Google представила проект Suncatcher для дослідження супутників на сонячних батареях для машинного навчання на орбіті.

Укладаючи

Google щойно представив проект Suncatcher, дослідницький проект moonshot, що досліджує використання сонячних супутників, обладнаних його AI чіпами для виконання AI навантажень на орбіті.

Технологічна компанія Google оголосила про проект Suncatcher, дослідницьку ініціативу, що вивчає розгортання супутників, що працюють на сонячній енергії та оснащені чіпами ШІ для виконання завдань ШІ на орбіті, використовуючи сонячне світло для зменшення енергетичних потреб наземних дата-центрів.

Проект передбачає компактні сузір'я супутників, що несуть Google TPU, з'єднані оптичними зв'язками у вільному просторі, що пропонує потенціал для масштабних обчислень, обмежуючи вплив на наземні ресурси.

Попередні висновки детально викладені в пре-принтній статті з назвою “До майбутньої космічної, високошкальної системи інфраструктури штучного інтелекту”, яка розглядає ключові проблеми, такі як супутниковий зв'язок з високою пропускною здатністю, орбітальна динаміка та радіаційні ефекти на обчислення.

Проект Suncatcher продовжує традицію Google у прагненні до амбітних, високовпливових наукових та інженерних проектів.

Оцінка здійсненності інфраструктури машинного навчання для супутників штучного інтелекту на орбіті

Згідно з оголошенням, запропонована система передбачає мережу супутників, що працюють в сонячно-синхронній низькій орбіті Землі в режимі світанок–сутінки, щоб максимізувати безперервне сонячне опромінення та мінімізувати залежність від важких акумуляторів.

Досягнення цього бачення вимагає подолання кількох технічних викликів. По-перше, міжсупутникові зв'язки повинні досягати пропускної спроможності, що відповідає масштабу дата-центру, підтримуючи десятки терабіт на секунду, що є можливим за допомогою багатоканального щільного хвильового мультиплексування (DWDM) та просторового мультиплексування в близьких супутникових формаціях. Тести на лабораторному рівні вже продемонстрували передачу в 800 Гбіт/с в один бік на пару трансиверів.

По-друге, підтримання щільно згрупованих орбітальних формувань супутників вимагає точного контролю над орбітами. Використовуючи фізичні моделі, засновані на рівняннях Хілла-Клоесі-Уїлтшира та уточнені за допомогою диференційованих симуляцій, команда продемонструвала, що кластери з супутниками, що знаходяться на відстані сотень метрів один від одного, можуть залишатися стабільними з помірними маневрами підтримки позиції.

По-третє, прискорювачі TPU повинні витримувати космічну радіацію; випробування хмарного TPU Trillium v6e від Google показали, що компоненти залишалися працездатними при дозах, значно вищих за очікуване п'ятирічне вплив.

Зрештою, економічна доцільність залежить від зниження витрат на запуск, які прогнози вказують, можуть знизитися нижче $200 за кілограм до середини 2030-х років, потенційно роблячи космічні центри обробки даних з штучним інтелектом порівнянними за витратами за кіловат-рік з наземними підприємствами.

Google досліджує можливість використання космічного ШІ з планами на прототип супутникової місії

Попередні оцінки вказують на те, що обчислення на основі машинного навчання в космосі є можливими і не обмежені фізикою чи забороненими витратами, хоча залишаються значні інженерні труднощі, включаючи терморегуляцію, високошвидкісні наземні комунікації та надійну роботу на орбіті.

Щоб вирішити ці виклики, заплановано навчальну місію у співпраці з Planet, спрямовану на запуск двох прототипів супутників до початку 2027 року для тестування продуктивності TPU в космосі та перевірки оптичних міжсупутникових зв'язків для розподілених ML навантажень. У довгостроковій перспективі великомасштабні гігаватніConstellations можуть прийняти більш інтегровані дизайни супутників, які поєднують обчислювальні архітектури, оптимізовані для космосу, з тісно пов'язаним збором сонячної енергії та тепловим управлінням, подібно до того, як сучасні технології систем-на-чіпі розвивалися через інновації в смартфонах.