google e il progetto suncatcher: innovazione nello spazio
Google ha avviato un ambizioso progetto di ricerca noto come Project Suncatcher, con l’obiettivo di espandere le capacità del machine learning nello spazio. Questo progetto prevede l’installazione di chip AI, noti come Google Tensor Processing Unit (TPU), su una rete interconnessa di satelliti, sfruttando al massimo l’energia solare.
potenziale energetico dei satelliti
I pannelli solari utilizzati in orbita possono essere fino a otto volte più produttivi rispetto a quelli sulla Terra, grazie alla loro posizione in un’orbita bassa che garantisce quasi una continuità nell’approvvigionamento energetico. Questo approccio riduce la necessità di batterie e altre fonti di energia.
In futuro, lo spazio potrebbe rivelarsi il luogo ideale per scalare le capacità computazionali dell’AI.
interconnessione tra satelliti
I satelliti progettati nel contesto del Project Suncatcher saranno collegati tramite link ottici spaziali. Ciò consentirà la distribuzione di carichi di lavoro complessi attraverso numerosi acceleratori, mantenendo connessioni ad alta larghezza di banda e bassa latenza. Per competere con i data center terrestri, è necessario raggiungere velocità superiori ai tens of terabits per second tra i satelliti, che dovranno volare in formazione molto ravvicinata.
Con i satelliti posizionati a poche centinaia di metri l’uno dall’altro, sarà sufficiente effettuare modeste manovre per mantenere costellazioni stabili nella nostra orbita desiderata.
risultati dei test sui tpus
Google ha già condotto test sulla radiazione dei TPUs (Trillium, v6e), ottenendo risultati promettenti. I sistemi HBM (High Bandwidth Memory) si sono dimostrati sensibili solo dopo esposizioni significative alla radiazione, senza riscontrare guasti critici fino ai massimi dosaggi testati.
I nostri test indicano che i TPUs Trillium sono sorprendentemente resistenti alle radiazioni per applicazioni spaziali.
prospettive future e sfide ingegneristiche
Secondo le proiezioni, i costi di lancio potrebbero scendere sotto i 200 dollari al kg entro metà degli anni ’30, rendendo economicamente vantaggioso il lancio e il funzionamento di un data center spaziale comparabile ai costi energetici dei data center terrestri.
L’analisi iniziale suggerisce che i concetti fondamentali del calcolo ML basato nello spazio non sono ostacolati da barriere fisiche o economiche insormontabili.
sorprese ingegneristiche da affrontare
Google deve ancora superare diverse sfide ingegneristiche riguardanti la gestione termica, le comunicazioni ad alta larghezza di banda con la Terra e l’affidabilità dei sistemi in orbita. In collaborazione con Planet, si prevede il lancio di due prototipi entro la fine del 2027 per testare il funzionamento delle TPU nello spazio e validare l’uso dei link ottici inter-satellitari per compiti distribuiti di machine learning.
- Google Tensor Processing Unit (TPU)
- Pannelli solari ad alta produttività
- Sistemi HBM (High Bandwidth Memory)
- Satelliti interconnessi tramite link ottici spaziali
- Pianificazione della gestione termica ed affidabilità in orbita
- Costo previsto del lancio inferiore a 200 dollari/kg
- Collaborazione con Planet per prototipi nel 2027
Lascia un commento