ข้อมูลที่รวบรวมโดยดาวเทียมสำรวจระยะไกลเป็นพื้นฐานสำหรับกิจกรรมสำคัญหลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็นการทำแผนที่ทางอากาศ การพยากรณ์อากาศ การตรวจสอบการตัดไม้ทำลายป่า ปัจจุบัน ดาวเทียมส่วนใหญ่ทำได้เพียงเก็บข้อมูลอย่างเดียวเท่านั้น ไม่ได้สร้างมาพร้อมกับการตัดสินใจหรือตรวจจับการเปลี่ยนแปลง ขณะที่ข้อมูลก็จะส่งต่อไปยังโลกเพื่อประมวลผล โดยทั่วไปแล้วจะใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน ทำให้จำกัดความสามารถในการระบุและตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะภัยธรรมชาติ
เพื่อเอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้ กลุ่มนักวิจัยที่นำโดยนักศึกษาของภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ด ในอังกฤษ ได้ลองพัฒนาวิธีฝึกอบรมโปรแกรมแมชชีน เลิร์นนิง ที่เป็นการทำให้เครื่องคอมพิวเตอร์เรียนรู้ด้วยตนเองและถูกใช้งานเสมือนเป็นสมองของปัญญาประดิษฐ์หรือเอไอ (Artificial Intelligence- AI) สำหรับทำงานครั้งแรกในอวกาศ โดยฝึกโมเดลแมชชีน เลิร์นนิง ชื่อ RaVAEn บนดาวเทียมในอวกาศ ION SCV004 เมื่อปี 2565 ซึ่งในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม โมเดลจะเรียนรู้ที่จะเก็บเฉพาะค่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลง โดยพยายามตรวจหาค่าต่างๆ ไม่ว่าจะมีเมฆอยู่หรือไม่ก็ตาม
ความสำเร็จนี้จะช่วยให้นักวิจัยติดตามและตัดสินใจได้แบบทันตามเวลาจริง กับการใช้งานต่างๆ ตั้งแต่การจัดการภัยพิบัติไปจนถึงการตัดไม้ทำลายป่า ขณะที่เป้าหมายอีกประการหนึ่งคือการพัฒนาแบบจำลองเพื่อใช้กับข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ตรวจจับการรั่วไหลของก๊าซมีเทนได้ และนี่อาจมีนัยสำคัญสำหรับการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ.