Intel impulsa el primer satélite con inteligencia artificial a bordo

Tan ubicua como ha sido la inteligencia artificial en la vida moderna — desde mejorar nuestra comprensión del cosmos hasta mostrar videos entretenidos en tu teléfono — la inteligencia artificial aún no ha encontrado su lugar en órbita.

Hasta el 2 de septiembre, cuando un satélite experimental del tamaño de una caja de cereales fue expulsado de un dispensador de cohetes junto con 45 satélites de tamaño similar. El satélite, llamado PhiSat-1, ahora vuela a más de 17,000 mph (27,500 km/h) en una órbita sincrónica con el sol a unos 329 millas (530 km) de altura.

PhiSat-1 contiene una nueva cámara hiperespectral-térmica y procesamiento de inteligencia artificial a bordo gracias a la Unidad de Procesamiento de Visión Intel (INTC ) ® Movidius™ Myriad™ 2 (VPU) — el mismo chip que se encuentra en muchas cámaras inteligentes y incluso en un dron de selfie de $99 aquí en la Tierra. PhiSat-1 es en realidad uno de un par de satélites en una misión para monitorear el hielo polar y la humedad del suelo, mientras también se prueba el sistema de comunicación entre satélites para crear una red futura de satélites federados.

El primer problema que Myriad 2 está ayudando a resolver es cómo manejar la gran cantidad de datos generados por cámaras de alta fidelidad como la del PhiSat-1. “La capacidad que tienen los sensores para producir datos aumenta en un factor de 100 cada generación, mientras que nuestra capacidad para descargar datos solo aumenta en un factor de tres, cuatro, cinco por generación”, dice Gianluca Furano, líder de sistemas de datos y computación a bordo de la Agencia Espacial Europea, que lideró el esfuerzo colaborativo detrás de PhiSat-1.

Al mismo tiempo, alrededor de dos tercios de la superficie de nuestro planeta están cubiertos de nubes en cualquier momento dado. Eso significa que se capturan muchas imágenes inútiles de nubes, que se guardan, se envían a través de la preciosa banda de descarga a la Tierra, se guardan de nuevo, se revisan por un científico (o un algoritmo) en una computadora horas o días después — solo para ser eliminadas.

“Y la inteligencia artificial en el borde vino a rescatarnos, la caballería en la película del oeste”, dice Furano. La idea que el equipo se reunió en torno a fue utilizar el procesamiento a bordo para identificar y descartar imágenes nubosas — así ahorrando alrededor del 30% de la banda.

“El espacio es el borde definitivo”, dice Aubrey Dunne, director de tecnología de Ubotica. La startup irlandesa construyó y probó la tecnología de inteligencia artificial de PhiSat-1, trabajando en estrecha colaboración con cosine, fabricante de la cámara, además de la Universidad de Pisa y Singergise para desarrollar la solución completa. “El Myriad fue absolutamente diseñado desde cero para tener una impresionante capacidad de cómputo pero en un sobre de muy baja potencia, y eso realmente se adapta a las aplicaciones espaciales”.

Myriad 2, sin embargo, no estaba destinado a la órbita. Las computadoras de los vehículos espaciales suelen utilizar chips muy especializados “resistentes a la radiación” que pueden estar “hasta dos décadas por detrás de la tecnología comercial de vanguardia”, explica Dunne. Y la inteligencia artificial no ha estado en el menú.

Así que Dunne y el equipo de Ubotica realizaron “caracterización de radiación”, poniendo el chip Myriad a través de una serie de pruebas para averiguar cómo manejar cualquier error o desgaste resultante.

ESA “nunca había probado un chip de esta complejidad para la radiación”, dice Furano. “Estábamos dudosos de que pudiéramos probarlo adecuadamente… tuvimos que escribir el manual sobre cómo realizar una prueba y caracterización completa para este chip desde cero”.

La primera prueba, 36 horas seguidas de radiación en CERN a fines de 2018, “fue una situación de mucha presión”, dice Dunne. Pero esa prueba y dos más “afortunadamente resultaron bien para nosotros”. Myriad 2 aprobó en forma sin modificar.

De repente, este chip de visión de computadora de baja potencia y alto rendimiento estaba listo para aventurarse más allá de la atmósfera de la Tierra. ¡Sí! Pero ahora vino otro desafío.

Normalmente, los algoritmos de inteligencia artificial se construyen, o “entrenan”, utilizando grandes cantidades de datos para “aprender” — en este caso, qué es una nube y qué no es una nube. Pero dado que la cámara era tan nueva, “no teníamos datos”, dice Furano. “Teníamos que entrenar nuestra aplicación con datos sintéticos extraídos de misiones existentes”.

Toda esta integración de sistema y software, y pruebas, con la participación de una media docena de organizaciones diferentes en toda Europa, tomó cuatro meses para completar. “Estábamos muy orgullosos de poder ser tan rápidos y tan flexiblemente eficientes, para poner todo a bordo en tan poco tiempo”, dice Max Pastena, oficial de PhiSat en la ESA. En lo que respecta al desarrollo de vehículos espaciales, el cronograma “es un milagro”, agrega Furano.

“Intel nos ha brindado apoyo en segundo plano en el dispositivo Myriad cuando lo hemos necesitado, para habilitar el uso de la inteligencia artificial de PhiSat-1 con nuestra tecnología CVAI”, dice Dunne. “Eso es muy apreciado”.

Desafortunadamente, una serie de eventos no relacionados — retrasos con el cohete, la pandemia del coronavirus y vientos de verano poco amigables — significaron que los equipos tuvieron que esperar más de un año para descubrir si PhiSat-1 funcionaría en órbita según lo planeado.

El lanzamiento del 2 de septiembre desde la Guayana Francesa — un viaje compartido de satélites sin precedentes realizado por Arianespace — fue rápido y sin problemas. Para la verificación inicial, el satélite guardó todas las imágenes y registró su decisión de detección de nubes de inteligencia artificial para cada una, para que el equipo en tierra pudiera verificar que su cerebro implantado se comportaba como se esperaba.

Después de una respiración profunda de tres semanas, Pastena pudo proclamar: “Acabamos de entrar en la historia del espacio”.

ESA anunció que el equipo conjunto estaba “feliz de revelar la primera inferencia de inteligencia artificial de hardware acelerada de imágenes de observación de la Tierra en un satélite en órbita”.

Al enviar solo píxeles útiles, el satélite ahora “mejorará la utilización de la banda y reducirá significativamente los costos de descarga agregados” — sin mencionar el ahorro de tiempo de los científicos en tierra.

Mirando hacia adelante, los usos para satélites pequeños y mejorados con inteligencia artificial a bajo costo son innumerables — particularmente cuando se agrega la capacidad de ejecutar múltiples aplicaciones.

“En lugar de tener hardware dedicado en un satélite que hace una cosa, es posible cambiar redes dentro y fuera”, dice Jonathan Byrne, jefe de la oficina de tecnología Intel Movidius. Dunne lo llama “satélite como servicio”.

Considera: Cuando vuela sobre áreas propensas a incendios, un satélite puede detectar incendios y notificar a los respondientes locales en minutos en lugar de horas. Sobre los océanos, que normalmente se ignoran, un satélite puede detectar barcos o accidentes ambientales. Sobre bosques y granjas, un satélite puede rastrear la humedad del suelo y el crecimiento de los cultivos. Sobre el hielo, puede rastrear el grosor y los estanques de derretimiento para ayudar a monitorear el cambio climático.

Muchas de estas posibilidades pronto serán probadas: la ESA y Ubotica están trabajando juntas en PhiSat-2, que llevará otro Myriad 2 a la órbita. PhiSat-2 será “capaz de ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial que se pueden desarrollar, instalar fácilmente, validar y operar en el vehículo espacial durante su vuelo utilizando una interfaz de usuario simple”.

Para Intel, es un mercado de bajo volumen, pero el impacto potencial es indiscutible. Como dice Pastena, eventualmente podemos entender “el pulso de nuestro planeta”.