Google、軌道ベースの機械学習向け太陽光発電AI衛星の探査プロジェクト「サンキャッチャー」を発表

テクノロジー会社 グーグル 同社は、太陽光を利用して地球上のデータセンターのエネルギー需要を削減し、軌道上でAIワークロードを実行するAIチップを搭載した太陽光発電衛星の配備を調査する研究イニシアチブ「プロジェクト サンキャッチャー」を発表しました。 

このプロジェクトは、Google TPU を搭載し、自由空間光リンクを介して相互接続されたコンパクトな衛星群を構想しており、地上資源への影響を抑えながら大規模な計算を行う可能性を提供します。 

初期の調査結果は、「将来の宇宙ベースの高度にスケーラブルな AI インフラストラクチャ システム設計に向けて」と題されたプレプリント論文に詳しく記載されており、高帯域幅の衛星通信、軌道力学、コンピューティングに対する放射線の影響などの主要な課題に対処しています。 

プロジェクト サンキャッチャーは、野心的で影響力の大きい科学およびエンジニアリング プロジェクトを追求するという Google の伝統を継承しています。

宇宙ベースのAI衛星向けMLインフラストラクチャの実現可能性の評価

発表によれば、提案されたシステムは、夜明けから夕暮れまでの太陽同期低軌道で運用される衛星ネットワークを想定しており、継続的な太陽光への露出を最大化し、重いバッテリーへの依存を最小限に抑えるという。 

このビジョンを実現するには、いくつかの技術的課題を克服する必要があります。まず、衛星間リンクはデータセンター規模の帯域幅、つまり数十テラビット/秒をサポートする必要があります。これは、マルチチャネル高密度波長分割多重（DWDM）と、近接した衛星編隊における空間多重化を用いることで実現可能です。ベンチスケールのテストでは、既にトランシーバーペアあたり片道800Gbpsの伝送速度が実証されています。 

第二に、密集した衛星群の編隊を維持するには、精密な軌道制御が必要です。ヒル・クロヘッシー・ウィルトシャー方程式に基づく物理モデルを用い、微分可能なシミュレーションによって改良することで、研究チームは数百メートル離れた衛星群でも、適度な軌道維持操作で安定を維持できることを示しました。 

第三に、TPU加速器は宇宙放射線に耐えなければならない。 グーグル の Trillium v​​6e Cloud TPU は、5 年間のミッションで予想される曝露量を大幅に上回る放射線量下でもコンポーネントが動作を継続できることを示しました。 

最後に、経済的な実現可能性は打ち上げコストの低下にかかっていますが、予測によれば、2030年代半ばまでに打ち上げコストは1キログラムあたり200ドルを下回る可能性があり、宇宙ベースのAIデータセンターの1キロワット年あたりのコストは地上の施設と同程度になる可能性があります。

Googleはプロトタイプ衛星ミッションの計画で宇宙ベースのAIの実現可能性を探る 

初期評価では、宇宙ベースの機械学習計算は実現可能であり、物理学や法外なコストによって根本的に制限されないことが示されていますが、熱制御、高帯域幅の地上通信、信頼性の高い軌道上操作など、大きなエンジニアリングのハードルが残っています。 

これらの課題に対処するため、Planetとの共同学習ミッションが計画されており、2027年初頭までに2機のプロトタイプ衛星を打ち上げ、宇宙でのTPU性能をテストし、分散MLワークロード向けの光衛星間リンクを検証する予定です。長期的には、大規模なギガワット規模の衛星群では、宇宙向けに最適化されたコンピューティングアーキテクチャと、太陽光発電と熱管理を緊密に組み合わせた、より統合された衛星設計が採用される可能性があります。これは、スマートフォンのイノベーションを通じて進化した最新のシステムオンチップ技術に似ています。