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Dopo anni di ricerca, il progetto Suncatcher si appresta a effettuare il suo primo test in orbita, lanciando un prototipo di satellite per l'intelligenza artificiale. Annunciato lo scorso anno, il Progetto Suncatcher è un ambizioso progetto di ricerca a lungo termine che esplora la possibilità, in futuro, di ospitare infrastrutture scalabili per l'apprendimento automatico delle Intelligenze Artificiali nello spazio. In orbita terrestre bassa, i satelliti possono accedere a una quantità di luce solare pressoché costante, generando fino a otto volte più energia solare rispetto alla Terra. In futuro, potrebbe essere possibile collegare tra loro diverse costellazioni di satelliti, consentendo loro di gestire carichi di lavoro di IA più complessi in orbita. L'obiettivo del progetto di Google è garantire che i profondi benefici dell'intelligenza artificiale in settori chiave, dalla sanità alla scoperta scientifica, possano raggiungere tutti, anche in un futuro lontano. Proprio come le prime ricerche sulla guida autonoma e sul calcolo quantistico hanno richiesto anni di sperimentazione prima di arrivare a sistemi pratici, l'esplorazione del calcolo nello spazio inizia con passi misurati e ponderati. Sopravvivenza dell'hardware https://www.youtube.com/watch?vo1JK79jszqo Guarda il video di presentazione del Project Suncatcher. Crediti: Google Trasformare quest'idea in realtà parte da una domanda fondamentale: il nostro hardware basato sull'intelligenza artificiale può funzionare nello spazio? Questa missione iniziale a bordo della prossima missione di trasporto condiviso Transporter-18 con SpaceX è stata sviluppata in collaborazione con Planet. È progettata per raccogliere dati in orbita su come le nostre TPU gestiscono lo stress fisico del volo spaziale e le radiazioni e le temperature estreme dello spazio. Un viaggio di un razzo in orbita terrestre bassa dura circa 10 minuti, durante i quali il veicolo spaziale è soggetto a intense vibrazioni e a carichi di accelerazione sostenuti fino a 10 volte la forza di gravità, o forza g. I singoli componenti, come i chip TPU, possono essere soggetti a forze ancora maggiori, fino a 50-100 g. Il team ha condotto test di vibrazione scuotendo intensamente il satellite su tutti e tre gli assi per simulare le frequenze di un lancio di razzo. Test come questi raramente vanno secondo i piani, quindi sono rimasti piacevolmente sorpresi di come l'hardware abbia resistito alla forza. Una volta che i chip TPU raggiungono lo spazio, il livello di radiazioni al di fuori dell'atmosfera terrestre rappresenta un'ulteriore sfida da superare. Gli eventi solari e i raggi cosmici possono causare gravi danni ai componenti elettronici, quindi il team ha testato i TPU in un impianto a fascio di protoni presso il Crocker Nuclear Laboratory dell'UC Davis, eseguendo carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Durante il test, è stato monitorato attentamente come gli errori, avrebbero influenzato i carichi di lavoro. I risultati iniziali hanno dimostrato che i TPU Trillium riescono a resistere in modo straordinario e possono sopravvivere a una dose totale di radiazioni ionizzanti superiore a quella che riceverebbero durante una missione spaziale di cinque anni. Tuttavia, il test definitivo può esser svolto solo nello spazio. Raffreddamento nello spazio https://www.youtube.com/watch?v8NPgswgbTnE Come avviene il raffreddamento dei datacenter nello spazio. Crediti: Google Il raffreddamento dei data center orbitali rappresenta una sfida di ricerca cruciale. Le TPU generano una grande quantità di calore in una piccola area, che deve essere dissipata in modo sicuro, altrimenti i chip rischiano di surriscaldarsi. Ma nello spazio non c'è flusso d'aria. Nel vuoto, è possibile dissipare il calore solo tramite radiatori, il che richiede un approccio completamente diverso al raffreddamento dei componenti elettronici. Per questo il team di Suncatcher sta lavorando su diversi approcci, tra cui una combinazione di heat pipe e radiatori per raffreddare i chip. Finora, gli ingegneri hanno testato la tecnologia in una camera a vuoto termico che simula sia l'ambiente termico che quello a vuoto presenti nello spazio. Il test orbitale servirà a valutare il funzionamento del nuovo sistema di raffreddamento TPU nello spazio e a perfezionare i progetti successivi, man mano che saranno acquisite maggiori informazioni. Interconnettività satellitare https://www.youtube.com/watch?vKO2bNK9L7WA La comunicazione tra i vari satelliti del progetto Suncatcher nello spazio. Crediti: Google I futuri progetti dei satelliti trasporteranno ciascuno decine di chip TPU mentre orbiteranno attorno alla Terra in gruppi. Per mantenere la larghezza di banda necessaria all'elaborazione dell'intelligenza artificiale, ogni satellite deve conoscere sia la propria posizione che la posizione relativa rispetto ai satelliti vicini. A tale scopo, i satelliti comunicheranno tramite laser. La tecnologia spaziale esiste già, ma la maggior parte dei sistemi all'avanguardia è ottimizzata per una bassa larghezza di banda su grandi distanze, mentre questi laser devono operare ad altissima larghezza di banda su distanze estremamente brevi. Mantenere la connessione necessaria richiede una precisione straordinaria, paragonabile a colpire un bersaglio delle dimensioni di una moneta da chilometri di distanza mentre entrambi i punti sono in movimento. Un prossimo test per verificare la tecnologia su questo punto avverrà nel 2027, quando saranno messi in orbita altri due satelliti. Spazio ed intelligenza artificiale Esplorare lo spazio come luogo adatto per il calcolo scalabile basato sull'intelligenza artificiale non avverrà tutto in una volta. Richiede un'ingegneria metodica, a partire dalla dimostrazione che l’hardware è in grado di gestire le realtà fisiche e imprevedibili delle operazioni in orbita. Questo primo lancio servirà a verificare cosa funziona, identificare i punti critici e applicare queste scoperte alle missioni future. Per saperne di più Leggi l’articolo originale sul sito ufficiale di Project Suncather Leggi il paper scientifico dal titolo "Toward a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design" e pubblicato su Joule

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