Intel driver den første satellit med AI om bord

Så almindeligt som kunstig intelligens er blevet i moderne liv — fra at forbedre vores forståelse af kosmos til at fremhæve underholdende videoer på din telefon — har AI endnu ikke fundet sin vej ind i kredsløb.

Det er dog først nu, da en eksperimentel satellit på størrelse med en morgenmadsæske blev udskudt fra en raketdispenser sammen med 45 andre satellitter af samme størrelse. Satellitten, navngivet PhiSat-1, er nu på vej i en sol-synkron kredsløb på over 17.000 mph (27.500 km/t) på en højde af 329 miles (530 km).

PhiSat-1 indeholder en ny hyperspektral-termisk kamera og onboard AI-behandling takket være Intel® Movidius™ Myriad™ 2 Vision Processing Unit (VPU) — samme chip, der er i mange smarte kameras og endda en $99 selfie-drone her på jorden. PhiSat-1 er faktisk en af en par satellitter på en mission til at overvåge polaris og jordfugtighed, mens de også tester intersatellitkommunikationssystemer for at skabe et fremtidigt netværk af fødererede satellitter.

Det første problem, Myriad 2 hjælper med at løse? Hvordan man håndterer den store mængde data, der genereres af højfidelitetskameras som det på PhiSat-1. “Sensorernes evne til at producere data øges med en faktor 100 for hver generation, mens vores evne til at downloade data øges, men kun med en faktor 3, 4, 5 pr. generation,” siger Gianluca Furano, data-systemer og onboard-computing-lead på Den Europæiske Rumfartsorganisation, der ledede den fælles indsats bag PhiSat-1.

På samme tid er omkring to tredjedele af jordens overflade dækket af skyer på ethvert givent tidspunkt. Det betyder, at en hel del ubrugelige billeder af skyer typisk bliver fanget, gemt, sendt over dyre down-link-bånd til jorden, gemt igen, gennemgået af en videnskabsmand (eller en algoritme) på en computer timer eller dage senere — kun for at blive slettet.

“Kunstig intelligens i kanten kom til at redde os, kavaleriet i westernfilmen,” siger Furano. Idéen, teamet samledes om, var at bruge onboard-behandling til at identificere og smide skybilleder — og derved spare omkring 30% af båndbredden.

“Rummet er den ultimative kant,” siger Aubrey Dunne, chief technology officer på Ubotica. Den irske startup byggede og testede PhiSat-1’s AI-teknologi, arbejdende i tæt partnerskab med cosine, producenten af kameraet, samt Universitetet i Pisa og Singergise for at udvikle den komplette løsning. “Myriad var absolut designet fra bunden til at have en imponerende beregningskapacitet, men i en meget lav efforamt,” og det passer rigtigt til rumapplikationer.”

Myriad 2 var dog ikke tiltænkt for kredsløb. Rumfartskomputere bruger typisk meget specialiserede “strålingshærdede” chips, der kan være “op til to årtier bagud for statens kunst-teknologi,” forklarer Dunne. Og AI har ikke været på menuen.

Så Dunne og Ubotica-teamet udførte “strålingskarakterisering”, hvor de satte Myriad-chippen igennem en række tests for at figurere ud, hvordan de skulle håndtere eventuelle fejl eller slitage.

ESA “havde aldrig testet en chip af denne kompleksitet for stråling,” siger Furano. “Vi var tvivl om, hvorvidt vi kunne teste det korrekt … vi måtte skrive håndbogen om, hvordan man udfører en omfattende test og karakterisering af denne chip fra scratch.”

Den første test, 36 timer i træk med strålings-bælge ved CERN i slutningen af 2018, “var en meget højtryks-situation,” siger Dunne. Men den test og to følgende “lykkedes heldigt for os.” Myriad 2 bestod i standardform, ingen modifikationer nødvendig.

Pludselig var denne lav-efforamt, høj-ydelses computer-vision-chip klar til at gå ud over jordens atmosfære. Ja! Men nu kom en anden udfordring.

Typisk bygges AI-algoritmer, eller “trænes”, ved hjælp af store mængder data for at “lære” — i dette tilfælde, hvad der er en sky og ikke en sky. Men da kameraet var så nyt, “havde vi ikke nogen data,” siger Furano. “Vi måtte træne vores applikation på syntetisk data udtrukket fra eksisterende missioner.”

Alt dette system- og software-integration og test, med deltagelse af en halv snes forskellige organisationer i hele Europa, tog fire måneder at gennemføre. “Vi var meget stolte af at kunne være så hurtige og så effektivt fleksible, for at få alt om bord i så kort tid,” siger Max Pastena, PhiSat-officer på ESA. Så langt spacecraft-udvikling er concerned, er tidsrammen “et mirakel,” tilføjer Furano.

“Intel har givet os baggrunds-støtte på Myriad-enhed, når vi har brug for det, for at aktivere PhiSat-1’s AI ved hjælp af vores CVAI-teknologi,” siger Dunne. “Det er meget værdsat.”

Desværre betød en række uafhængige begivenheder — forsinkelser med raketten, coronavirus-pandemien og uvenlige sommer-vinde — at holdene måtte vente mere end et år for at finde ud af, om PhiSat-1 ville fungere i kredsløb, som planlagt.

Lanceringen den 2. september fra Fransk Guyana — en første-af-dens-art satellit ride-share kørt af Arianespace — gik stærkt og fejlfrit. Til den første verificering gemte satellitten alle billeder og optog sin AI-sky-detection-beslutning for hvert, så holdet på jorden kunne verificere, at dens indplantede hjerne opførte sig, som forventet.

Efter en tre-ugers lang dyb åndedrag kunne Pastena udråbe: “Vi er lige gået ind i historien om rummet.”

ESA meddelte, at det fælles team var “glade for at afsløre den første nogensinde hardware-accelererede AI-inferens af jord-observation-billeder på en satellit i kredsløb.”

Ved kun at sende nyttige pixels vil satellitten nu “forbedre båndbredds-udnyttelse og reducerer betydeligt samlet downlink-omkostninger” — ikke at nævne, at det sparer videnskabsmændenes tid på jorden.

I fremtiden er brugen af lav-kost, AI-forbedrede satellitter utallige — især når man tilføjer muligheden for at køre multiple applikationer.

“Det er muligt at skifte netværk ud og ind,” siger Jonathan Byrne, chef for Intel Movidius-teknologi-kontoret. Dunne kalder det “satellit-som-en-service.”

Overvej: Når man flyver over områder, der er tilbøjelige til skovbrand, kan en satellit spotte brande og underrette lokale respondere i minutter i stedet for timer. Over havene, der typisk bliver ignoreret, kan en satellit spotte urentlige skibe eller miljø-ulykker. Over skove og landbrug kan en satellit spore jordfugtighed og afgrøde-vækst. Over is kan den spore tykkelse og smelte-ponds for at hjælpe med at overvåge klima-forandringer.

Mange af disse muligheder vil snart blive testet: ESA og Ubotica arbejder sammen om PhiSat-2, der vil bære en anden Myriad 2 i kredsløb. PhiSat-2 vil være “i stand til at køre AI-applikationer, der kan udvikles, let installeret, valideret og opereret på rumfartøjet under deres flyvning ved hjælp af en simpel brugergrænseflade.”

Til Intel er det et lav-volumen marked, men potentialet er ubestridt. Som Pastena siger, kan vi til sidst forstå “pulsen af vores planet.”