Souhrn
Čínské výzkumné středisko Zhejiang Lab, které se zaměřuje na umělou inteligenci a vysokovýkonný výpočet, testuje roj satelitů schopných provádět výpočty přímo ve vesmíru. Systém spouští modely umělé inteligence s 8 miliardami parametrů, satelity mezi sebou komunikují a sdílejí výpočetní zátěže. Demonstrace ukazuje zpracování dat téměř v reálném čase, jako povrchové průzkumy Země a detekci gama záření.
Klíčové body
- Roj satelitů provozuje více AI modelů s 8 miliardami parametrů přímo v oběžné dráze.
- Satelity komunikují mezi sebou a dynamicky sdílejí výpočetní úlohy pro efektivitu.
- Aplikace zahrnují téměř okamžité povrchové průzkumy a detekci gama záření zpracovávanou na místě.
- Malý počet satelitů stačí k prokázání konceptu distribuovaného výpočtu ve vesmíru.
- Potenciál ovlivnit závislost na pozemních datových centrech pro satelitní data.
Podrobnosti
Zhejiang Lab, čínské státně podporované výzkumné laboratoř založené v provincii Zhejiang a specializující se na pokročilé AI systémy a superpočítače, nasadilo malý roj satelitů do oběžné dráhy. Tyto satelity nejen sbírají data, ale je zpracovávají lokálně pomocí velkých AI modelů s 8 miliardami parametrů, což odpovídá středně velkým jazykovým modelům schopným analyzovat složité datasety. Klíčovou inovací je swarm intelligence: satelity komunikují laserovými nebo rádiovými spojnicemi, sdílejí částečné výsledky výpočtů a přenáší úlohy podle dostupného výkonu a energie. To umožňuje distribuovaný výpočet podobný edge computingu, ale v extrémních podmínkách vesmíru.
V testech systém zpracoval povrchové průzkumy Země téměř v reálném čase, což znamená analýzu obrazů z optických senzorů bez zpoždění způsobeného přenosem na Zem. Stejně tak detekoval gama záření, což je užitečné pro astronomická pozorování nebo monitorování jaderných událostí, kde rychlost zpracování rozhoduje. Oproti tradičním satelitům, které data jen shromažďují a posílají dolů, tento přístup snižuje latenci na minimum a šetří šířku pásma spojů se Zemí.
Jako expert na AI a autonomní systémy musím zdůraznit limity: velikost swarmu je zatím malá, což omezuje škálovatelnost. Vesmírné prostředí přináší výzvy jako kosmické záření poškozující čipy, omezenou energii z solárních panelů a potřebu odolných GPU nebo TPU pro AI inference. Přesto prokazuje, že i s omezeným hardwarem lze dosáhnout funkčnosti srovnatelné s pozemními datovými centry. V kontextu čínských ambicí v kosmu to navazuje na projekty jako Tiangong vesmírnou stanici nebo Beidou navigační systém, kde AI hraje roli v autonomní navigaci.
Proč je to důležité
Tento vývoj posouvá koncept výpočtů blízko zdroje dat do nové dimenze a může snížit nároky na pozemní datová centra pro satelitní aplikace, jako je klimatický monitoring, zemědělství nebo vojenský průzkum. Pro průmysl znamená konkurenci pro západní iniciativy, například SpaceX Starlink s plány na edge computing nebo NASA swarm mise. Geopoliticky posiluje čínskou pozici v space AI, kde autonomní roje satelitů mohou operovat bez závislosti na zemských infrastruktuře. Dlouhodobě to ovlivní architekturu globálních datových sítí, zejména pro aplikace vyžadující nízkou latenci, a donutí firmy jako Google nebo Amazon přehodnotit hybridní vesmírno-pozemní modely. Nicméně skepticky beru velikost testu – plná nasazení vyžaduje řešení spolehlivosti a škálování.
Zdroj: 📰 Ponoko.com
