A Google továbbfejleszti Project Suncatcher nevű kezdeményezését, amelynek célja számítógépes rendszerek üzemeltetése az űrben, illetve később AI-rendszerek ottani tanítása. A vállalat a Planet nevű partnerével együtt készül arra, hogy néhány saját gyorsítóchipjét, Trillium TPU-it a SpaceX Transporter-18 rideshare küldetésével felvigye a világűrbe.
Mit teszteltek eddig?
Google több labor- és környezeti vizsgálatot végzett a TPUn, hogy felmérje, hogyan viselik a rakétaindítás során fellépő nagy gyorsulásokat. Emellett sugárzásvizsgálatokat is lefuttattak: a cég közlése szerint a Trillium TPU-k „meglepően jól bírják a terhelést, és túlélnek olyan összes ionizáló dózist, amely meghaladja azt, amit egy öt éves űrküldetés során kapnának”.
Jelenleg a hűtés megoldása az egyik fő műszaki kihívás: a számítógépes chipek nagy mennyiségű hőt termelnek, és ezt a vákuumban, sugárzással elvezetni különösen nehéz feladat.
Miért fontos ez?
Bár a Project Suncatcher sci-fi hangzású, a megközelítés gyakorlati indokokkal rendelkezik: a mesterséges intelligencia tanításához és működtetéséhez szükséges számítási kapacitás és energiaigény folyamatosan nő. Az űr nagy napelemfelületeket és bőséges napenergiát kínál, ezért logikus lehet részleges vagy jelentős számítási teher áthelyezése alacsony Föld körüli pályára.
A Google szerint a Suncatcher azzal a céllal indult, hogy hosszabb távon a földi adatközpontokon kívül alternatív helyszíneket vizsgáljon az AI-képzés és -inferencia számára.
Következő lépések
A közeljövőben a Transporter-18 küldetés alkalmával induló eszközök tovább tesztelik majd a rendszer képességeit valós űrbeli körülmények között. A vállalat folytatja a hűtési megoldások fejlesztését és más űrspecifikus mérnöki problémák megoldását, hogy a későbbi, tartósabb űrműveletek megvalósíthatók legyenek.
Összegzés
A Project Suncatcher gyakorlati tesztfázisban van: a Trillium TPU-k megfelelnek több kritikus környezeti vizsgálatnak, de a hőkezelés még megoldandó. A kezdeményezés fontos lépés lehet abba az irányba, hogy egyre nagyobb mennyiségű AI-számítást vigyenek a Föld körüli pályára, kihasználva az űrben elérhető energiát és helyet.
