インテル、初の衛星搭載AIを実現

人工知能（AI）は現代生活に浸透しているが、宇宙への進出はまだまだ限られていた。しかしその状況が変わりつつある。9月2日、ロケットから45個の小型衛星が放出され、その中にAIを搭載した衛星「PhiSat-1」があった。この衛星は、現在17,000マイル（27,500キロメートル）毎時の速度で、地球から約329マイル（530キロメートル）の高さの太陽同期軌道を周回している。

PhiSat-1には、新しいハイパースペクトル熱画像カメラと、インテルのMovidius Myriad 2ビジョン・プロセッシング・ユニット（VPU）によるオンボードAI処理が搭載されている。このVPUは、多くのスマートカメラや99ドルで販売されているセルフィードローンにも採用されている。PhiSat-1は、極地の氷や土壌の湿度を監視するためのミッションの一環として打ち上げられた2機の衛星のうちの1機であり、衛星間通信システムのテストも行っている。

Myriad 2が解決しようとしている最初の問題は、高解像度カメラによって生成される大量のデータをどのように処理するかということである。欧州宇宙機関（ESA）のデータシステムおよびオンボードコンピューティング担当のGianluca Furano氏によると、「センサーのデータ生成能力は、世代ごとに100倍になるのに対し、データのダウンロード能力は、世代ごとに3倍から5倍程度しか増えていない」という。

また、地球の表面の約3分の2は、常に雲に覆われている。つまり、多くの無駄な雲の画像が撮影され、貴重なダウンリンク帯域幅を使用して地球に送信され、保存され、数時間または数日後に科学者またはアルゴリズムによってコンピューターで確認され、最終的に削除されるということになる。

「そして、エッジでの人工知能が私たちを救ってくれた、西部劇の騎兵隊のようなものだ」とFurano氏は述べている。チームが取り組んだアイデアは、オンボード処理を使用して雲の画像を識別して破棄することで、約30％の帯域幅を節約することだった。

「宇宙は究極のエッジだ」と、Uboticaの最高技術責任者Aubrey Dunne氏は述べている。アイルランドのスタートアップUboticaは、PhiSat-1のAI技術を開発・テストし、カメラメーカーのcosineや、ピサ大学、Sinergiseと協力してソリューションを完成させた。「Myriadは、低電力で高性能のコンピューティング能力を備えていた。そうした特性は、宇宙アプリケーションに適している」とDunne氏は語った。

しかし、Myriad 2は、宇宙用に設計されたものではなかった。宇宙機のコンピューターは、通常、放射線に強い「放射線強化」チップを使用するが、これらのチップは「商用技術の10年から20年前」という状況にある。さらに、AIは宇宙機のメニューにはない。

そこで、DunneとUboticaのチームは、「放射線特性化」と呼ばれる一連のテストをMyriadチップに実施し、どのようにエラーを処理するかを調べた。

ESAのFurano氏によると、「我々は、こんなに複雑なチップの放射線テストを初めて実施した。どうすれば適切なテストと特性化を行うか、手順書を一から書く必要があった」という。

最初のテストは、2018年末のCERNでの36時間の放射線ビーム照射だった。「非常にプレッシャーのかかる状況だった」とDunne氏は回顧する。しかし、そのテストとその後の2つのテストは「幸いなことにうまくいった」。Myriad 2は、オフザシェルフの形態で、変更なしに合格した。

低電力、高性能のコンピュータビジョンチップが、地球の大気を離れて宇宙へ進出することができた。しかしその後、新たな課題が待っていた。

通常、AIアルゴリズムは、大量のデータを使用して「学習」するが、カメラが新しかったため、「データがなかった」とFurano氏は述べている。そこで、チームは既存のミッションから抽出した合成データを使用してアプリケーションをトレーニングした。

システムとソフトウェアの統合とテストは、欧州の半ダースの組織が関与する中、4ヶ月間行われた。ESAのPhiSat担当のMax Pastena氏は、「短期間で全てをまとめることができたことをとても誇りに思っている」と語った。Furano氏も、「宇宙機の開発としては、タイムラインは奇跡的なものだった」と述べている。

「インテルは、Myriadデバイスに関する背景サポートを提供してくれた。PhiSat-1のAIを可能にするCVAIテクノロジーを実現する上で、非常に感謝している」とDunne氏は述べている。

しかし、ロケットの遅延や新型コロナウイルス感染症のパンデミック、夏の風の影響など、無関係な一連の出来事により、チームは打ち上げから1年以上待たなければならなかった。

9月2日のフランス領ギアナからの打ち上げは、Arianespaceが実施した初の衛星ライドシェアミッションであり、スムーズに進んだ。初期の検証のために、衛星は全ての画像を保存し、各画像に対するAIの雲検出決定を記録した。地上のチームが、衛星の「脳」が期待通り動作していることを確認するためだった。

3週間の間、Pastena氏は息を潜めていたが、ついに「私たちは、宇宙の歴史に名を刻んだ」と宣言した。

ESAは、ジョイントチームが「初のハードウェアアクセラレートされたAI推論を実現した」と発表した。地球観測画像を衛星上で処理するという画期的な成果だった。

有用なピクセルだけを送信することで、衛星は「帯域幅の利用を改善し、集約ダウンリンクコストを大幅に削減する」ことになる。科学者の時間を節約することも期待される。

将来的には、低コストでAIを搭載した小型衛星の利用法は数えきれない。特に、複数のアプリケーションを実行できる能力を追加すると、可能性は更に広がる。

「専用ハードウェアではなく、ネットワークを切り替えることができる」と、インテルのMovidius技術事務所長Jonathan Byrne氏は述べている。Dunne氏はこれを「衛星としてのサービス」と呼んでいる。

例えば、野火の発生が頻繁な地域を飛行中に、衛星は火災を検知して地元の対応チームに数分で通知できる。海上では、通常無視される地域で、衛星は不正な船舶や環境事故を検知できる。森林や農地上空を飛行中、衛星は土壌の湿度や作物の成長を追跡できる。氷上を飛行中、衛星は氷の厚さや融解ポンドを追跡して気候変動を監視することができる。

これらの可能性の多くは、すぐにテストされることになる。ESAとUboticaは、PhiSat-2を共同で開発中であり、もう1つのMyriad 2を軌道上に運ぶ予定だ。PhiSat-2は、「衛星の飛行中に、簡単なユーザーインターフェイスを使用して開発、インストール、検証、操作できるAIアプリを実行できる」能力を持つことになる。

インテルにとっては、低容量の市場ではあるが、潜在的な影響は間違いなく大きい。Pastena氏は、「最終的には、私たちは『地球の脈動』を理解できるようになる」と述べている。