Intel bringt das erste Satelliten mit künstlicher Intelligenz an Bord

So allgegenwärtig künstliche Intelligenz im modernen Leben geworden ist — von der Verbesserung unseres Verständnisses des Kosmos bis hin zur Darstellung von unterhaltsamen Videos auf Ihrem Telefon —, hat die künstliche Intelligenz noch nicht ihren Weg in den Orbit gefunden.

Doch das war bis zum 2. September, als ein experimenteller Satellit, etwa so groß wie eine Schachtel Cornflakes, aus einem Raketen-Dispenser zusammen mit 45 anderen Satelliten ähnlicher Größe ausgestoßen wurde. Der Satellit, der den Namen PhiSat-1 trägt, fliegt jetzt mit über 17.000 Meilen pro Stunde (27.500 km/h) in einer sonnensynchronen Umlaufbahn etwa 329 Meilen (530 km) über uns.

PhiSat-1 enthält eine neue hyperspektrale Wärmebildkamera und eine Bord-AI-Verarbeitung dank des Intel (INTC ) ® Movidius™ Myriad™ 2 Vision Processing Unit (VPU) — dem gleichen Chip, der in vielen intelligenten Kameras und sogar in einer 99-Dollar-Selfie-Drohne auf der Erde verwendet wird. PhiSat-1 ist tatsächlich einer von zwei Satelliten, die auf einer Mission sind, polare Eis- und Bodenfeuchtigkeit zu überwachen, während sie auch Intersatellitenkommunikationssysteme testen, um ein zukünftiges Netzwerk von Satelliten zu schaffen.

Das erste Problem, das der Myriad 2 hilft zu lösen, ist, wie man mit der großen Menge an Daten umgeht, die von hochauflösenden Kameras wie der auf PhiSat-1 erzeugt werden. “Die Fähigkeit, die Sensoren haben, Daten zu produzieren, erhöht sich um einen Faktor von 100 pro Generation, während unsere Fähigkeit, Daten herunterzuladen, sich nur um einen Faktor von drei, vier, fünf pro Generation erhöht”, sagt Gianluca Furano, Leiter der Daten- und Bordcomputersysteme bei der Europäischen Weltraumorganisation, die die gemeinsame Anstrengung hinter PhiSat-1 leitete.

Zugleich ist etwa zwei Drittel der Oberfläche unseres Planeten zu jedem Zeitpunkt von Wolken bedeckt. Das bedeutet, dass viele nutzlose Bilder von Wolken aufgenommen, gespeichert, über die wertvolle Downlink-Bandbreite zur Erde gesendet, erneut gespeichert, von einem Wissenschaftler (oder einem Algorithmus) auf einem Computer Stunden oder Tage später überprüft — und nur um dann gelöscht zu werden.

“Und die künstliche Intelligenz am Rand kam uns zu Hilfe, die Kavallerie im Western-Film”, sagt Furano. Die Idee, die das Team verfolgte, bestand darin, die Bordverarbeitung zu nutzen, um wolkenbedeckte Bilder zu identifizieren und zu verwerfen — und damit etwa 30 % der Bandbreite zu sparen.

“Der Weltraum ist die ultimative Grenze”, sagt Aubrey Dunne, Chief Technology Officer von Ubotica. Der irische Start-up hat PhiSat-1s AI-Technologie entwickelt und getestet und arbeitete dabei in enger Partnerschaft mit Cosine, dem Hersteller der Kamera, sowie der Universität Pisa und Sinergise, um die komplette Lösung zu entwickeln. “Der Myriad war absolut von Grund auf so konzipiert, dass er eine beeindruckende Rechenleistung in einem sehr geringen Energieverbrauch hat, und das eignet sich sehr gut für Weltraumanwendungen.”

Der Myriad 2 war jedoch nicht für den Orbit vorgesehen. Weltraumcomputer verwenden normalerweise sehr spezielle “strahlungsgehärtete” Chips, die “bis zu zwei Jahrzehnte hinter der aktuellen kommerziellen Technologie zurückliegen”, erklärt Dunne. Und künstliche Intelligenz war nicht im Angebot.

Also führte Dunne und das Ubotica-Team eine “Strahlungscharakterisierung” durch, indem sie den Myriad-Chip einer Reihe von Tests unterzogen, um herauszufinden, wie man mit eventuellen Fehlern oder Verschleiß umgehen kann.

Die ESA “hat noch nie einen Chip dieser Komplexität auf Strahlung getestet”, sagt Furano. “Wir hatten Zweifel, ob wir ihn ordnungsgemäß testen könnten … wir mussten das Handbuch für eine umfassende Test- und Charakterisierung dieses Chips von Grund auf neu schreiben.”

Der erste Test, 36 Stunden langes Strahlungs-Bombardement im CERN im späten Jahr 2018, “war eine sehr angespannte Situation”, sagt Dunne. Aber dieser Test und zwei weitere “verliefen glücklicherweise gut für uns”. Der Myriad 2 bestand in der Standardform, ohne Modifikationen.

Plötzlich war dieser niedrigenergetische, hochleistungsfähige Computer-Vision-Chip bereit, über die Atmosphäre der Erde hinaus zu gehen. Ja! Aber jetzt kam eine weitere Herausforderung.

Normalerweise werden künstliche Intelligenz-Algorithmen entwickelt oder “trainiert”, indem man große Mengen an Daten verwendet, um “zu lernen” — in diesem Fall, was eine Wolke und was keine Wolke ist. Aber da die Kamera so neu war, “hatten wir keine Daten”, sagt Furano. “Wir mussten unsere Anwendung auf synthetischen Daten trainieren, die aus bestehenden Missionen extrahiert wurden.”

Alle diese System- und Software-Integrationen und Tests, an denen ein halbes Dutzend verschiedener Organisationen in ganz Europa beteiligt waren, dauerten vier Monate. “Wir waren sehr stolz darauf, so schnell und effizient flexibel zu sein, um alles an Bord zu bringen, in so kurzer Zeit”, sagt Max Pastena, PhiSat-Offizier bei der ESA. Was die Entwicklung von Weltraumfahrzeugen angeht, ist der Zeitplan “ein Wunder”, fügt Furano hinzu.

“Intel hat uns Hintergrundunterstützung für das Myriad-Gerät gegeben, wenn wir es benötigt haben, um PhiSat-1s künstliche Intelligenz mit unserer CVAI-Technologie zu ermöglichen”, sagt Dunne. “Das wird sehr geschätzt.”

Leider führten eine Reihe von unabhängigen Ereignissen — Verzögerungen bei der Rakete, die Coronavirus-Pandemie und unfreundliche Sommerwinde — dazu, dass die Teams über ein Jahr warten mussten, um herauszufinden, ob PhiSat-1 wie geplant in der Umlaufbahn funktionieren würde.

Der Start am 2. September von Französisch-Guayana — ein erster Satelliten-Ride-Share-Flug von Arianespace — verlief schnell und reibungslos. Für die erste Überprüfung speicherte der Satellit alle Bilder und zeichnete die AI-Wolken-Erkennungsentscheidung für jedes auf, damit das Team auf dem Boden überprüfen konnte, ob sein eingepflanztes Gehirn wie erwartet funktionierte.

Nach einer drei Wochen langen tiefen Atmung konnte Pastena verkünden: “Wir sind gerade in die Geschichte des Weltraums eingetreten.”

Die ESA kündigte an, dass das gemeinsame Team “erfreut ist, die erste Hardware-beschleunigte künstliche Intelligenz-Schlußfolgerung von Erdbeobachtungsbildern auf einem in der Umlaufbahn befindlichen Satelliten” zu präsentieren.

Indem der Satellit nur nützliche Pixel sendet, wird er jetzt “die Bandbreitennutzung verbessern und die gesamten Downlink-Kosten erheblich reduzieren” — nicht zu erwähnen, dass er auch die Zeit der Wissenschaftler auf dem Boden spart.

Wenn man in die Zukunft blickt, sind die Anwendungen für kostengünstige, künstliche Intelligenz-erhöhte winzige Satelliten unzählbar — insbesondere, wenn man die Fähigkeit hinzufügt, mehrere Anwendungen auszuführen.

“Anstatt dediziertes Hardware in einem Satelliten zu haben, das eine Sache tut, ist es möglich, Netzwerke ein- und auszuschalten”, sagt Jonathan Byrne, Leiter des Intel Movidius Technology Office. Dunne bezeichnet dies als “Satelliten-as-a-Service”.

Betrachten Sie: Wenn man über Gebiete fliegt, die anfällig für Waldbrände sind, kann ein Satellit Brände erkennen und lokale Einsatzkräfte in Minuten statt Stunden alarmieren. Über Ozeane, die normalerweise ignoriert werden, kann ein Satellit Schiffe oder Umweltunfälle erkennen. Über Wälder und Felder kann ein Satellit die Bodenfeuchtigkeit und das Wachstum von Pflanzen verfolgen. Über Eis kann er die Dicke und die Schmelzpfützen verfolgen, um den Klimawandel zu überwachen.

Viele dieser Möglichkeiten werden bald getestet: Die ESA und Ubotica arbeiten zusammen an PhiSat-2, das einen weiteren Myriad 2 in die Umlaufbahn bringen wird. PhiSat-2 wird “in der Lage sein, künstliche Intelligenz-Anwendungen auszuführen, die entwickelt, leicht installiert, validiert und während des Fluges mit einer einfachen Benutzeroberfläche betrieben werden können.”

Für Intel ist es ein Nischenmarkt, aber der potenzielle Einfluss ist unbestreitbar. Wie Pastena es ausdrückt, können wir letztendlich “den Puls unseres Planeten” verstehen.