小さなモデルに大きな芸を仕込む：衛星がリアルタイムで考え、行動できるようにする方法

Teaching Small Models Big Tricks: How We Get Satellites to Think and Act in Real-time

Ubotica は、AI モデルを 8,600万〜1億300万パラメータから 373万パラメータまで圧縮し、衛星上で動作させる知識蒸留の研究を紹介した。教師モデルによる学習を洪水検知と作物分類のタスクで検証したところ、二値分類では基準モデルの 95〜98% の性能を保ちながら、宇宙対応ハードウェア上でのリアルタイム推論が可能だったという。この成果は、リアルタイム海洋インテリジェンス向けの SPACE:AI プラットフォームに直接活かされる。同社は、この手法によってラベリングのコストや地球観測モデル導入のハードルを下げられるとしている。