci\u00f3n por sat\u00e9lite, aunque a\u00fan es demasiado pronto. Tendremos que ver c\u00f3mo evolucionan estos modelos que ya han comenzado a someterse a las primeras pruebas.\u00a0<\/p>\n Imagen |\u00a0LoftOrbital<\/p>\n En Xataka |\u00a0El ej\u00e9rcito de Ucrania tiene un problema casi tan importante como Rusia: Starlink pertenece a Elon Musk<\/p>\n – La noticia<\/p>\n La NASA ha conseguido que un sat\u00e9lite \u201centienda\u201d lo que ve, sin mandar ni una foto a la Tierra <\/p>\n fue publicada originalmente en<\/p>\n Xataka <\/p>\n por <\/p>\n Azucena Mart\u00edn<\/p>\n .\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El papel de los sat\u00e9lites es sencillo. Toman datos, los env\u00edan a la Tierra y, una vez aqu\u00ed, se analizan. Hasta ahora, eso est\u00e1 siendo viable. Sin embargo, el proceso se est\u00e1 complicando. 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\nUn modelo de visi\u00f3n y lenguaje. NAVI-Orbital funciona con Gemma 3, una serie de modelos de visi\u00f3n y lenguaje pertenecientes a Google DeepMind. Como su propio nombre indica, son capaces de procesar tanto im\u00e1genes como texto, de modo que, con el debido entrenamiento, pueden describir im\u00e1genes y responder a \u00f3rdenes sencillas de texto. Antes hab\u00eda que utilizar multitud de comandos inform\u00e1ticos complejos para que un sat\u00e9lite cumpliese \u00f3rdenes e incluso as\u00ed los resultados deb\u00edan ser analizados por humanos. Ahora, basta con hacerle una petici\u00f3n para que obedezca y analice los resultados.
\nBusca lo que le pidas. Un claro ejemplo de lo que puede hacer NAVI-Orbital es buscar objetos, construcciones o accidentes geogr\u00e1ficos. Si sabe identificar lo que es un r\u00edo, puede buscar y mostrar todos los r\u00edos es un \u00e1rea determinada. Tambi\u00e9n puede localizar todos los puentes o las carreteras. Pero, a su vez, puede identificar anomal\u00edas en esos lugares. Por ejemplo, puede encontrar r\u00edos a punto de desbordarse o carreteras en las que ha habido un accidente.<\/p>\n