上天了！搭載英特爾技術的首顆AI人造衛星被送入太空軌道

2020-10-26 英特爾中國

一顆名為PhiSat-1的實驗衛星現在正在地球上空大約530公裡的太陽同步軌道上以超過27,500公裡/小時的速度運行。PhiSat-1搭載了新款高光譜熱像儀，具備機載AI處理能力，這要歸功於英特爾®Movidius™Myriad™ 2 VPU.



如今，從手機上顯示的娛樂視頻到激發人們對宇宙的探索了解，人工智慧在現代生活中已隨處可見。然而遙遠的太空軌道卻是人工智慧尚未進入的領域。


直到9月2日，人工智慧進入太空軌道實現了重要突破——歐洲航天局發射了一顆大小與臺式機相當的實驗衛星，一起發送的還有45顆同樣大小的衛星。這顆名為PhiSat-1的實驗衛星現在正在地球上空大約329英裡（530公裡）的太陽同步軌道上以超過17,000英裡/小時（27,500公裡/小時）的速度運行。


PhiSat-1搭載了新款高光譜熱像儀，具備機載AI處理能力，這要歸功於英特爾® Movidius™ Myriad™ 2 VPU，這種晶片與許多智能攝像頭中的晶片，甚至售價99美元的地球自拍無人機的晶片相同。PhiSat-1實際上是一對衛星中的一顆，用於監視極地冰層和土壤水分，同時還要通過測試衛星間通信系統來創建未來的聯合衛星網絡。


Myriad 2幫助解決的第一個問題是什麼？衛星上的攝像頭會產生很多數據。作為PhiSat-1背後合作的主導方，歐洲航天局（ESA）數據系統和機載計算負責人Gianluca Furano表示：「傳感器產生數據的能力每代增加100倍，而我們下載數據的能力每代僅增加3、4、5倍。」


另外，地球隨時都有約三分之二的表面被雲層覆蓋。這意味著衛星通常會捕獲並保存大量無用的雲圖像，並通過有限的下行鏈路帶寬將其發送到地球，隨後圖像會被再次保存，由科學家（或算法）在幾小時或幾天後通過計算機進行審核——最終結果仍不過是被刪除。


Furano說：「智能邊緣，就像西方電影中的天降神兵，拯救了我們。」 團隊一致決定使用機載處理來識別和刪除無用的雲圖像——此舉節省了大約30%的帶寬。


「太空是終極邊緣，」 Ubotica（一家機器人公司）的首席技術官Aubrey Dunne說，該公司與攝像頭製造商cosine密切合作，構建並測試了PhiSat-1的硬體和軟體系統。「Myriad完全是從頭開始設計的，它能夠以極低功耗提供卓越的計算能力，非常適合太空應用。」


但是，Myriad 2原本不是為了軌道運行而設計的。Dunne解釋說，太空飛行器計算機通常會使用非常專業的「抗輻射」晶片，這些晶片「可能比最先進的商業技術落後二十年」。而且人工智慧之前一直沒有用在太空飛行器計算機上。


因此Dunne和團隊通過「輻射表徵」對Myriad晶片進行了一系列測試，以確定如何處理航天應用中發生的錯誤或磨損。



Furano表示，歐洲航天局（ESA）「從未對這麼複雜的晶片進行過輻射測試」。「我們不確定測試是否合適……我們還編寫了手冊，記錄如何從頭開始對該晶片進行全面的測試和表徵。」


第一項測試是2018年底在歐洲核子研究組織進行的連續36小時的輻射束爆破試驗。Dunne表示，這次測試「壓力很大」。但幸運的是這次測試和後續兩次測試「結果十分樂觀」。Myriad 2直接通過了測試，無需改裝。


就這樣，這種低功耗、高性能的計算機視覺晶片驟然準備就緒，可以到地球大氣層之外去冒險了。沒錯！但此時又出現了另一個挑戰。


通常，人工智慧算法是使用大量數據進行「學習」來構建或「訓練」的——在這種情況下，需要學習圖片是否屬於雲圖片。但鑑於攝像頭是全新的，「我們沒有任何數據，」 Furano說。「我們必須利用從現有任務中提取的合成數據進行應用程式訓練。」


這些系統和軟體的集成和測試由分布在歐洲各地的六個組織耗時四個月完成。歐洲航天局ESA的PhiSat官員Max Pastena表示：「能夠做到如此快速，如此高效的靈活性，在這麼短的時間內將所有東西準備就緒，我們感到非常自豪。」 Furano補充說，從太空飛行器開發的角度而言，這麼短的時間「是一個奇蹟」。


「英特爾在我們有需要時、遇到問題或不確定時提供後盾支持。」 Dunne說。「我們對此非常感激。」


遺憾的是，隨著火箭發射延遲、冠狀病毒肆虐和夏季風乾擾等一系列事件的接踵而至，團隊不得不等待一年多的時間才能知道PhiSat-1是否能按計劃在軌道上運行。


9月2日，火箭終於在法屬蓋亞那成功發射，這也是由Arianespace太空公司運營的首例同類衛星共享發射。為了進行初步驗證，該衛星保存了所有圖像並記錄了對每個圖像制定的雲探測決策，以便地面小組確定機載電腦的表現可達預期。


經過三周認真觀察，Pastena宣布：「太空的歷史也有我們的一章了。」


歐洲航天局（ESA）宣布，聯合團隊「很高興在軌道衛星上揭示地球觀測圖像的首次硬體加速AI推理。」


由於衛星僅發送有用的像素，因此可以「提高帶寬利用率並顯著降低下行鏈路總成本」，還能為地面上的科學家節省時間。


展望未來，低成本的AI增強小型衛星的用途數不勝數——添加了運行多個應用程式的能力後尤其如此。


英特爾Movidius技術辦事處負責人Jonathan Byrne表示：「衛星不僅可以採用專用硬體來完成特定任務，還可以切換網絡。」 Ubotica的Dunne將此稱為「衛星即服務」。


想想這樣的場景：衛星在容易發生野火的區域上空飛行，可以在數分鐘而不是數小時內發現火情並通知當地救援人員。在通常被忽略的海洋上空，衛星可以發現行為異常的船隻或環境事故。在森林和農場上空，衛星可以追蹤土壤溼度和農作物的生長。在冰上，它可以追蹤冰層厚度和正在融冰的池塘，來幫助監測氣候變化。


很多可能性都將很快得到測試：ESA和Ubotica正在打造PhiSat-2，這顆衛星將攜帶另一顆Myriad 2進入軌道。PhiSat-2將「能夠運行可通過簡單的用戶界面在飛行器運行期間進行開發、輕鬆安裝、驗證和操作的AI應用。」


對於英特爾來說，這是一個需求量較小的市場，但其潛在影響是毋庸置疑的。正如Pastena所說，我們最終將能夠把握「地球的脈搏」。


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備註

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