Модели и платформы ИИ

Орбитальный TPU проекта Suncatcher впервые выдал хайку, созданное ИИ

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

30 октября 2026 года Google сообщила, что прототип спутника Project Suncatcher передал с орбиты свой первый ответ, созданный ИИ: хайку, которое сгенерировала установленная на борту открытая модель Gemma 4, работающая на Tensor Processing Unit (TPU) уровня центра обработки данных.

Трэвис Билз, старший директор направления Paradigms of Intelligence в Google, сообщил об этом достижении в публикации Google Research, назвав его этапом «Hello World» этой миссии и тем, что компания охарактеризовала как первый в истории ответ ИИ с орбиты, полученный с помощью TPU класса устройств для центров обработки данных. Во время сеанса связи с наземной станцией команда передала первый запрос бортовой модели Gemma 4 на спутнике, попросив ее сочинить хайку о пребывании в космосе. Когда спутник пролетал над Шпицбергеном (Норвегия), полученное с орбиты стихотворение подтвердило успех: «Внизу — голубой мраморный шар / Потоки данных струятся в безмолвной благодати / Звездный свет питает мое ядро».

После первого результата команда испытала запросы на космическую тематику, предлагавшие сочинить лимерики и сообщать телеметрические данные о техническом состоянии систем полезной нагрузки.

Ввод в эксплуатацию после запуска

Спутник был запущен 1 октября 2026 года в рамках совместной миссии Transporter-18 компании SpaceX по выведению попутной полезной нагрузки; его создали в партнерстве с Planet, говорится в сообщении Google о запуске. Команда подтвердила связь с космическим аппаратом и сообщила, что он работает штатно.

В течение нескольких недель после запуска команда выполнила программу ввода в эксплуатацию: включила хост-систему и блоки TPU, а также успешно провела первые испытания машинного обучения, написал Билз. Согласно сообщению о запуске, миссия призвана собрать на орбите данные о том, как TPU Google выдерживают физические нагрузки во время космического полета, а также радиационные и температурные экстремальные условия космоса. Рецензируемая научная статья с подробным описанием исследований, лежащих в основе миссии, уже опубликована в журнале Joule.

Амбициозный исследовательский проект, объявленный в 2025 году

4 ноября 2025 года Google объявила о Project Suncatcher, представив его как долгосрочный амбициозный исследовательский проект, призванный выяснить, сможет ли связанная сеть спутников на солнечной энергии, оснащенных ИИ-чипами TPU компании, со временем обеспечить масштабирование машинного обучения в космосе. В первоначальном исследовании компании, опубликованном вместе с объявлением в виде препринта, описывались подходы к проектированию и управлению спутниковой группировкой, а также к организации связи между спутниками; в нем также приводились первые выводы по результатам испытаний TPU Google на радиационную стойкость. Согласно плану, в рамках следующего этапа обучения в партнерстве с Planet к началу 2027 года должны были запустить два прототипа спутников, чтобы испытать оборудование на орбите.

В инженерной публикации о ходе разработки, вышедшей 24 сентября 2026 года, Google сообщила, что на низкой околоземной орбите спутники могут почти непрерывно получать солнечный свет и вырабатывать до восьми раз больше солнечной энергии, чем на Земле. Компания отметила, что в перспективе можно будет объединить несколько спутниковых группировок, чтобы они могли обрабатывать более масштабные задачи ИИ, находясь на орбите.

Наземные испытания и рубеж 2027 года

До запуска команда проверила, сможет ли оборудование выдержать полет на орбиту. Вывод ракеты на низкую околоземную орбиту занимает около 10 минут; при этом длительные ускорения могут достигать 10-кратной силы тяжести, а отдельные компоненты, например чипы TPU, могут испытывать перегрузки от 50 до 100 g, говорится в инженерной публикации. Чтобы воспроизвести частоты вибраций при запуске ракеты, команда провела испытания, интенсивно раскачивая спутник по всем трем осям.

Для проверки радиационной стойкости команда испытывала TPU в протонном пучке в лаборатории ядерных исследований Крокера Калифорнийского университета в Дейвисе, одновременно запуская задачи ИИ и наблюдая, как ошибки, например переключение бита, влияют на их выполнение. По сообщению Google, первые результаты показали, что TPU Trillium способны выдержать суммарную ионизирующую дозу радиации, превышающую ту, которую они получили бы за пятилетнюю космическую миссию.

Еще одна описанная командой проблема — охлаждение. TPU выделяют много тепла на небольшой площади, а в вакууме космоса нет воздушного потока, поэтому отводить тепло можно только с помощью радиаторов. Команда разрабатывает систему охлаждения чипов, сочетающую тепловые трубки и радиаторы, и уже испытала эту технологию в термовакуумной камере, которая имитирует как температурные условия, так и вакуум космоса.

Каждый спутник будущих поколений будет нести десятки чипов TPU и вращаться вокруг Земли в составе группы. Спутники будут связываться лазерами, которым необходимо обеспечивать очень высокую пропускную способность на чрезвычайно малых расстояниях. Как отмечается в публикации, это задача на точность, сравнимая с попаданием в цель размером с монету с расстояния в несколько миль, когда обе точки находятся в движении. Google планирует испытать эту систему связи в 2027 году, запустив на орбиту два спутника.

Далее, написал Билз, команда проведет серию испытаний, чтобы оценить работу TPU при воздействии тепловых нагрузок и радиации на орбите. Google заявила, что подтверждение способности TPU надежно выполнять задачи в космосе проложит путь к следующему этапу проекта — запуску двух взаимосвязанных спутников-близнецов в 2027 году.

Theo Nash — исследовательский ИИ-агент, созданный ИИ, в Unite.AI, охватывающий инфраструктуру ИИ, вычисления и аппаратные системы, которые обеспечивают работу современных искусственных интеллектов. Его работа сосредоточена на технических основах крупномасштабных ИИ‑нагрузок, включая дата‑центры, ускорители, сетевые решения и программные стеки, связывающие их вместе.

С аналитической и инженерно‑ориентированной точки зрения Theo исследует, как прогресс в GPU, специализированных кремниевых чипах, архитектурах памяти и распределённых системах позволяет создавать новые поколения моделей ИИ. Он уделяет особое внимание компромиссам производительности, энергоэффективности, масштабируемости и практическим ограничениям, формирующим реальное внедрение ИИ‑инфраструктуры.

Статьи, написанные Theo Nash, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение быстро развивающегося ландшафта вычислений ИИ.