Intel zasilają pierwszy satelitę z sztuczną inteligencją na pokładzie

Jak powszechna jest sztuczna inteligencja w życiu codziennym — od zwiększania naszego zrozumienia kosmosu po wyświetlanie zabawnych filmów na twoim telefonie — sztuczna inteligencja jeszcze nie znalazła się na orbicie.

To trwało do 2 września, kiedy eksperymentalny satelita o wielkości pudełka z płatkami został wyrzucony z dyspensera rakiety wraz z 45 innymi satelitami o podobnej wielkości. Satelita, nazwany PhiSat-1, teraz krąży z prędkością ponad 17 000 mil na godzinę (27 500 km/h) na orbicie synchronicznej z Słońcem, około 329 mil (530 km) nad Ziemią.

PhiSat-1 zawiera nową kamerę hiperspektralną i termiczną oraz przetwarzanie sztucznej inteligencji na pokładzie dzięki Intel (INTC ) ® Movidius™ Myriad™ 2 Vision Processing Unit (VPU) — ten sam chip, który znajduje się w wielu inteligentnych kamerach i nawet w dronie do selfie za 99 dolarów na Ziemi. PhiSat-1 jest tak naprawdę jednym z pary satelitów na misji monitorowania lodu polarnego i wilgotności gleby, a także testowania systemów komunikacji między satelitami w celu stworzenia przyszłej sieci satelitów federowanych.

Pierwszym problemem, który Myriad 2 pomaga rozwiązać, jest sposób radzenia sobie z dużą ilością danych generowanych przez kamery o wysokiej jakości, takie jak ta na PhiSat-1. „Możliwości, jakie mają sensory do produkcji danych, zwiększają się o czynnik 100 co generację, podczas gdy nasze możliwości pobierania danych zwiększają się, ale tylko o czynnik trzy, cztery, pięć na generację”, mówi Gianluca Furano, odpowiedzialny za systemy danych i przetwarzanie na pokładzie w Europejskiej Agencji Kosmicznej, która kierowała wspólnym wysiłkiem za PhiSat-1.

Jednocześnie około dwie trzecie powierzchni naszej planety jest pokryte chmurami w dowolnym momencie. Oznacza to, że zwykle robione są zdjęcia chmur, które są bezużyteczne, zapisywane, wysyłane przez cenne łącza satelitarne na Ziemię, zapisywane ponownie, przeglądane przez naukowca (lub algorytm) na komputerze godzinach lub dniach później — tylko po to, by je usunąć.

„I sztuczna inteligencja na krawędzi przyszła nam z odsieczą, kawaleria w westernie”, mówi Furano. Pomysł, który zespół poparł, polegał na wykorzystaniu przetwarzania na pokładzie do identyfikacji i odrzucenia zdjęć z chmurami — dzięki czemu zaoszczędzono około 30% pasma.

„Przestrzeń kosmiczna to ostateczna krawędź”, mówi Aubrey Dunne, dyrektor techniczny Ubotica. Irlandzki startup zbudował i przetestował technologię sztucznej inteligencji PhiSat-1, pracując w ścisłej współpracy z cosine, producentem kamery, a także z Uniwersytetem w Pizie i Singergise, aby opracować kompletną rozwiązanie. „Myriad został absolutnie zaprojektowany od podstaw, aby mieć imponujące możliwości obliczeniowe, ale w bardzo niskim zużyciu mocy, co naprawdę nadaje się do aplikacji kosmicznych”.

Myriad 2 nie został jednak zaprojektowany do orbity. Komputery satelitarne zwykle wykorzystują bardzo specjalistyczne „wzmocnione promieniowo” chipy, które mogą być „o dwie dekady zaawansowane niż najnowsza komercyjna technologia”, wyjaśnia Dunne. I sztuczna inteligencja nie była na menu.

Dlatego Dunne i zespół Ubotica przeprowadzili „charakterystykę promieniowania”, poddając chip Myriad serii testów, aby ustalić, jak radzić sobie z błędami lub zużyciem.

ESA „nigdy nie testowała chipu o takiej złożoności pod kątem promieniowania”, mówi Furano. „Mieliśmy wątpliwości, czy możemy go prawidłowo przetestować … musieliśmy napisać podręcznik, jak przeprowadzić kompleksowy test i charakterystykę tego chipu od podstaw”.

Pierwszy test, 36 godzin ciągłego napromieniowania w CERN w listopadzie 2018 r., „była bardzo stresująca sytuacja”, mówi Dunne. Ale ten test i dwa następne „szczęśliwie się udały”. Myriad 2 przeszedł w standardowej formie, bez potrzeby modyfikacji.

Nagle ten niskomocny, wysokowydajny chip przetwarzania wizji był gotowy do wyjścia poza atmosferę Ziemi. Tak! Ale teraz pojawiło się kolejne wyzwanie.

Zwykle algorytmy sztucznej inteligencji są budowane, czyli „szkolone”, przy użyciu dużych ilości danych, aby „nauczyć się” — w tym przypadku, co to jest chmura, a co nie. Ale ponieważ kamera była tak nowa, „nie mieliśmy żadnych danych”, mówi Furano. „Musimy szkolić naszą aplikację na danych syntetycznych wyodrębnionych z istniejących misji”.

Cała ta integracja systemu i oprogramowania oraz testy, z udziałem kilku różnych organizacji w całej Europie, zajęło cztery miesiące. „Byliśmy bardzo dumni, że mogliśmy być tak szybcy i tak efektywnie elastyczni, aby umieścić wszystko na pokładzie w tak krótkim czasie”, mówi Max Pastena, oficer PhiSat w ESA. Jeśli chodzi o rozwój statków kosmicznych, ten harmonogram „to cud”, dodaje Furano.

„Intel zapewnił nam wsparcie w tle dla urządzenia Myriad, kiedy tego potrzebowaliśmy, aby umożliwić PhiSat-1 sztuczną inteligencję przy użyciu naszej technologii CVAI”, mówi Dunne. „To bardzo cenione”.

Niestety, seria niezwiązanych z tym zdarzeń — opóźnień z rakietą, pandemią koronawirusa i nieprzyjaznymi wiatrami letnimi — oznaczała, że zespoły musiały czekać ponad rok, aby dowiedzieć się, czy PhiSat-1 będzie funkcjonował w orbicie zgodnie z planem.

Start 2 września z Gujany Francuskiej — pierwszy w swoim rodzaju lot satelity ride-share, przeprowadzony przez Arianespace — przebiegł szybko i bezproblemowo. Podczas wstępnej weryfikacji satelita zapisywał wszystkie obrazy i rejestrował decyzje sztucznej inteligencji o wykryciu chmur dla każdego, aby zespół na ziemi mógł potwierdzić, że jego zaimplantowany mózg działał zgodnie z oczekiwaniami.

Po trzech tygodniach głębokiego oddechu Pastena mógł ogłosić: „Właśnie weszliśmy do historii kosmosu”.

ESA ogłosiła, że zespół wspólny był „zadowolony, aby ujawnić pierwsze w historii sprzętowo przyspieszone wnioskowanie sztucznej inteligencji z obrazów obserwacji Ziemi na satelicie na orbicie”.

Przesyłając tylko przydatne piksele, satelita teraz „poprawi wykorzystanie pasma i znacznie zmniejszy agregowane koszty łącza satelitarnego” — nie wspominając już o oszczędności czasu naukowców na ziemi.

Spójrzmy w przyszłość, możliwości zastosowania tanich, wzmocnionych sztuczną inteligencją satelitów są niezliczone — szczególnie gdy dodamy możliwość uruchamiania wielu aplikacji.

„Zamiast mieć dedykowane urządzenia w satelicie, które robią jedną rzecz, możliwe jest przełączanie sieci wewnątrz i na zewnątrz”, mówi Jonathan Byrne, szef biura technologicznego Intel Movidius. Dunne nazywa to „satelitą jako usługą”.

Rozważmy to: Gdy lecisz nad obszarami podatnymi na pożary, satelita może wykryć pożary i powiadomić lokalnych strażaków w ciągu kilku minut, a nie godzin. Nad oceanami, które są zwykle ignorowane, satelita może wykryć nielegalne statki lub awarie środowiskowe. Nad lasami i farmami satelita może śledzić wilgotność gleby i wzrost upraw. Nad lodem może śledzić grubość i topnienie, aby pomóc monitorować zmiany klimatu.

Wiele z tych możliwości zostanie wkrótce przetestowanych: ESA i Ubotica współpracują nad PhiSat-2, który zabierze kolejny Myriad 2 na orbitę. PhiSat-2 będzie „w stanie uruchamiać aplikacje sztucznej inteligencji, które mogą być opracowane, łatwo instalowane, walidowane i obsługiwane na statku kosmicznym podczas lotu przy użyciu prostego interfejsu użytkownika”.

Dla Intela jest to niskowolumenowy rynek, ale potencjalny wpływ jest niepodważalny. Jak mówi Pastena, możemy ostatecznie zrozumieć „puls naszej planety”.