Kísérleti mesterségesintelligencia-hardvert juttat alacsony Föld körüli pályára a Google a 2026. október 1-jére kitűzött Transporter-18 küldetés keretében, egy SpaceX Falcon 9 rakéta fedélzetén. A Project Suncatcher néven futó kutatási kezdeményezés célja felmérni, hogy a világűr állandó napsugárzása és vákuumkörnyezete alkalmas-e nagyméretű gépi tanulási klaszterek fenntartására. A kaliforniai Vandenberg Űrhaderőbázisról startoló, hűtőszekrény méretű MVP (Minimum Viable Product) prototípus műholdat a műholdas képalkotásra szakosodott Planet Labs szerelte össze és tesztelte le San Franciscóban, amiről a The New York Times részletes beszámolójából és a Google Research csapatától értesülhettünk.
Négy Trillium TPU és egy kilowattos napelem a fedélzeten
A prototípus fedélzetére négy darab Trillium architektúrájú, hatodik generációs (v6e) TPU gyorsító lapkát építettek be, amelyek számítási kapacitása megegyezik egy tipikus földi szervergép teljesítményével. A berendezés villamosenergia-ellátását egy kibontható, 1 000 wattos (1 kW) napelemes panel biztosítja. A Google mérnökei hajnal–alkonyat típusú, napszinkron alacsony Föld körüli pályát (dawn–dusk SSO) jelöltek ki mintegy 650 kilométeres magasságban. Ezen a pályán a műhold szinte megszakítás nélkül közvetlen napfényben halad, így a napelemek a földi átlaghoz képest akár nyolcszor több energiát képesek megtermelni, drasztikusan lecsökkentve a nehéz fedélzeti akkumulátorok iránti igényt.
Túlmelegedés és tizenöt perces futási ablak
A világűr közvetlen fizikai közege komoly mérnöki akadályokat támaszt a hagyományos adatközponti architektúrákkal szemben. A légköri vákuumban nincs levegő, így a ventilátoros légáramlásra épülő konvekciós hűtés teljesen működésképtelen. A processzorok által termelt hőt kizárólag hővezetéssel a műhold külső felületére juttatva, hősugárzás (radiatív hőleadás) útján lehet leadni. Mivel a felületi hősugárzók hatásfoka korlátozott, az MVP műhold fedélzetén az AI-számítási feladatok egyhuzamban legfeljebb 15 percig futtathatók, mielőtt a komponensek hőmérséklete elérné a megengedett kritikus küszöbértéket.
A 15 perces aktív számítási ciklusokat kényszerű lehűlési fázisok követik. Az űrben keringő szerver egy éven keresztül végez aktív kísérleti számításokat, alapvető szöveges és képi következtetési feladatokat futtatva olyan modellekhez kapcsolódóan, mint a Gemini architektúra kisebb paraméterszámú változatai. A kísérleti időszak lezárulta után a szatellit még mintegy öt éven át pályán marad, mielőtt a légkörbe visszatérve teljesen megsemmisül.
Protonnyalábos mérések és gigabites lézerkapcsolat
A Google Research kutatói a bejelentéssel párhuzamosan közzétették a rendszer átfogó tanulmányát, amely a Google Research hivatalos szakmai blogbejegyzésében és a tudományos preprint szerveren is hozzáférhető. A földi laboratóriumokban 67 MeV energiájú protonnyalábbal bombázták a Trillium lapkákat az ionizáló sugárzási dózis (TID) és az egyszeri események (SEE) felmérésére. A mérések szerint a legérzékenyebb részegységnek bizonyuló HBM memóriák csak 2 krad(Si) terhelés felett mutattak működési anomáliát, ami csaknem háromszorosan haladja meg az öt évre becsült 750 rad(Si) árnyékolt orbitális sugárdózist, végzetes hardverhiba pedig 15 krad(Si) szintig sem lépett fel.
A nagyméretű, elosztott gépi tanulási feladatokhoz a szomszédos műholdak közötti nagy sávszélességű adatkapcsolat elengedhetetlen. A mérnökök sűrű hullámhosszosztásos multiplexálással (DWDM) működő optikai lézeres adóvevőket (ISL) fejlesztenek, amelyek laboratóriumi környezetben már elérték az irányonkénti 800 Gbps, azaz az 1,6 Tbps összkapacitást egyetlen adóvevő-párral. A szimulációk alapján a műholdak 100–200 méteres távolságra repülhetnek egymástól egy kilométeres sugarú rajzatban, minimális pályakorrekciós manőverekkel fenntartva a lézeres kapcsolatot.
Kétszáz dolláros kilövési költség kell a paritáshoz
Bár az orbitális adatközpontok ötletével több repüléstechnikai vállalat is kísérletezik, a gazdasági megtérülés jelenleg távoli jövőkép. Egy földi, 1 gigawattos adatközponti kapacitás kiváltásához megközelítőleg 10 000 darab összekapcsolt kisműholdra lenne szükség a világűrben. A kutatók számításai szerint a Föld körüli AI-számítási kapacitás akkor érheti el a paritást a földi adatközpontok éves áramköltségeivel, ha a kilogrammonkénti indítási költségek 200 dollár alá esnek, amire a hordozórakéták jelenlegi árcsökkenési üteme mellett legkorábban a 2030-as évek közepén nyílhat reális esély.
A Project Suncatcher következő kísérleti fázisa 2027 elején várható, amikor a Google és a Planet Labs két újabb kísérleti műholdat állít pályára, hogy a valós űrbéli környezetben, műholdak közötti közvetlen optikai lézerhálózaton keresztül hangolják össze az elosztott gépi tanulási munkafolyamatokat.
