Google presenta el Proyecto Suncatcher para explorar satélites de IA alimentados por energía solar para el aprendizaje automático basado en órbita.

En Breve

Google acaba de presentar el Proyecto Suncatcher, un proyecto de investigación innovador que explora el uso de satélites solares equipados con sus chips de IA para ejecutar cargas de trabajo de IA en órbita.

La empresa de tecnología Google anunció el Proyecto Suncatcher, una iniciativa de investigación que investiga el despliegue de satélites alimentados por energía solar equipados con chips de IA para ejecutar cargas de trabajo de IA en órbita, utilizando la luz solar para reducir las demandas energéticas de los centros de datos en la Tierra.

El proyecto prevé constelaciones compactas de satélites que transportan TPUs de Google, interconectados a través de enlaces ópticos de espacio libre, ofreciendo el potencial para la computación a gran escala mientras limita el impacto en los recursos terrestres.

Los hallazgos iniciales se detallan en un documento preliminar titulado “Hacia un diseño de sistema de infraestructura de IA altamente escalable basado en el espacio”, que aborda desafíos clave como la comunicación satelital de alta capacidad, la dinámica orbital y los efectos de la radiación en la computación.

El Proyecto Suncatcher continúa la tradición de Google de perseguir proyectos científicos y de ingeniería ambiciosos y de alto impacto.

Evaluación de la Viabilidad de la Infraestructura de ML para Satélites de IA Basados en el Espacio

Según el anuncio, el sistema propuesto contempla una red de satélites operando en una órbita baja terrestre sincrónica con el sol de amanecer a anochecer para maximizar la exposición solar continua y minimizar la dependencia de baterías pesadas.

Lograr esta visión requiere superar varios desafíos técnicos. Primero, los enlaces inter-satélites deben alcanzar un ancho de banda a escala de centro de datos, apoyando decenas de terabits por segundo, lo cual es factible utilizando multiplexión por división de longitud de onda densa de múltiples canales (DWDM) y multiplexión espacial en formaciones satelitales cercanas. Pruebas a escala de banco ya han demostrado una transmisión unidireccional de 800 Gbps por par de transceptores.

En segundo lugar, mantener formaciones de satélites estrechamente agrupadas requiere un control orbital preciso. Utilizando modelos físicos basados en las ecuaciones de Hill-Clohessy-Wiltshire y refinados con simulaciones diferenciables, el equipo ha demostrado que los grupos con satélites a cientos de metros de distancia pueden permanecer estables con maniobras de mantenimiento de posición modestas.

En tercer lugar, los aceleradores TPU deben tolerar la radiación espacial; las pruebas del TPU en la nube Trillium v6e de Google mostraron que los componentes permanecieron operativos bajo dosis muy superiores a la exposición esperada durante una misión de cinco años.

Finalmente, la viabilidad económica depende de la disminución de los costos de lanzamiento, que las proyecciones sugieren que podrían caer por debajo de $200 por kilogramo para mediados de la década de 2030, lo que podría hacer que los centros de datos de IA basados en el espacio sean comparables en costo por kilovatio-año a las instalaciones terrestres.

Google Explora la Viabilidad de la IA Basada en el Espacio con Planes para una Misión de Satélite Prototipo

Las evaluaciones iniciales indican que la computación de aprendizaje automático basada en el espacio es factible y no está fundamentalmente limitada por la física o costos prohibitivos, aunque quedan obstáculos de ingeniería sustanciales, incluidos la regulación térmica, las comunicaciones terrestres de alta capacidad y la operación confiable en órbita.

Con el fin de abordar estos desafíos, se planea una misión de aprendizaje en colaboración con Planet, que tiene como objetivo el lanzamiento de dos satélites prototipo a principios de 2027 para probar el rendimiento de TPU en el espacio y validar los enlaces ópticos inter-satélites para cargas de trabajo de ML distribuidas. A largo plazo, las constelaciones de gigavatios a gran escala podrían adoptar diseños de satélites más integrados que combinen arquitecturas de computación optimizadas para el espacio con la recolección de energía solar y la gestión térmica estrechamente acopladas, similar a cómo la tecnología moderna de sistema en chip avanzó a través de la innovación en smartphones.