Indyjski satelita z Nvidią w środku sam analizuje zdjęcia, zanim wyśle je na Ziemię

Wyobraźmy sobie satelitę, który fotografuje uprawy, ale zamiast przesyłać surowy obraz, od razu ocenia, czy rośliny zaczynają cierpieć z powodu suszy. Ten sam system może równie dobrze namierzać zmiany w kopalniach, śledzić zbiorniki wodne, zachmurzenie lub inne wskazane wcześniej obiekty. Na Ziemię trafia wówczas konkretny rezultat analizy, a niekoniecznie cały, ciężki plik graficzny. W taki sposób ma funkcjonować MOI-1A - satelita indyjskiego startupu TakeMe2Space, który trafił na orbitę w ramach misji Transporter-18 realizowanej przez SpaceX. Kluczowym elementem jego konstrukcji jest komputer Nvidia Jetson Orin NX, zaprojektowany do prowadzenia obliczeń sztucznej inteligencji bezpośrednio w miejscu powstawania danych.

14 kg satelity i spory zapas mocy obliczeniowej

To właśnie podzespół Nvidii trafił na pokład MOI-1A - niewielkiego CubeSata w formacie 6U, skonstruowanego przez TakeMe2Space z siedzibą w Hajdarabadzie. Urządzenie waży około 14 kilogramów, a jego możliwości obliczeniowe sięgają 117 TOPS. Do dyspozycji ma również 16 GB pamięci operacyjnej oraz 2 TB przestrzeni dyskowej. Za przetwarzanie danych odpowiada wspomniany Jetson Orin NX - układ stworzony z myślą o edge computingu, czyli wykonywaniu zadań AI bez konieczności ciągłego kontaktu z zewnętrznym centrum obliczeniowym.

Satelita dysponuje też własną, dziewięciokanałową kamerą multispektralną. Jak podaje TakeMe2Space, rejestruje ona obraz terenu z rozdzielczością ok. 9 metrów na piksel, a szerokość pasa obserwacji przekracza 19 km. Nie jest to więc sprzęt mogący rywalizować z najbardziej precyzyjnymi satelitami zdolnymi uchwycić pojedyncze pojazdy czy detale miejskiej zabudowy. Jego rolą jest raczej zbieranie danych, ich natychmiastowe przetwarzanie i zmniejszenie wolumenu informacji, które trzeba będzie później przesłać drogą radiową.

Nie każde zdjęcie musi trafić na Ziemię

W typowym modelu obserwacji Ziemi satelita rejestruje obrazy, przechowuje je w pamięci, a następnie - gdy znajdzie się w zasięgu odpowiedniej stacji naziemnej - rozpoczyna ich transmisję. Dopiero po dotarciu na Ziemię pliki są korygowane, obrabiane i poddawane analizie.

Kluczowa trudność polega na tym, że łącze między satelitą a stacją naziemną ma ograniczoną przepustowość. Kamera bywa w stanie generować dane szybciej, niż da się je przesłać. Dochodzą do tego krótkie okna czasowe kontaktu ze stacjami, a sam odbiorca nierzadko wcale nie potrzebuje kompletnego zdjęcia - zależy mu na konkretnej odpowiedzi.

Gdy firma ubezpieczeniowa chce ustalić, które pola uległy zalaniu, niekoniecznie musi ściągać tysiące pełnych zobrazowań, by dopiero na Ziemi je analizować. System pracujący na pokładzie MOI-1A może przeanalizować obraz jeszcze na orbicie, wyłowić istotne obszary i przesłać dużo mniejszy pakiet wyników.

Z myślą o takich zastosowaniach TakeMe2Space stworzyło platformę OrbitLab. Klient ma możliwość wgrania własnego modelu AI, zdefiniowania interesującego go obszaru oraz uruchomienia programu w trakcie przelotu satelity. Firma deklaruje, że jeszcze przed startem MOI-1A dysponowała 23 klientami z sektorów rolnictwa, górnictwa, logistyki, ubezpieczeń oraz systemów informacji geograficznej.

Koncepcja znana wcześniej, teraz ma przynosić dochód

Przetwarzanie obrazu bezpośrednio na orbicie nie jest rozwiązaniem, które debiutuje wraz z MOI-1A. W czerwcu na łamach Spider's Web opisywany był satelita YAM-9, na którym NASA JPL wraz z Loft Orbital uruchomiły model analizujący zdjęcia, zanim trafiły one na Ziemię. Tam także zastosowano komputer z serii Nvidia Jetson Orin, a model Gemma 3 potrafił na podstawie zadanego polecenia wyszukiwać na obrazach wskazane typy miejsc i obiektów infrastruktury.

MOI-1A wyróżnia się przede wszystkim podejściem użytkowym. TakeMe2Space zamierza oferować dostęp do mocy obliczeniowej na orbicie na wzór usług chmurowych. Klient nie musi konstruować własnego satelity ani budować komputera odpornego na warunki panujące w kosmosie - wystarczy, że przygotuje odpowiedni program i wykupi czas jego pracy na już istniejącym sprzęcie.

To wciąż niewielka inicjatywa w zestawieniu z klasycznym centrum danych, jednak dobrze obrazuje kierunek, w jakim może zmierzać część rynku obserwacji Ziemi w najbliższych latach. Satelita przestaje pełnić funkcję wyłącznie kamery z nadajnikiem - coraz częściej staje się komputerem, który samodzielnie przygotowuje gotowy produkt dla odbiorcy.

Chmury da się odrzucić, zanim zajmą miejsce w transmisji

Nawet proste operacje realizowane na orbicie potrafią znacząco ograniczyć ilość przesyłanych danych. Obraz całkowicie zakryty przez chmury zwykle nie przedstawia dużej wartości dla kogoś, kto interesuje się powierzchnią Ziemi. Komputer pokładowy może taki przypadek rozpoznać i w ogóle zrezygnować z jego wysyłki.

Platforma TakeMe2Space umożliwia też bardziej złożone działania: wykrywanie zbiorników wodnych, wyliczanie wskaźników wegetacji roślin, identyfikację różnic pomiędzy kolejnymi ujęciami czy przygotowanie danych pod dalszą analizę. Część korekcji obrazu, która zwykle następuje dopiero w centrum naziemnym, również może zostać wykonana jeszcze przed transmisją.

Takie rozwiązanie zyskuje szczególne znaczenie wtedy, gdy liczy się czas reakcji. Informacja o pożarze, powodzi czy nagłej zmianie na obserwowanym obszarze może mieć większą wartość po kilkunastu minutach niż pełny komplet zdjęć dostępny dopiero po wielu godzinach.

Nie jest to zjawisko odseparowane od szerszych przemian w sektorze kosmicznym. Google również wysłało niedawno na orbitę demonstrator Project Suncatcher wyposażony w układy TPU, a kolejne firmy szykują już znacznie większe systemy obliczeniowe działające poza Ziemią.

To wciąż nie jest centrum danych w kosmosie

MOI-1A oferuje 117 TOPS mocy obliczeniowej. Jak na niewielkiego satelitę to niemało, ale nadal pozostajemy w kategorii komputera klasy edge, a nie odpowiednika ziemskiej serwerowni wypełnionej akceleratorami AI. Kolejne konstrukcje TakeMe2Space mają być jednak mocniejsze - firma zapowiada satelity wyposażone w wydajniejsze układy Nvidia Thor, większą pamięć oraz lepszej jakości kamery. W dalszej perspektywie planuje łączenie takich urządzeń w sieć, co pozwoliłoby rozdzielać obliczenia pomiędzy kilka satelitów jednocześnie.

Podobne zamierzenia mają już znacznie więksi gracze, w tym SpaceX, które zapowiada budowę orbitalnych centrów danych dedykowanych pracy z AI. Na razie jednak najbardziej praktycznym zastosowaniem obliczeń w kosmosie wydaje się przetwarzanie danych wytwarzanych przez sam satelitę.

Trudno bowiem znaleźć uzasadnienie dla transportowania każdego zdjęcia kilkaset kilometrów w dół tylko po to, by komputer naziemny stwierdził, że 90 proc. pliku jest zbędne. MOI-1A ma zweryfikować, jak dużą część tej pracy da się wykonać jeszcze zanim ktokolwiek naciśnie przycisk wyślij.