Cara standar dalam citra satelit adalah mengambil banyak sekali gambar lalu mengirimnya kembali ke Bumi, di mana gambar-gambar itu disortir oleh operator manusia dan algoritma terbaik yang tersedia.

Selama ini semuanya berjalan lancar, tapi waktu, bandwidth transmisi, dan energi yang dibutuhkan mulai jadi hambatan. Satelit modern sekarang menangkap lebih banyak piksel daripada yang sempat ditinjau oleh para ilmuwan.

Namun, satelit YAM-9 baru saja melakukan sesuatu yang berbeda: satelit ini bisa mengenali dan mendeskripsikan fitur-fitur dalam pindaian gambarnya tanpa perlu lapor ke pusat kendali di darat.

Tak cuma itu, satelit ini juga bisa diperintah dengan kalimat alami seperti yang biasa kamu pakai di Google Gemini atau Siri, misalnya “cari semua pusat kereta api di negara ini”.

Kemajuan ini datang lewat program buatan NASA bernama NAVI-Orbital, yang dikembangkan oleh para peneliti di NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) dan startup teknologi Loft Orbital.

“Memerintahkan satelit untuk mengenali fitur baru biasanya mengharuskan penulisan urutan perintah, validasi ulang perangkat lunak di dalam satelit, dan mengunggah berkas biner baru,” tulis para peneliti dalam pracetak arXiv mereka yang belum melalui tinjauan sejawat.

“Dengan paradigma NAVI-Orbital, mengubah target semudah menyunting dan mengunggah prompt baru. Ini mempersingkat siklus penugasan ulang dan memperluas siapa saja yang bisa memberi tugas, tidak lagi terbatas pada mereka yang ahli dalam urutan perintah khusus.”

Biasanya, saat kamu berinteraksi dengan chatbot AI seperti Claude atau ChatGPT, pertanyaanmu dikirim ke pusat data yang boros energi, diproses di sana, lalu responsnya dikirim balik.

Dengan menempatkan model AI langsung di perangkat, pemrosesan jadi jauh lebih cepat tanpa perlu bolak-balik komunikasi, dan kalau kamu adalah satelit, itu artinya lebih sedikit ketergantungan pada komunikasi darat.

“Biasanya, pengguna harus memberi tugas ke satelit lewat API, menunggu pengambilan gambar dan unduhan data, lalu menganalisis gambar itu menggunakan algoritma yang sudah dilatih di darat,” kata manajer pemasaran senior Loft Orbital, Sarah Preston, kepada ScienceAlert.

“AI ini bisa betul-betul ‘melihat’ apa yang ada di dalam gambar dan mengenali apa yang dicari analis, seperti jembatan, jalan raya, badan air tertentu, atau tanda-tanda bencana alam seperti banjir dan kebakaran hutan.”

Di satelit ini, AI yang terpasang secara lokal adalah Google DeepMind Gemma 3, serangkaian model ‘ringan’ yang cukup kecil untuk dijalankan di laptop. Model ini adalah vision-language model (VLM), yang berarti bisa memproses teks dan gambar sekaligus.

Yang terpenting, model ini bisa berjalan di satelit kecil, yang ukuran fisik, konsumsi energi, dan daya komputasinya harus dikelola dengan sangat hati-hati.

“Alur kerja ini diatur oleh arsitektur multi-agen yang terdiri dari tiga agen mandiri yang saling mengoperkan tugas: orkestrator yang mengoordinasi eksekusi, detektor yang menganalisis, mengklasifikasi, dan merangkum gambar, serta agen dialog yang memungkinkan operator bertanya tentang hasilnya,” tulis para peneliti.

Dengan kata lain, teknisi bisa mengajukan pertanyaan ke perangkat lunak satelit, alih-alih memrogramnya untuk setiap tugas satu per satu.

“Desain ini membuat NAVI mudah diadaptasi untuk berbagai misi tanpa harus membangun ulang dari nol.”

Dalam pengujian awal di darat, sistem ini mampu mengenali secara umum isi dari sekitar 7.960 gambar dengan akurasi 88,2 persen, mengelompokkannya ke dalam kategori seperti area pemukiman, pantai, lahan pertanian, dan pegunungan.

Sejauh ini baru dua kali pengambilan gambar langsung di orbit yang dilakukan, dan lebih banyak lagi sudah direncanakan.

Ke depannya, teknologi semacam ini bisa punya aplikasi yang jauh melampaui orbit rendah Bumi. Pendekatan perintah-dan-analisis yang sederhana dan cepat seperti yang didemonstrasikan di sini bisa dipakai di rover yang menjelajahi permukaan Bulan atau Mars.

“Kami membayangkan, oke, ada astronot dengan pakaian bertekanan, dan kamu tahu mereka tidak bisa mengetik di keyboard, apa pun yang ingin mereka lakukan itu rumit,” kata insinyur sistem senior Juan Delfa Victoria kepada Tim Fernholz di TechCrunch.

“Jadi, bagaimana kalau kita sediakan asisten, seperti di video game dan film, di mana kamu melihat AI yang interaktif?”

Dengan sekitar 100 satelit seperti YAM-9, cakupan waktu nyata bisa disiapkan di seluruh planet kita, kata para peneliti. Loft Orbital jelas sudah membidik layanan semacam itu.

“Visinya adalah membuat satelit-satelit bekerja sama untuk pemantauan global secara terus-menerus dan waktu nyata, didukung oleh pasar agen-agen AI,” ujar Preston.

Dalam skala besar, citra satelit tak perlu lagi dikirim ke Bumi untuk mencari tahu apa yang tergambar jika teknologi semacam ini diterapkan. Itu bisa berguna untuk segala hal, mulai dari melacak asap kebakaran hutan hingga memantau aktivitas mencurigakan di pelabuhan atau perbatasan secara langsung.

Tentu saja, itu juga berpotensi mengkhawatirkan dari sisi tingkat pengawasan yang akan ditimbulkannya.

“Perusahaan sedang berupaya meningkatkan kemampuan itu, mendukung misi-misi yang membutuhkan pengambilan keputusan cepat di tempat, baik untuk keperluan sipil, komersial, maupun pertahanan,” kata Preston kepada ScienceAlert.

“Tujuannya adalah agar satelit beroperasi seperti pengawas yang terus-menerus siaga – kamu tinggal perintahkan untuk memantau garis pantai dari tumpahan minyak atau menandai pembangunan baru di dekat perbatasan. Satelit akan mengevaluasi apa yang dilihatnya dan hanya melapor balik ketika ada sesuatu yang sesuai kriteria.”

Terkait: Satelit NASA Mengungkap Seberapa Cepat Kota Meksiko Tenggelam

Masih ada ruang untuk perbaikan dalam hal akurasi dan keandalan, serta pertanyaan besar seputar etika mendelegasikan interpretasi gambar berisiko tinggi kepada AI.

Para peneliti belum menguji apa yang mungkin terjadi jika ada “prompt adversarial” yang dimasukkan, sehingga temuan mereka “harus dibaca sebagai hasil uji kelayakan, bukan sebagai karakterisasi ketangguhan,” simpul mereka.

Terlepas dari hambatan itu, para peneliti yakin bahwa teknologi terobosan ini akan segera menjadi hal yang biasa.

“Ini membuka pintu bagi lapisan patroli yang selalu aktif di luar angkasa,” kata Kepala AI Loft Orbital, Paul Lasserre, kepada TechCrunch.

Laporan penelitian ini tersedia di server pracetak arXiv.

Artikel ini telah diperiksa faktanya oleh Jess Cockerill dan disunting oleh Clare Watson. Meski kami bangga dengan proses kami, kami hanya manusia. Jika kamu menemukan kesalahan, tolong beri tahu kami.