Google представляет проект Suncatcher для изучения солнечно-энергетических ИИ-спутников для орбитального машинного обучения

В кратце

Google только что представила проект Suncatcher, исследовательский проект по принципу “лунного выстрела”, который изучает использование солнечных спутников, оснащенных его ИИ-чипами, для выполнения рабочих нагрузок ИИ на орбите.

Технологическая компания Google объявила о проекте Suncatcher, исследовательской инициативе, изучающей развертывание солнечных спутников, оснащенных чипами ИИ, для выполнения задач ИИ на орбите, используя солнечный свет для снижения энергопотребления наземных дата-центров.

Проект предполагает компактные созвездия спутников, оснащенных TPUs от Google, соединенных оптическими связями в свободном пространстве, что предлагает потенциал для крупномасштабных вычислений при ограничении воздействия на наземные ресурсы.

Первоначальные результаты представлены в препринтной статье под названием “К будущей космической, высокомасштабируемой системе проектирования ИИ-инфраструктуры”, в которой рассматриваются ключевые проблемы, такие как спутниковая связь с высокой пропускной способностью, орбитальная динамика и радиационные эффекты на вычисления.

Проект Suncatcher продолжает традицию Google по осуществлению амбициозных, высоковлиятельных научных и инженерных проектов.

Оценка осуществимости инфраструктуры машинного обучения для спутников ИИ на орбите

Согласно объявлению, предложенная система предполагает сеть спутников, работающих в солнечно-синхронной низкой околоземной орбите от рассвета до заката, чтобы максимизировать непрерывное солнечное воздействие и минимизировать зависимость от тяжелых батарей.

Достижение этой цели требует преодоления нескольких технических трудностей. Во-первых, межспутниковые связи должны достичь пропускной способности на уровне дата-центра, поддерживая десятки терабит в секунду, что возможно с использованием многоканального плотного спектрального разделения длин волн (DWDM) и пространственного мультиплексирования в близких спутниковых формациях. Испытания на лабораторном уровне уже продемонстрировали передачу 800 Гбит/с в одностороннем порядке на пару трансиверов.

Во-вторых, поддержание плотно сгруппированных спутниковых формаций требует точного управления орбитами. Используя физические модели, основанные на уравнениях Хилла-Клохесси-Уилтшира и уточненные с помощью дифференцируемых симуляций, команда показала, что кластеры со спутниками, расположенными на сотни метров друг от друга, могут оставаться стабильными с помощью умеренных маневров поддержания орбиты.

В-третьих, ускорители TPU должны выдерживать космическое излучение; испытания облачного TPU Trillium v6e от Google показали, что компоненты оставались работоспособными при дозах, значительно превышающих ожидаемое пятилетнее воздействие.

В конечном итоге экономическая целесообразность зависит от снижения затрат на запуск, которые, по прогнозам, могут упасть ниже $200 за килограмм к середине 2030-х годов, что потенциально сделает космические центры обработки данных с ИИ сопоставимыми по стоимости за киловатт-год с наземными объектами.

Google Изучает осуществимость космического ИИ с планами по прототипу спутниковой миссии

Первоначальные оценки показывают, что машинное обучение на основе космических вычислений осуществимо и не ограничено физикой или непомерными затратами, хотя остаются значительные инженерные препятствия, включая терморегуляцию, высокоскоростную связь с землей и надежную работу на орбите.

Для решения этих задач запланирована учебная миссия в сотрудничестве с Planet, целью которой является запуск двух прототипов спутников к началу 2027 года для тестирования работы TPU в космосе и валидации оптических межспутниковых соединений для распределенных ML нагрузок. В долгосрочной перспективе крупномасштабные гигабаттные созвездия могут принять более интегрированные конструкции спутников, которые объединяют вычислительные архитектуры, оптимизированные для космоса, с тесно связанными системами сбора солнечной энергии и управления теплом, аналогично тому, как современная технология систем на кристалле развивалась благодаря инновациям в смартфонах.