Intel alimenta il primo satellite con AI a bordo
Per quanto onnipresente come l’intelligenza artificiale è diventata nella vita moderna, dall’aumento della nostra comprensione del cosmo alla comparsa di video divertenti sul tuo telefono, l’intelligenza artificiale non ha ancora trovato la sua strada in orbita.

Questo fino al 2 settembre, quando un satellite sperimentale delle dimensioni di una scatola di cereali è stato collocato nello spazio da un razzo insieme ad altri 45 satelliti di dimensioni simili. Il satellite, chiamato PhiSat-1, sta ora volando a oltre 17.000 mph (27.500 kmh) in un’orbita sincrona al sole a circa 329 miglia (530 km) sopra la testa.

PhiSat-1 contiene una nuova fotocamera termica iperspettrale e elaborazione AI integrata grazie all’unità di elaborazione della visione (VPU) Intel® Movidius ™ Myriad ™ 2, lo stesso chip all’interno di molte fotocamere intelligenti e persino un drone selfie da $ 99 qui sulla Terra. PhiSat-1 è in realtà uno di una coppia di satelliti in missione per monitorare il ghiaccio polare e l’umidità del suolo, testando anche i sistemi di comunicazione intersatelliti al fine di creare una futura rete di satelliti federati.

Il primo problema che il Myriad 2 sta aiutando a risolvere? Come gestire la grande quantità di dati generati da fotocamere ad alta fedeltà come quella su PhiSat-1. “La capacità dei sensori di produrre dati aumenta di un fattore 100 ogni generazione, mentre le nostre capacità di scaricare dati stanno aumentando, ma solo di un fattore tre, quattro, cinque per generazione”, afferma Gianluca Furano, data systems e onboard capo del computing presso l’Agenzia spaziale europea, che ha guidato lo sforzo di collaborazione dietro PhiSat-1.

Allo stesso tempo, circa i due terzi della superficie del nostro pianeta sono coperti di nuvole in un dato momento. Ciò significa che molte immagini inutili di nuvole vengono tipicamente acquisite, salvate, inviate sulla preziosa larghezza di banda down-link sulla Terra, salvate di nuovo, riviste da uno scienziato (o un algoritmo) su un computer ore o giorni dopo – solo per essere eliminate .

“E l’intelligenza artificiale al limite è venuta a salvarci, la cavalleria nel film western”, dice Furano. L’idea attorno a cui il team si è mobilitato era quella di utilizzare l’elaborazione integrata per identificare ed eliminare le immagini torbide, risparmiando così circa il 30% della larghezza di banda.

“Lo spazio è il vantaggio definitivo”, afferma Aubrey Dunne, chief technology officer di Ubotica . La startup irlandese ha costruito e testato la tecnologia AI di PhiSat-1, lavorando in stretta collaborazione con Cosine , produttore della fotocamera, oltre all’Università di Pisa e Singergise per sviluppare la soluzione completa. “Il Myriad è stato assolutamente progettato da zero per avere una capacità di elaborazione impressionante ma in un inviluppo di potenza molto basso, e che si adatta davvero alle applicazioni spaziali.”

Il Myriad 2, tuttavia, non era destinato all’orbita. I computer dei veicoli spaziali utilizzano tipicamente chip “resistenti alle radiazioni” molto specializzati che possono essere “fino a due decenni indietro rispetto alla tecnologia commerciale all’avanguardia”, spiega Dunne. E l’intelligenza artificiale non è stata nel menu.

Quindi Dunne e il team di Ubotica hanno eseguito la “caratterizzazione delle radiazioni”, sottoponendo il chip Myriad a una serie di test per capire come gestire eventuali errori o usura.

L’ESA “non aveva mai testato un chip di questa complessità per le radiazioni”, afferma Furano. “Eravamo dubbiosi di poterlo testare correttamente … abbiamo dovuto scrivere il manuale su come eseguire un test completo e una caratterizzazione per questo chip da zero.”

Il primo test, 36 ore consecutive di esplosione a raggi di radiazioni al CERN alla fine del 2018 , “è stata una situazione di altissima pressione”, afferma Dunne. Ma quel test e due follow-up “fortunatamente sono andati bene per noi”. Il Myriad 2 è passato in forma standard, non sono necessarie modifiche.

All’improvviso questo chip per la visione artificiale a bassa potenza e ad alte prestazioni era pronto per avventurarsi oltre l’atmosfera terrestre. Sì! Ma ora è arrivata un’altra sfida.

In genere, gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono creati, o “addestrati”, utilizzando grandi quantità di dati per “apprendere”: in questo caso, cos’è un cloud e non un cloud. Ma dato che la fotocamera era così nuova, “non avevamo dati”, dice Furano. “Abbiamo dovuto addestrare la nostra applicazione sui dati sintetici estratti dalle missioni esistenti”.

Tutta questa integrazione e test di sistema e software, con il coinvolgimento di una mezza dozzina di organizzazioni diverse in tutta Europa , ha richiesto quattro mesi per essere completata. “Eravamo molto orgogliosi di poter essere così rapidi ed efficientemente flessibili, per mettere tutto a bordo in così poco tempo”, afferma Max Pastena, ufficiale PhiSat all’ESA. Per quanto riguarda lo sviluppo di veicoli spaziali, la cronologia “è un miracolo”, aggiunge Furano.

“Intel ci ha fornito supporto in background sul dispositivo Myriad quando ne avevamo bisogno, per abilitare l’intelligenza artificiale di PhiSat-1 utilizzando la nostra tecnologia CVAI”, afferma Dunne. “Questo è molto apprezzato.”

Sfortunatamente, una serie di eventi non correlati – ritardi con il razzo, la pandemia di coronavirus e venti estivi ostili – ha fatto sì che le squadre dovessero aspettare più di un anno per scoprire se PhiSat-1 avrebbe funzionato in orbita come previsto.

Il lancio del 2 settembre dalla Guyana francese – il primo giro in condivisione satellitare nel suo genere gestito da Arianespace – è andato veloce e impeccabile. Per la verifica iniziale, il satellite ha salvato tutte le immagini e ha registrato la sua decisione di rilevamento del cloud AI per ciascuna, in modo che il team a terra potesse verificare che il suo cervello impiantato si stesse comportando come previsto.

Dopo un respiro profondo di tre settimane, Pastena ha potuto proclamare: “Siamo appena entrati nella storia dello spazio”.

L’ESA ha annunciato che il team congiunto è stato “felice di rivelare la prima inferenza AI di immagini di osservazione della Terra con accelerazione hardware su un satellite in orbita”.

Inviando solo pixel utili, il satellite ora “migliorerà l’utilizzo della larghezza di banda e ridurrà in modo significativo i costi aggregati di downlink”, per non parlare del risparmio di tempo degli scienziati sul campo.

Guardando al futuro, gli utilizzi di satelliti per adolescenti a basso costo e potenziati dall’intelligenza artificiale sono innumerevoli, in particolare quando si aggiunge la possibilità di eseguire più applicazioni.

“Invece di avere hardware dedicato in un satellite che fa una cosa, è possibile passare da una rete all’altra”, afferma Jonathan Byrne, capo dell’ufficio tecnologico di Intel Movidius. Dunne chiama questo “satellite come servizio”.

Considera: quando sorvola aree soggette a incendi, un satellite può individuare gli incendi e avvisare i soccorritori locali in pochi minuti anziché in ore. Negli oceani, che vengono generalmente ignorati, un satellite può individuare navi disoneste o incidenti ambientali. Su foreste e fattorie, un satellite può monitorare l’umidità del suolo e la crescita dei raccolti. Sul ghiaccio, può monitorare lo spessore e lo scioglimento degli stagni per aiutare a monitorare il cambiamento climatico.

Molte di queste possibilità saranno presto testate: ESA e Ubotica stanno lavorando insieme su PhiSat-2, che porterà in orbita un altro Myriad 2. PhiSat-2 sarà “in grado di eseguire app di intelligenza artificiale che possono essere sviluppate, facilmente installate, convalidate e utilizzate sul veicolo spaziale durante il volo utilizzando una semplice interfaccia utente”.

Per Intel, è un mercato a basso volume, ma l’impatto potenziale è indiscutibile. Come afferma Pastena, alla fine possiamo capire “il battito del nostro pianeta”.

Di ihal

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