Сонцето е врвниот извор на енергија во нашиот сончев систем, емитувајќи повеќе енергија од 100 трилиони пати повеќе од вкупното производство на електрична енергија на човештвото. Во десната орбита сончевиот панел може да биде до 8 пати попродуктивен отколку на Земјата и да произведува енергија речиси континуирано, намалувајќи ја потребата од батерии.
Во иднина вселената може да биде најдоброто место за скалирање на вештачката интелигенција. Нов истражувачки проект на Google, наречен Project Suncatcher, предвидува компактни констелации на сателити на сончева енергија кои носат Google TPU и се поврзани со врски од оптички влакна во слободен простор. Овој пристап би имал огромен потенцијал за скалирање, а истовремено би го минимизирал влијанието врз ресурсите на Земјата.
Предложениот систем се состои од констелација на мрежни сателити, кои работат во ниска синхрона орбита на Земјата во зори и самрак, каде што би биле изложени на речиси постојана сончева светлина. Овој орбитален избор го максимизира собирањето на сончевата енергија и ја намалува потребата од тешки батерии. За да биде одржлив овој систем, потребно е да се надминат неколку технички пречки.
Големите работни оптоварувања на ML бараат распределба на задачите низ бројни забрзувачи со врски со висок пропусен опсег и ниска латенција. Постигнувањето перформанси споредливи со копнените центри за податоци бара меѓусателитски врски што поддржуваат десетици терабајти во секунда. Анализата на Google покажува дека ова треба да биде можно со повеќеканални примопредаватели со густо мултиплексирање со бранова должина (DWDM) и просторно мултиплексирање.
Сепак, за тоа е потребна моќност илјадници пати повисока од типичните во конвенционалните на долг дострел. Бидејќи примената моќност се скалира обратно пропорционално на квадрат растојание, овој предизвик може да се надмине со тоа што сателитите ќе летаат во многу блиска формација (километри или помалку), земајќи ги предвид загубите на моќност на сигналот од крај до крај во комуникацискиот систем. Тимот на Google вели дека веќе започнал со валидација на овој пристап со демонстратор на лабораториско ниво, кој успешно постигнал 800 Gbps во секоја насока (вкупно 1,6 Tbps), користејќи еден пар примопредаватели.
Тие исто така велат дека меѓусателитските врски со висок пропусен опсег бараат сателитите да летаат во многу покомпактна формација од кој било тековен систем. Тие развија нумерички и аналитички физички модели за да ја анализираат орбиталната динамика на таквата констелација. Тие користеле апроксимација базирана на равенките Хил-Клоси-Вилтшир (кои го опишуваат орбиталното движење на сателитите во однос на кружна референтна орбита во апроксимацијата на Кеплер) и диференцијабилен модел базиран на JAX за нумеричка префинетост, кој ги зема предвид понатамошните пертурбации.
Моделите покажуваат дека, со оглед на тоа што сателитите се оддалечени само неколку стотици метри, на Google веројатно ќе му требаат само скромни маневри за одржување за да ги одржи констелациите стабилни во посакуваната орбита синхронизирана со сонцето.
За да бидат ефикасни во вселената, ML акцелераторите мора да издржат услови на ниска Земјина орбита, па затоа Google го тестирал Trillium, v6e Cloud TPU на Google, во протонски зрак од 67 MeV за да го тестира влијанието на вкупната јонизирачка доза (TID) и ефектите на единечен настан (SEE).
Историски гледано, високите трошоци за лансирање биле главна пречка за големите вселенски системи. Сепак, анализата на историските и проектираните податоци за трошоците за лансирање сугерира дека со одржлива стапка на учење цените би можеле да паднат на помалку од 200 долари/кг до средината на 2030-тите години. На тоа ниво на цени трошоците за лансирање и работење на вселенски центар за податоци би можеле да станат приближно споредливи со пријавените трошоци за енергија на еквивалентен земјин центар за податоци по киловат-година.
Првичната анализа на Google покажува дека основните концепти на машинско учење во вселената не се спречени од фундаменталната физика или непремостливите економски бариери. Сепак, остануваат значајни инженерски предизвици, како што се термичкото управување, широкопојасните комуникации на Земјата и сигурноста на системот во орбитата.
За да почнат да се справуваат со овие предизвици, тие планираат мисија за лансирање на два прототип сателити до почетокот на 2027 година. Овој експеримент ќе ги тестира моделите на Google и работата на TPU хардверот во вселената и да се потврди употребата на оптички меѓусателитски врски за задачи за дистрибуирано машинско учење.
На крајот, констелации со гигаватен размер би можеле да имаат корист од порадикален дизајн на сателит. Ова би можело да комбинира нови компјутерски архитектури кои се поприродно прилагодени на вселенската средина со механички дизајни кои вклучуваат собирање сончева енергија, пресметување и термичко управување.
(Vidi.hr)
(фото: Stock Cake)
