¿Qué pasaría si una inteligencia artificial pudiera pensar mientras sobrevuela la Tierra, con el planeta reducido a una esfera azul bajo sus circuitos? Google acaba de poner a prueba esa imagen: un satélite capaz de procesar datos y, como primera tarea, escribir poesía desde el espacio.
El prototipo Suncatcher de Google ya está operativo y se comunica con la Tierra después de su lanzamiento, a principios de mes, en un Falcon 9 de SpaceX junto a más de 100 naves espaciales. Su hallazgo no consiste solo en haber llegado a órbita: el satélite lleva un pequeño centro de datos a bordo.
Tras cerca de tres semanas de puesta en servicio, los ingenieros activaron Gemma 4, el modelo de Google DeepMind cargado en la nave. La primera instrucción fue sencilla y reveladora: escribir un haiku sobre la experiencia de estar en el espacio.
La pieza clave de Suncatcher son sus cuatro TPU, unidades de procesamiento tensorial (chips diseñados para tareas de inteligencia artificial). Sin embargo, el satélite solo puede encender una a la vez y durante unos 20 minutos, porque su sistema genera hasta 1 kilovatio de electricidad.
Una computadora con una batería limitada
El mecanismo se parece al de una casa con varios electrodomésticos potentes conectados a un generador pequeño. Puede haber horno, lavarropas, calefacción y aire acondicionado, pero si se encienden todos al mismo tiempo, el tablero eléctrico salta.
Las cuatro TPU son los electrodomésticos; la energía solar disponible es el cableado que decide cuál puede funcionar. En este caso, Google eligió activar un solo chip por vez para no sobrecargar el sistema y preservar la comunicación con la Tierra.
La tarea principal de esos chips será la inferencia (usar un modelo ya entrenado para generar una respuesta). Es la parte de la IA que permite responder una pregunta, analizar una imagen o resumir información. Entrenar modelos, en cambio, exige mucha más energía y memoria.
Por eso el proyecto no busca construir hoy una supercomputadora orbital. Busca comprobar si una futura red de satélites cercanos puede repartir el trabajo como una oficina donde varios empleados comparten documentos y se pasan tareas sin perder tiempo.
Google quiere que esas naves estén unidas mediante enlaces ópticos, comunicaciones que usan luz para enviar datos a alta velocidad. Ese engranaje permitiría sostener cargas distribuidas, es decir, problemas divididos entre varios satélites que operan de forma coordinada.
El interruptor invisible de la radiación
Ahora comienza la parte más exigente de la campaña: medir cómo resisten las TPU el calor y la radiación espacial. Google ya sometió sus chips a aceleradores de partículas terrestres, pero el entorno orbital añade condiciones que una simulación no siempre puede reproducir.
La amenaza central son los bit flips (cambios accidentales en valores de memoria). Es como si una letra dentro de una receta impresa cambiara sola: donde decía “una taza” podría aparecer otro dato, sin que la hoja muestre una rotura evidente.
Estos cambios pueden corromper información sin activar las herramientas habituales de supervisión. Las pruebas en Tierra indicaban que afectarían poco a la inferencia, aunque podrían ser más problemáticos durante el entrenamiento de IA.
Si el prototipo responde bien, Google prevé lanzar dos satélites adicionales en 2027, con mayor capacidad eléctrica y chips más avanzados. La oportunidad es construir durante la década de 2030 una infraestructura espacial que procese parte de la demanda creciente de IA.
El camino aún depende de cohetes reutilizables, costes de lanzamiento y pruebas reales. Pero Suncatcher ya encendió su primer interruptor: una máquina en órbita que demuestra que, incluso lejos de casa, la inteligencia artificial puede empezar a trabajar.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
