Intel cung cấp năng lượng cho vệ tinh đầu tiên với trí tuệ nhân tạo trên tàu

Trí tuệ nhân tạo đã trở nên phổ biến trong cuộc sống hiện đại – từ việc tăng cường hiểu biết của chúng ta về vũ trụ đến việc hiển thị video giải trí trên điện thoại của bạn – nhưng trí tuệ nhân tạo vẫn chưa tìm thấy đường vào quỹ đạo.

Đó là cho đến ngày 2 tháng 9, khi một vệ tinh thí nghiệm có kích thước bằng một hộp cereal được phóng từ một tên lửa cùng với 45 vệ tinh khác có kích thước tương tự. Vệ tinh, tên là PhiSat-1, hiện đang bay ở tốc độ hơn 17.000 dặm/giờ (27.500 km/h) trong quỹ đạo đồng bộ với mặt trời khoảng 329 dặm (530 km) trên cao.

PhiSat-1 chứa một máy ảnh nhiệt phổ mới và bộ xử lý trí tuệ nhân tạo trên tàu nhờ Intel (INTC ) Movidius Myriad 2 Vision Processing Unit (VPU) – cùng một con chip được sử dụng trong nhiều máy ảnh thông minh và thậm chí là một máy bay không người lái tự chụp giá 99 đô la ở đây trên Trái đất. PhiSat-1 thực sự là một trong số cặp vệ tinh trên một nhiệm vụ giám sát băng cực và độ ẩm của đất, đồng thời cũng đang thử nghiệm các hệ thống liên lạc giữa vệ tinh để tạo ra một mạng lưới vệ tinh liên kết trong tương lai.

Vấn đề đầu tiên mà Myriad 2 giúp giải quyết là làm thế nào để xử lý lượng dữ liệu lớn được tạo ra bởi các máy ảnh chất lượng cao như máy ảnh trên PhiSat-1. “Khả năng của các cảm biến để tạo ra dữ liệu tăng lên 100 lần mỗi thế hệ, trong khi khả năng tải xuống dữ liệu của chúng tôi chỉ tăng lên 3, 4, 5 lần mỗi thế hệ”, nói Gianluca Furano, người đứng đầu hệ thống dữ liệu và tính toán trên tàu tại Cơ quan Vũ trụ châu Âu, đã dẫn đầu nỗ lực hợp tác đằng sau PhiSat-1.

Đồng thời, khoảng hai phần ba bề mặt của hành tinh của chúng ta được bao phủ bởi mây tại bất kỳ thời điểm nào. Điều đó có nghĩa là rất nhiều hình ảnh mây vô ích thường được chụp, lưu, gửi qua băng thông xuống Trái đất, lưu lại, được xem bởi một nhà khoa học (hoặc một thuật toán) trên máy tính vài giờ hoặc vài ngày sau – chỉ để bị xóa.

“Và trí tuệ nhân tạo ở rìa đã đến cứu chúng tôi, giống như một đội cứu hộ trong một bộ phim miền Tây”, nói Furano. Ý tưởng mà nhóm đã tập hợp xung quanh là sử dụng bộ xử lý trên tàu để xác định và loại bỏ hình ảnh mây – do đó tiết kiệm khoảng 30% băng thông.

“Không gian là rìa tối thượng”, nói Aubrey Dunne, giám đốc công nghệ của Ubotica. Startup Ireland này đã xây dựng và thử nghiệm công nghệ trí tuệ nhân tạo của PhiSat-1, làm việc trong quan hệ đối tác chặt chẽ với cosine, nhà sản xuất máy ảnh, cũng như Đại học Pisa và Singergise để phát triển giải pháp hoàn chỉnh. “Myriad đã được thiết kế từ đầu để có khả năng tính toán ấn tượng nhưng trong một vỏ bọc năng lượng rất thấp, và điều đó thực sự phù hợp với các ứng dụng không gian”.

Myriad 2, tuy nhiên, không được thiết kế cho quỹ đạo. Máy tính trên tàu vũ trụ thường sử dụng các chip “chống bức xạ” rất chuyên dụng có thể “lạc hậu hai thập kỷ so với công nghệ thương mại hiện đại”, giải thích Dunne. Và trí tuệ nhân tạo chưa từng có trong thực đơn.

Vì vậy, Dunne và nhóm Ubotica đã thực hiện “đặc tính bức xạ”, đưa con chip Myriad qua một loạt các thử nghiệm để tìm hiểu cách xử lý bất kỳ lỗi hoặc hao mòn nào.

ESA “chưa từng thử nghiệm một con chip phức tạp như thế này về bức xạ”, nói Furano. “Chúng tôi đã nghi ngờ rằng chúng tôi có thể thử nghiệm nó một cách chính xác … chúng tôi phải viết một cuốn sách hướng dẫn về cách thực hiện một thử nghiệm và đặc tính hóa toàn diện cho con chip này từ đầu”.

Thử nghiệm đầu tiên, 36 giờ liên tục bức xạ tại CERN vào cuối năm 2018, “là một tình huống áp lực rất cao”, nói Dunne. Nhưng thử nghiệm đó và hai thử nghiệm tiếp theo “may mắn đã diễn ra tốt đẹp cho chúng tôi”. Myriad 2 đã vượt qua thử nghiệm dưới dạng chưa được sửa đổi, không cần thay đổi.

Đột nhiên, con chip máy tính tầm nhìn này có hiệu suất cao và tiêu thụ năng lượng thấp đã sẵn sàng để vượt ra ngoài bầu khí quyển của Trái đất. Vâng! Nhưng bây giờ lại có một thách thức khác.

Thông thường, các thuật toán trí tuệ nhân tạo được xây dựng, hoặc “được đào tạo”, bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu để “học” – trong trường hợp này, đó là một đám mây và không phải là một đám mây. Nhưng vì máy ảnh mới, “chúng tôi không có bất kỳ dữ liệu nào”, nói Furano. “Chúng tôi phải đào tạo ứng dụng của mình trên dữ liệu tổng hợp được trích xuất từ các nhiệm vụ hiện có”.

Tất cả việc tích hợp hệ thống và phần mềm này, với sự tham gia của khoảng một nửa tá tổ chức khác nhau khắp châu Âu, đã mất bốn tháng để hoàn thành. “Chúng tôi rất tự hào vì đã có thể làm việc nhanh chóng và linh hoạt như vậy, để đưa mọi thứ lên tàu trong một thời gian ngắn như vậy”, nói Max Pastena, sĩ quan PhiSat tại ESA. Về thời gian phát triển tàu vũ trụ, “đó là một điều kỳ diệu”, thêm Furano.

“Intel đã cung cấp cho chúng tôi sự hỗ trợ nền tảng về thiết bị Myriad khi chúng tôi cần, để kích hoạt trí tuệ nhân tạo của PhiSat-1 bằng công nghệ CVAI của chúng tôi”, nói Dunne. “Điều đó rất được đánh giá cao”.

Thật không may, một loạt các sự kiện không liên quan – chậm trễ với tên lửa, đại dịch coronavirus và gió mùa hè không thuận lợi – có nghĩa là các đội phải chờ hơn một năm để tìm hiểu xem PhiSat-1 có hoạt động trong quỹ đạo như kế hoạch hay không.

Phiên bản ra mắt vào ngày 2 tháng 9 từ Guyana thuộc Pháp – một chuyến đi vệ tinh chia sẻ đầu tiên của loại này do Arianespace thực hiện – đã diễn ra nhanh chóng và hoàn hảo. Đối với việc xác minh ban đầu, vệ tinh đã lưu tất cả hình ảnh và ghi lại quyết định phát hiện mây trí tuệ nhân tạo cho mỗi hình ảnh, để đội trên mặt đất có thể xác minh rằng bộ não cấy ghép của nó đang hoạt động như mong đợi.

Sau một hơi thở dài ba tuần, Pastena đã có thể tuyên bố: “Chúng tôi vừa bước vào lịch sử không gian”.

ESA đã công bố rằng nhóm hợp tác chung “hạnh phúc khi tiết lộ lần đầu tiên phần cứng tăng tốc trí tuệ nhân tạo của hình ảnh quan sát Trái đất trên một vệ tinh quỹ đạo”.

Bằng cách chỉ gửi các pixel hữu ích, vệ tinh sẽ “cải thiện việc sử dụng băng thông và giảm đáng kể chi phí liên kết xuống” – cũng như tiết kiệm thời gian của các nhà khoa học trên mặt đất.

Nhìn về phía trước, các ứng dụng cho các vệ tinh nhỏ, giá thấp, được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo là vô số – đặc biệt khi bạn thêm khả năng chạy nhiều ứng dụng.

“Thay vì có phần cứng chuyên dụng trong một vệ tinh thực hiện một việc, có thể chuyển đổi mạng trong và ngoài”, nói Jonathan Byrne, trưởng văn phòng công nghệ Intel Movidius. Dunne gọi đây là “vệ tinh như một dịch vụ”.

Hãy xem xét: Khi bay qua các khu vực dễ xảy ra cháy rừng, một vệ tinh có thể phát hiện cháy và thông báo cho các đội ứng cứu địa phương trong vài phút chứ không phải vài giờ. Trên đại dương, thường bị bỏ qua, một vệ tinh có thể phát hiện các tàu lậu hoặc tai nạn môi trường. Trên rừng và trang trại, một vệ tinh có thể theo dõi độ ẩm của đất và sự phát triển của cây trồng. Trên băng, nó có thể theo dõi độ dày và các hồ tan băng để giúp theo dõi sự thay đổi khí hậu.

Nhiều khả năng này sẽ sớm được thử nghiệm: ESA và Ubotica đang hợp tác về PhiSat-2, sẽ mang một Myriad 2 khác vào quỹ đạo. PhiSat-2 sẽ là “có khả năng chạy các ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể được phát triển, cài đặt, xác thực và vận hành trên tàu vũ trụ trong chuyến bay của chúng bằng một giao diện người dùng đơn giản”.

Đối với Intel, đó là một thị trường thấp, nhưng tác động tiềm tàng là không thể phủ nhận. Như Pastena đã nói, chúng ta cuối cùng có thể hiểu “nhịp đập của hành tinh của chúng ta”.