Google anunció este 30 de octubre que el satélite experimental de Project Suncatcher, lanzado el 1 de octubre de 2026, ya produjo y transmitió su primera respuesta de IA desde órbita. El modelo abierto Gemma 4 escribió un haiku sobre estar en el espacio: una prueba pequeña para una apuesta enorme, llevar cómputo de inteligencia artificial fuera de la Tierra.

💻 Según el anuncio de Google, el equipo pasó las últimas semanas encendiendo los sistemas anfitriones y las bandejas de TPU, además de ejecutar pruebas iniciales de aprendizaje automático. Esta semana envió la primera instrucción desde una estación terrestre y recibió el poema durante el paso del satélite por Svalbard, Noruega. Google lo presenta como la primera respuesta de IA generada por una TPU de clase centro de datos en órbita.

⚙️ El prototipo lleva cuatro TPU, pero sólo puede encender una a la vez, precisa TechCrunch. Genera hasta 1 kW de electricidad y puede mantener una TPU funcionando unos 20 minutos por sesión, una restricción que complica coordinar el procesamiento con las comunicaciones terrestres. Viajó en un Falcon 9 de SpaceX junto con más de 100 vehículos espaciales y completó unas tres semanas de puesta en servicio.

🛠️ Después del haiku llegaron más poemas y solicitudes de telemetría para conocer el estado técnico de la carga útil y las condiciones orbitales; un portavoz dijo a TechCrunch que el satélite operaba con normalidad. La siguiente ronda evaluará estrés térmico y exposición a radiación: esta última puede alterar bits y corromper datos sin que las herramientas habituales de monitoreo lo detecten. Las pruebas terrestres apuntaban a un efecto menor en inferencia que en entrenamiento, pero falta comprobarlo en el entorno real.

🚀 Si las TPU demuestran suficiente fiabilidad, el siguiente paso serán dos satélites interconectados en 2027, con mayor generación eléctrica y enlaces ópticos entre ellos. El diseño de investigación de Suncatcher plantea una misión con Planet para principios de ese año; el anuncio actual mantiene 2027, sin precisar más. La meta es repartir trabajo entre satélites cercanos, no solamente ejecutar modelos en equipos aislados.

¿Por qué importa más allá del poema?

Para quienes desarrollan y operan sistemas de IA, lo interesante es comprobar si aceleradores de centro de datos pueden ejecutar cargas de trabajo de manera confiable en el espacio. Esto sigue siendo un experimento, no un servicio anunciado para contratar: resolver energía, temperatura, radiación y comunicación es tan importante como lograr que el modelo responda.

  • Energía solar: Google estima que, en la órbita adecuada, un panel podría producir hasta ocho veces más que en tierra y recibir luz casi continuamente, reduciendo baterías. Como contexto, calcula que el Sol emite más de 100 billones de veces la potencia de la producción eléctrica humana total.
  • Red entre satélites: distribuir grandes cargas de aprendizaje automático requeriría enlaces de decenas de terabits por segundo, con alta capacidad y baja latencia. Google estudia transceptores multicanal DWDM y multiplexación espacial; en laboratorio consiguió 800 Gbps en cada dirección, 1.6 Tbps agregados, con un par de transceptores.
  • Volar muy cerca: esos enlaces necesitan potencias recibidas miles de veces superiores a las de conexiones convencionales de larga distancia. La propuesta reduce la separación a kilómetros o menos; un modelo ilustrativo contempla 81 satélites a 650 km de altitud media, en un grupo de 1 km de radio y con separaciones de unos 100 a 200 metros entre ciertos vecinos.
  • Mantener la formación: los investigadores combinaron modelos orbitales analíticos y refinamiento numérico con JAX. Sus resultados apuntan a maniobras de mantenimiento moderadas para conservar una formación compacta en una órbita baja heliosíncrona cercana al límite entre día y noche; la gravedad terrestre no uniforme y, potencialmente, el arrastre atmosférico son factores relevantes.
  • Resistencia del hardware: en tierra probaron Trillium, la Cloud TPU v6e, con un haz de protones de 67 MeV. La memoria HBM empezó a mostrar irregularidades tras 2 krad(Si), casi tres veces la dosis de 750 rad(Si) prevista para cinco años con blindaje; no atribuyeron fallas permanentes a la dosis ionizante acumulada hasta 15 krad(Si) en un chip. Esos resultados no sustituyen las pruebas orbitales.
  • Economía todavía hipotética: Google proyecta que los lanzamientos podrían bajar de 200 dólares por kilogramo hacia mediados de la década de 2030. Bajo ese supuesto, lanzar y operar un centro de datos espacial podría acercarse al costo energético reportado de uno terrestre equivalente, medido por kilowatt al año; no es un precio disponible hoy.
  • Dependencia de los cohetes: TechCrunch señala que las visiones de Google y SpaceX requieren una Starship plenamente reutilizable y de reutilización rápida, todavía en desarrollo. Un análisis de Suncatcher publicado este mes estima que harían falta 1,800 vuelos para alcanzar reducciones de costos por aprendizaje comparables a las de vehículos anteriores de SpaceX.
  • Una arquitectura distinta: SpaceX también contempla enlaces láser, pero TechCrunch señala que sus satélites quedarían demasiado separados para compartir procesamiento eficazmente; Starcloud y Cowboy Space prevén inferencia en satélites individuales. Alphabet mantiene una participación de inversión significativa en SpaceX.
  • El horizonte de largo plazo: Google estudia infraestructura que podría ser económica en la década de 2030 y, eventualmente, constelaciones a escala de gigawatts. Eso exigiría integrar mejor captación solar, cómputo y disipación térmica; siguen pendientes la comunicación de alta capacidad con tierra y la fiabilidad en órbita.

💬 Si tuvieras que validar una TPU en órbita, ¿qué probarías primero después del primer mensaje: integridad de datos, temperatura o comunicación entre satélites?

¿Pero deveras? 🌵💚