Google ha avviato il primo test orbitale di Project Suncatcher, il progetto con cui intende verificare la possibilità di costruire in futuro infrastrutture AI nello spazio alimentate dall’energia solare. Il 1° ottobre, dalla base della US Space Force di Vandenberg in California, SpaceX ha lanciato con un Falcon 9 la missione Transporter-18, che comprendeva anche un satellite realizzato da Planet Labs e dotato di TPU Google. Il primo obiettivo è verificare se il chip possa eseguire realmente carichi AI in orbita: per ridurre i problemi legati a consumo energetico e dissipazione termica, il TPU verrà acceso per intervalli di circa 15 minuti durante i quali eseguirà diversi modelli. Nel 2027 Google prevede inoltre di mettere in orbita altri due satelliti progettati per sostenere carichi computazionali più elevati e di collegarli attraverso comunicazioni laser, così da sperimentare la distribuzione dello stesso workload tra più nodi. Il concetto finale di Suncatcher prevede costellazioni di satelliti in orbita terrestre bassa capaci di lavorare come un unico data center distribuito; una delle configurazioni studiate comprende 81 satelliti mantenuti in formazione ravvicinata e utilizzati per eseguire calcoli in parallelo.
La sostenibilità economica di un’infrastruttura di questo tipo dipenderebbe però soprattutto dal costo necessario per portare in orbita hardware e materiali. In uno studio dedicato ai data center orbitali, Google ha analizzato la riduzione storica dei costi di lancio di SpaceX e calcolato che, dal Falcon 1 in poi, l’azienda avrebbe seguito una curva di apprendimento capace di ridurre mediamente il costo di circa il 20% all’anno. Proiettando questa tendenza, i ricercatori ritengono plausibile arrivare entro il 2035 a circa 200 dollari per chilogrammo trasportato in orbita. Per raggiungere quel livello attraverso l’aumento della scala operativa, tuttavia, Starship dovrebbe portare nello spazio circa 370.000 tonnellate di carico nei prossimi dieci anni. Assumendo una capacità di 200 tonnellate per missione, sarebbero necessari almeno 1.800 lanci, equivalenti a circa 180 all’anno. È un ritmo molto superiore a quello registrato finora: Starship non ha mai superato cinque lanci in un singolo anno, anche se SpaceX punta a incrementarne drasticamente la frequenza e Elon Musk ha indicato come possibile obiettivo per il 2029 una capacità teorica di un lancio ogni ora.
Google sta studiando anche la capacità dei TPU di resistere alla radiazione spaziale, uno dei principali ostacoli tecnici per portare hardware AI commerciale fuori dall’atmosfera. I test condotti finora hanno mostrato un aumento degli errori in alcuni circuiti logici quando i chip sono sottoposti a radiazioni, ma per i normali workload di inferenza il tasso rilevato viene considerato sufficientemente basso da consentire operazioni su larga scala per l’intera vita prevista dei satelliti, stimata in circa cinque anni. La situazione diventerebbe più delicata nel training di grandi modelli, dove migliaia di acceleratori devono lavorare contemporaneamente per mesi e anche errori poco frequenti possono accumularsi e compromettere i calcoli. Il vantaggio potenziale rimane comunque rilevante: in orbita bassa i satelliti possono accedere a una quantità di energia solare superiore rispetto agli impianti terrestri e, collegando molte unità attraverso comunicazioni ottiche, Google punta a verificare se sia possibile spostare progressivamente una parte dell’infrastruttura AI fuori dai data center tradizionali. Prima che questo scenario diventi economicamente praticabile, però, la variabile decisiva resta la capacità dell’industria spaziale di aumentare di ordini di grandezza il numero dei lanci abbassandone contemporaneamente il costo per chilogrammo.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)