Intel alimenta o primeiro satélite com IA a bordo

Por mais ubíqua que a inteligência artificial tenha se tornado na vida moderna — desde aumentar nossa compreensão do cosmos até exibir vídeos divertidos no seu telefone — a IA ainda não encontrou seu caminho para a órbita.

Isso foi até 2 de setembro, quando um satélite experimental do tamanho de uma caixa de cereal foi ejetado de um dispensador de foguete junto com 45 outros satélites de tamanho semelhante. O satélite, nomeado PhiSat-1, agora está voando a mais de 17.000 mph (27.500 km/h) em uma órbita sincronizada com o sol a cerca de 329 milhas (530 km) acima.

PhiSat-1 contém uma nova câmera hiperspectral-térmica e processamento de IA a bordo, graças à Unidade de Processamento de Visão Intel (INTC ) ® Movidius™ Myriad™ 2 (VPU) — o mesmo chip dentro de muitas câmeras inteligentes e até de um drone de selfie de $99 aqui na Terra. PhiSat-1 é na verdade um de um par de satélites em uma missão para monitorar o gelo polar e a umidade do solo, enquanto também testa sistemas de comunicação entre satélites para criar uma rede futura de satélites federados.

O primeiro problema que o Myriad 2 está ajudando a resolver? Como lidar com a grande quantidade de dados gerados por câmeras de alta fidelidade como a do PhiSat-1. “A capacidade que os sensores têm de produzir dados aumenta por um fator de 100 a cada geração, enquanto nossa capacidade de baixar dados aumenta, mas apenas por um fator de três, quatro, cinco por geração”, diz Gianluca Furano, líder de sistemas de dados e computação a bordo da Agência Espacial Europeia, que liderou o esforço colaborativo por trás do PhiSat-1.

Ao mesmo tempo, cerca de dois terços da superfície do nosso planeta estão cobertos de nuvens a qualquer momento. Isso significa que uma grande quantidade de imagens inúteis de nuvens são capturadas, salvas, enviadas por meio de uma banda de downlink preciosa para a Terra, salvas novamente, revisadas por um cientista (ou um algoritmo) em um computador horas ou dias depois — apenas para serem excluídas.

“E a inteligência artificial na borda veio nos resgatar, a cavalaria no filme de faroeste”, diz Furano. A ideia que a equipe se reuniu em torno foi usar o processamento a bordo para identificar e descartar imagens nubladas — economizando assim cerca de 30% de banda.

“O espaço é a borda definitiva”, diz Aubrey Dunne, diretor de tecnologia da Ubotica. A startup irlandesa construiu e testou a tecnologia de IA do PhiSat-1, trabalhando em estreita parceria com cosine, fabricante da câmera, além da Universidade de Pisa e Singergise para desenvolver a solução completa. “O Myriad foi absolutamente projetado do zero para ter uma capacidade de computação impressionante, mas em um envelope de baixo poder, e isso realmente se adequa a aplicações espaciais”.

O Myriad 2, no entanto, não foi projetado para a órbita. Computadores de espaçonaves geralmente usam chips muito especializados “resistentes a radiação” que podem estar “até duas décadas atrás da tecnologia comercial de ponta”, explica Dunne. E a IA não estava no menu.

Então, Dunne e a equipe da Ubotica realizaram “caracterização de radiação”, colocando o chip Myriad em uma série de testes para descobrir como lidar com quaisquer erros ou desgaste resultantes.

A ESA “nunca testou um chip de tanta complexidade para radiação”, diz Furano. “Nós estávamos duvidosos de que pudéssemos testá-lo corretamente … tivemos que escrever o manual sobre como realizar um teste e caracterização abrangente para esse chip do zero”.

O primeiro teste, 36 horas seguidas de radiação em fevereiro de 2018 no CERN, “foi uma situação de alta pressão”, diz Dunne. Mas esse teste e dois subsequentes “sortudos para nós deram certo”. O Myriad 2 passou em sua forma original, sem necessidade de modificações.

De repente, esse chip de visão de computador de baixo poder e alto desempenho estava pronto para aventurar-se além da atmosfera da Terra. Sim! Mas agora surgiu outro desafio.

Geralmente, algoritmos de IA são construídos, ou “treinados”, usando grandes quantidades de dados para “aprender” — nesse caso, o que é uma nuvem e o que não é. Mas, dado que a câmera era tão nova, “nós não tínhamos nenhum dado”, diz Furano. “Tivemos que treinar nossa aplicação em dados sintéticos extraídos de missões existentes”.

Toda essa integração de sistema e software e testes, com a participação de meia dúzia de diferentes organizações em toda a Europa, levou quatro meses para ser concluída. “Nós estávamos muito orgulhosos de sermos capazes de sermos tão rápidos e flexíveis, para colocar tudo a bordo em tão pouco tempo”, diz Max Pastena, oficial do PhiSat na ESA. Quanto ao desenvolvimento de espaçonaves, o cronograma “é um milagre”, acrescenta Furano.

“A Intel nos deu suporte de fundo no dispositivo Myriad quando precisamos, para permitir que o PhiSat-1 use nossa tecnologia CVAI”, diz Dunne. “Isso é muito apreciado”.

Infelizmente, uma série de eventos não relacionados — atrasos no foguete, a pandemia de coronavírus e ventos de verão desfavoráveis — significou que as equipes tiveram que esperar mais de um ano para descobrir se o PhiSat-1 funcionaria em órbita como planejado.

O lançamento em 2 de setembro a partir da Guiana Francesa — um lançamento de satélite de compartilhamento de primeira classe realizado pela Arianespace — foi rápido e sem problemas. Para a verificação inicial, o satélite salvou todas as imagens e registrou sua decisão de detecção de nuvens de IA para cada uma, para que a equipe no solo pudesse verificar que seu cérebro implantado estava se comportando como esperado.

Após uma pausa de três semanas, Pastena pôde proclamar: “Acabamos de entrar para a história do espaço”.

A ESA anunciou que a equipe conjunta estava “feliz em revelar a primeira inferência de IA de hardware acelerada de imagens de observação da Terra em um satélite em órbita”.

Ao enviar apenas pixels úteis, o satélite agora “melhorará a utilização da banda e reduzirá significativamente os custos de downlink agregados” — além de economizar o tempo dos cientistas no solo.

Olhando para o futuro, os usos para satélites pequenos e baratos com IA são inúmeros — particularmente quando você adiciona a capacidade de executar múltiplas aplicações.

“Em vez de ter hardware dedicado em um satélite que faz uma coisa, é possível alternar redes para dentro e para fora”, diz Jonathan Byrne, chefe do escritório de tecnologia Intel Movidius. Dunne chama isso de “satélite como um serviço”.

Considere: Quando voando sobre áreas propensas a incêndios, um satélite pode detectar incêndios e notificar os respondentes locais em minutos, em vez de horas. Sobre os oceanos, que são normalmente ignorados, um satélite pode detectar navios clandestinos ou acidentes ambientais. Sobre florestas e fazendas, um satélite pode rastrear a umidade do solo e o crescimento de culturas. Sobre o gelo, pode rastrear a espessura e a formação de poças de derretimento para ajudar a monitorar a mudança climática.

Muitas dessas possibilidades logo serão testadas: a ESA e a Ubotica estão trabalhando juntas no PhiSat-2, que levará outro Myriad 2 para a órbita. O PhiSat-2 será “capaz de executar aplicativos de IA que podem ser desenvolvidos, facilmente instalados, validados e operados na espaçonave durante o voo, usando uma interface de usuário simples”.

Para a Intel, é um mercado de baixo volume, mas o impacto potencial é inquestionável. Como Pastena coloca, eventualmente podemos entender “o pulso do nosso planeta”.