Satellites based on artificial intelligence (NE) fundamentally change that, how humanity watches over the Earth, moving from passive data collection to real-time intelligent analysis, which can save lives during natural disasters and increase agricultural productivity. Space agencies and researchers report, that satellites with integrated artificial intelligence are now processing terabytes of information directly in orbit, sending only useful information to ground stations, rather than overwhelming analysts with raw images.
NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) successfully tested the technology of dynamic targeting in 2025 year, which allowed the satellite to decide independently, where to point your devices, for 90 seconds without human intervention. The system allows spacecraft to look ahead along their orbital paths, quickly analyze images using on-board artificial intelligence and determine optimal surveillance targets. Ben Smith, an employee of NASA's Earth Sciences and Technology Division, explained, what smart targeting means, that the satellites only image pure earth, passing through the clouds, which excludes the storage and transmission of unusable data.
European Space Agency (ЕКА) launched its Phi Sat mission 2 in August 2024 year, which was another breakthrough in data processing based on space artificial intelligence. A compact cubesat measuring only 22 on 10 on 33 centimeters runs six artificial intelligence programs directly on board. These programs convert satellite images into street maps, detect and classify sea vessels, compress images, detect anomalies in the marine ecosystem and identify forest fires. Technical director of ESA Phi Sat 2 Nikola Melega said, that satellite ushers in a new era of real-time space exploration, allowing to develop, install and operate their own AI programs even in orbit.
Steve Chien, Artificial Intelligence Technical Fellow at JPL and Principal Investigator of Dynamic Targeting, described the goal as, that spacecraft will act more like humans, realizing the data, rather than just watching them. When people remove burning trees, they understand, that it is a forest fire, rather than just red and orange pixels. The Dynamic Targeting project aims to provide similar recognition capabilities to spacecraft, allowing them to identify fires and target cameras accordingly.
Disaster response is one of the most important applications of artificial intelligence satellites. Hurricanes are getting stronger, volcanoes erupt, and wildfires spread within minutes, which makes rapid detection extremely important. United Nations Office for Outer Space Affairs (UNOSA) informs, that artificial intelligence can significantly shorten the cycle from detection to response, if it is built into orbital platforms. Hamid Mehmood, head of UN SPIDER's Beijing office at UNOOSA, emphasized, that the application of artificial intelligence to data from satellites, of drones and ground sensors helps experts improve early warning systems and provide more accurate damage assessments, by moving critical services from reactive to proactive approaches.
NASA has tested dynamic percolation during real disasters, including the Palisades Fire in Los Angeles and the Valencia Flood. Artificial intelligence system, integrated into the CogniSAT satellite 6, developed by Ubotica and NASA JPL, autonomously processed data on board and transmitted information to Earth within a few minutes. During the flooding in Valencia, artificial intelligence quickly appreciated, what 21 a percentage of the observed area near Valencia was flooded, immediately sending accurate flood data to ground stations.
Agriculture is becoming another big beneficiary of space computing based on artificial intelligence. Satellites collect multispectral data, which artificial intelligence models are analyzed to assess the condition of agricultural crops, soil moisture and nutrient deficiency in large fields. Independent research shows, that artificial intelligence satellite systems have demonstrated increased crop yields by 20 percent and reduction of water consumption to 30 percent in early deployment regions. Geezer McNairn, federal scientist and expert in agricultural synthetic aperture radar monitoring (SAR), noted, that the integration of radar and optical satellite data produces more accurate maps of soil moisture and vegetation, which help in decision-making in agriculture, especially in flood and drought forecasting.
Climatologists use vast amounts of satellite imagery to track methane emissions, retreat of glaciers, loss of permafrost and deforestation. Artificial intelligence is rewriting analysis methods, detecting faint or fleeting signals, hidden in the raw data. Місії Phi Sat Європейського космічного агентства (ЕКА) можуть виконувати такі завдання, як видалення хмар та виявлення особливостей, не чекаючи на команди з землі, що спрощує генерацію корисних даних. Агентство розглядає цей прогрес не лише як технологічний прогрес, а й як моральний імператив, affirming, that smarter satellites can boost efforts to create a green and sustainable society, providing deeper information for planetary governance.
Climate researchers are increasingly discussing the creation of digital doubles of the Earth - algorithmic copies of planetary systems, which simulate results under different scenarios. Супутники на базі штучного інтелекту забезпечують ці моделі постійно оновлюваними даними контролю якості, зменшуючи розрив між хаосом і розумінням. Тільки Європейське космічне агентство щодня збирає сотні терабайтів даних під час різних місій, що робить аналіз, що здійснюється лише людиною, нестійким.
Ця технологія ставить перед нами значні виклики, незважаючи на свій трансформаційний потенціал. Процесори, придатні для використання в космосі, повинні витримувати екстремальні температури, радіацію та обмеження потужності, на які звичайні чіпи штучного інтелекту з центрів обробки даних або смартфонів ніколи не були розраховані. Спостерігачі галузі прямо зазначають, що космос любить штучний інтелект, але штучний інтелект не любить космос. Моделі штучного інтелекту на орбітальних платформах повинні працювати в умовах обмежених параметрів потужності, пам’яті та надійності. Неправильна класифікація на орбіті може призвести до пропущених подій або хибних тривог – саме тих наслідків, яким ці системи прагнуть запобігти.
Управління та стандарти викликають додаткові занепокоєння. Поки що немає комплексної міжнародної системи, яка б визначала, як має бути сертифікований ШІ для космічних операцій, як забезпечується конфіденційність даних або як визначається відповідальність, коли автономні супутники приймають помилкові рішення. Зі зростанням автономності ШІ відповідно зростає важливість чітких глобальних норм, що регулюють його розгортання.
Автономія ШІ виходить за рамки спостереження за Землею. На марсоходах та місячних зондах бортовий інтелект стає важливим, коли затримки зв’язку розтягуються на хвилини або години. Ближче до Землі автономні космічні апарати використовують ШІ, щоб уникати орбітального сміття та керувати завданнями утримання станції без втручання Землі, обходячи обмеження затримок циклів команд. ШІ тестується для упорядкування наукових спостережень, оптимізації наведення космічних апаратів та продовження терміну служби місії шляхом виявлення та адаптації до апаратних аномалій у режимі реального часу.
SpaceNews відзначила проєкт «Динамічне таргетування» нагородою «Прорив у космічному штучному інтелекті» на церемонії нагородження Icon Awards у грудні 2025 year. Співпраця між Ubotica Technologies, NASA JPL та Open Cosmos отримала визнання за демонстрацію того, як супутники можуть збирати дані, приймати рішення автономно без участі людини та діяти відповідно до цих рішень. У середніх широтах Землі, де відбувається найбільша економічна діяльність, хмари покривають дві третини поверхні в будь-якій точці, що робить інтелектуальне уникнення хмар вирішальним для ефективного спостереження за Землею.
Американський геофізичний союз присудив свою премію «Відкрита наука» за 2025 рік команді Prithvi Geospatial Foundation Model за їхню модель відкритого доступу, навчену на даних супутників Harmonized Landsat та Sentinel 2. Ця модель трансформує спостереження за Землею, застосовуючи штучний інтелект до геопросторового аналізу, надаючи дослідникам потужний інструмент, який дозволяє їм зосередитися на пошуку відповідей на конкретні наукові питання, а не на створенні моделей для конкретних завдань. Prithvi Geospatial налаштовується для таких застосувань, як реагування на стихійні лиха, картографування землекористування та сільськогосподарських культур, а також моніторинг екосистем.
Мільйони людей у всьому світі опосередковано покладаються на дані, що генеруються супутниковими системами щодня, від прогнозів погоди та попереджень про лісові пожежі до сигналів цін на сировинні товари та виплат за страхуванням врожаю. Інтеграція штучного інтелекту та космічних обчислень змінює розуміння людьми своєї рідної планети та управління її майбутнім. Від картографування викидів метану та моніторингу вологості ґрунту до допомоги керівникам служб екстрених ситуацій у керівництві службами швидкого реагування, ця технологія доводить свою цінність для людей, включаючи захист життів, моніторинг навколишнього середовища та підвищення стійкості продовольчих систем.
Революція впливу на орбіту набирає обертів, оскільки космічні агентства та приватні компанії розширюють можливості штучного інтелекту. Майбутні наукові прориви можуть бути здійснені не лише завдяки глибшим космічним дослідженням, але й завдяки тому, наскільки ефективно інтелект на орбіті вирішує нагальні проблеми на Землі. Темпи розвитку цифрових технологій у поєднанні зі зростанням обсягів доставки супутникової інформації та зростанням попиту на такі дані створюють можливості для кардинальних змін у майбутньому спостереження за Землею.
Source: https://www.newsghana.com.gh