世界初のAI搭載人工衛星… インテル·オンボードAIプロセッサーなどでよりスマートに世界を見下ろす

■一般にAI アルゴリズムは大量のデータを使って「学習」する方法で構築されたり「訓練」される。 今回の場合は、雲と雲でないものを区別する学習をした。 しかし、カメラが非常に新しいため、データはなかった。 既存の任務から抽出した合成データでアプリケーションを訓練しなければならなかった

写真はNASAのアクア衛星が9月29日に合成可視光線と赤外線画像をキャプチャーしたアメリカ西部の火災と煙発生画像(写真:nasa)

1969年、ニール·アームストロング(NeilArmstrong)が月を初めて踏んだことから始まり、宇宙航空は着実に発展している。 現在は地球外への旅にとどまらず、多くの国々が力を合わせて宇宙に実験室を建て、さまざまなプロジェクトを進めている。

フランスの航空機メーカーであるエアバス(Airbus)が2018年6月、国際宇宙ステーションの司令官として宇宙飛行を行うことになるドイツ人宇宙飛行士アレクサンダー·ガスト(Alexander Gerst)を補助するため、ワトソンを基盤に人工知能宇宙飛行士支援システムであるCIMON(Crew Interactive Mobile Companion)を開発した。 CIMON (Crew Interactive Mobile CompanioN) は宇宙飛行士が日常的に行う業務をISSでサポートできるように設計されたモバイル及び自律支援システムで、これはISSミッションにおける人工知能(AI)の第一の形となるだろう。

このように宇宙への理解を深めるさまざまなものから携帯電話の画面に映像を流すものまで、人工知能は生活の中で身近なものとなった。 しかしAI技術は宇宙軌道には進入できなかった。

ここに、去る9月2日以降はすべてが変わった。 シリアル箱サイズの実験衛星が45個の似たような大きさの小型衛星とともにロケット·ディスペンサーから打ち上げられた日だ。 パイサット-1(PhiSat-1)という名のこの人工衛星は現在、太陽同調軌道530キロメートル以上の速度で飛行中である。

パイサット-1はインテル·モビディウス·ミリアード·ビジョン·プロセッシング·ユニット (VPU) ベースの新しい超分光熱カメラとオンボードAIプロセッシングを含む

パイサット-1はインテル·モビディウス·ミリアード2(Intel Movidius™ Myriad™ 2)ビジョン·プロセッシング·ユニット(VPU)ベースの新しい超分光熱カメラとオンボードAIプロセッシングを含んでいる。 このチップは現在、多くのスマートカメラに内蔵されており、99ドルのセルカドロンにも活用されている。 パイサット-1は、未来連合衛星ネットワークを作るために衛星間通信システムをテストすると同時に、極地氷と土壌湿気を監視する任務を遂行している一対の衛星の一つだ。

ミリアード2 が解決している第一の問題は、パイサット-1 のカメラのようにハイファイ(High-fidelity)カメラで生成される大量のデータを処理する方法である。 パイサット-1プロジェクトの共同作業をリードした欧州宇宙局(EuropeanSpaceAgency、ESA)データシステムおよびオンボードコンピューティングチームリーダーのザンルカ·プラーノ(GianlucaFurano)氏は「センサーのデータ生成能力は世代ごとに100倍ずつ増加する一方、データダウンロード性能は世代ごとに3、4、5倍程度にとどまった」と話した。

しかも地球惑星表面の約3分の2はいつも雲に覆われている。 これは多くの役に立たない雲の写真が日常的に撮影され、保存され、惜しいダウンリンク帯域幅で地球に転送され、また保存され、数時間または数日後に科学者やアルゴリズムがコンピューターで確認して削除する過程を経るという意味だ。 また富良野は「エッジAIはまるで西部劇の解決師のように私たちを助けに来ている」と強調した。 プラノチームを一つに集めたアイデアは、オンボードプロセッシングを使って、ぼやけたイメージを識別、廃棄し、帯域幅の30%を節約することだった。

オブリデューン·ユボティカ最高技術責任者は「宇宙は究極的にはエッジコンピューティング」と述べた。 アイルランドのスタートアップであるユボティカは、カメラメーカーのコサイン(Cosine)と協業し、パイサット-1のAI技術構築およびテストを行った。 また、ピサ大学(University of Pisa)及びシンナージャス(Sinergise)と協業し、完璧なソリューションを開発した。 デューンは「ミリアードは印象的なコンピューティング性能を含み、非常に低い電力消耗で駆動できるように実装され、宇宙用アプリケーションに最適だ」と付け加えた。

しかし、ミリアード2は軌道飛行を念頭に置いて製作されることはなかった。 宇宙船のコンピューターは一般的に「最先端の商業技術より最大20年遅い」非常に特化した「放射線耐性」チップを使用するとデューンは説明した。 そしてAIは考慮事項でもなかった。 オブリデューンとユボティカチームは「放射線特化(Radiation Characterization)」過程を行い、あらかじめアドチップに一連のテストを行ってエラーや摩耗を処理する方法を突き止めた。

写真はイタリア·トリノにあるTyvak Internationalの運営センターの職員たちのAIが搭載された「パイサット-1」衛星の軌道と性能をモニタリングしている様子

フラノは「ESAは放射線に対応するほど複雑なチップをテストしたことがない」と述べた。 彼は続いて「われわれはそれをきちんとテストできるかどうか疑問だった。 このチップに対する包括的なテストと特性化を遂行する方法について最初からマニュアルを作成しなければならなかった」と述べた。 デューンは「2018年CERNで行われた36時間連続で放射線ビームにさらされた最初のテストは『非常に負担が大きい状況』だった」と話した。 「しかしそのテストとその後行われたテストは運良くできた」と述べた。 ミリアード2は改造する必要なく従来の形でテストを通過した。

この低電力、高性能コンピュータービジョンチップは、地球の大気圏を越えて冒険する準備を終えた。 しかし、次の課題が待っていた。

一般にAI アルゴリズムは大量のデータを使って「学習」する方法で構築されたり「訓練」される。 今回の場合は、雲と雲でないものを区別する学習をした。 フラノは「しかしカメラが非常に新しく、いかなるデータもなかった」と語った。 続いて「われわれは既存の任務から抽出した合成データでアプリケーションを訓練しなければならなかった」と述べた。

これらすべてのシステム、ソフトウェア統合およびテストは、ヨーロッパ全域で6つの異なる組織が参画し、完了するまでに4ヶ月を要した。 ESAパイサット総括(Officer)のマックス·ファステナ氏は「われわれはすべてを短時間で実現するために、迅速かつ効率的かつ柔軟に進めた」と述べた。 フラノは宇宙船の開発過程を勘案すれば、このタイムラインは奇跡だと付け加えた。

デューンは「CVAI技術を使ったパイサット-1のAIを駆動する際、インテルはミリアードデバイスに対して私たちが必要なバックグラウンド支援をしてくれた」とし「とてもありがたく思っている」と付け加えた。

不幸にも、ロケットの遅延、コロナウイルスの流行、非友好的な夏風など一連の関連のない事件で、チームは計画通り「パイサット-1」が軌道で作動するかどうかを確認するまで、さらに1年待たなければならなかった。

フランス領ギアナで9月2日に行われた打ち上げは、アリアンスペース(Arianespace)が運営する初の人工衛星発射共有機を通じて、早くも手のつけようがなく行われた。 最初の検証のため、人工衛星はすべての画像を保存し、AI雲の検出過程を記録し、地上のチームは移植された「脳」が予想通りに作動するかを確認することができた。

3週間の深呼吸の末、パステナは次のように宣言することができた。 ESAは共同研究チームが「地球観測映像のイメージを軌道上の人工衛星から抽出し、初めてハードウェア加速化したAIと推論した結果を公開することになって嬉しい」と明らかにした。

衛星は有用なピクセルだけを送ることができ、今は地上にいる科学者らの時間を節約し、帯域幅の活用度を向上させ、統合ダウンリンク費用を著しく削減することができた。 今後、低コストのAI機能を強化した小型人工衛星の使用は、数え切れないほど増加するだろう。 特にいくつかのアプリケーションを実行できる能力を追加するとなおさらだ。

インテルのジョナサン·バーン技術総括担当者は、「単一の課題を遂行する衛星に専用のハードウェアを置くよりも、ネットワークを転換できるようにした方がよい」と語った。 デューンはこれを「サービス型サテライト(satellite-as-a-service)」と称した。

山火事が起こりやすい地域を飛行する時、衛星は数時間でなく数分内に火災を発見し、該当地域の対応要員に知らせることができる。 海上で衛星は、一般的に見つけにくい不良船舶や環境事故を発見することができる。 衛星は森林や農場で土壌水分や農作物の成長を追跡することができる. 衛星は気候変化を確認するために氷河の厚さと溶ける地域を追跡することができる。

このような様々な可能性はまもなくテストされる予定だ。 ESA とUbotica はパイサット-2 を準備しており、もう一つのミリアド2 を軌道に乗せる。 パイサット-2は単純なユーザーインターフェースを使って飛行中に宇宙船で開発、設置、検証、運用できるAIアプリを駆動できるだろう。

インテルにとってこれは規模の小さい市場だが、潜在的な影響は疑う余地がない。 パステナの表現どおり、私たちはやっと「生きている地球」に対する理解を深めることができるだろう。

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