Ken O’Neill, arhitect de sisteme spațiale, AMD
În prezent, misiunile spațiale trebuie să răspundă așteptările tot mai mari privind volumul și calitatea datelor, pentru a informa activități precum studiile climatice, previziunile meteorologice, cartografierea geospațială și atenuarea efectelor dezastrelor. De asemenea, există un interes tot mai mare pentru misiunile în spațiul cosmic, care ar putea deține cheile pentru o perioadă mai lungă de timp.
În general, vehiculele spațiale de astăzi transportă sisteme mai performante; printre exemple se numără sateliții de teledetecție care captează fotografii și înregistrări video la o rezoluție din ce în ce mai mare și cu o frecvență mai mare a cadrelor, sau care eșantionează un număr mai mare de canale de imagistică multispectrală și hiperspectrală. Cu toate acestea, în timp ce dezvoltarea aplicațiilor de detecție a ținut pasul cu apetitul tot mai mare pentru date, lățimile de bandă ale legăturilor de date descendente nu au ținut, în general, pasul. Seturi de date mai mari implică schimburi mai lungi cu stațiile de control la sol. Pur și simplu nu există suficient timp pentru acest lucru, în condițiile în care deciziile care rezultă din analiza datelor sunt necesare mai rapid și, uneori, chiar în timp real.
Motoare de calcul AI
Motoarele de calcul AI integrate în cipuri de nivel spațial pot oferi o soluție, permițând o inferențiere locală eficientă din punct de vedere computațional și cu consum redus de energie pentru a filtra datele senzorilor.
Capacitatea de a lua decizii în mod autonom în spațiu este, cel puțin, un factor de îmbunătățire a misiunii, iar în unele cazuri, de abilitare a misiunii. De exemplu, sateliții de observare a Pământului încep să utilizeze inteligența artificială pentru a detecta prezența norilor în imaginile vizuale capturate. Dacă detaliile suprafeței sunt ascunse de nori, atunci imaginea poate deveni inutilă, caz în care poate fi eliminată și gestionând eficient memorie de stocare.
În plus, în cazul navelor spațiale concepute pentru a ateriza pe planete sau asteroizi, timpul de întârziere al comunicațiilor exclude controlul de la distanță al operațiunii de aterizare de pe Pământ. Inteligența artificială la bord permite vehiculului să detecteze în mod autonom și în timp real locurile de aterizare viabile.
Viața în cosmos
Pe măsură ce “inteligența artificială spațială” devine din ce în ce mai răspândită, industria are nevoie de soluții rentabile pentru găzduirea sarcinilor de lucru de inferență. Există diverse modalități de implementare a inferenței AI în sistemele integrate. O abordare obișnuită constă în utilizarea resurselor DSP dedicate, care sunt adesea integrate în dispozitive de calcul, cum ar fi FPGA, GPU, TPU și ASIC specializate. Dispozitive precum SoC-urile adaptive AMD Versal™ AI Core cu motoare AI integrate (AIE) sunt concepute pentru a implementa mult mai eficient operațiile de multiplicare-acumulare necesare rețelelor neuronale.
Cu toate acestea, provocările legate de pregătirea sistemelor pentru o viață în spațiu nu dispar niciodată. Sistemele spațiale sunt costisitoare și, odată lansate, nu pot fi reparate. Prin urmare, asigurarea calității și a fiabilității este esențială. De asemenea, este bine cunoscut faptul că spațiul prezintă un mediu de radiații foarte dur pentru microelectronică, iar componentele comerciale pot fi supuse unor efecte bruște și distructive ale radiațiilor (efecte de blocare în cazul unui singur eveniment), precum și deteriorării treptate a performanțelor și a curentului de scurgere (efecte ale dozei ionizante totale).
Cu toate acestea, provocările legate de pregătirea sistemelor pentru o viață în spațiu nu dispar niciodată. Sistemele spațiale sunt costisitoare și, odată lansate, nu pot fi reparate. Prin urmare, asigurarea calității și a fiabilității este esențială. De asemenea, este bine cunoscut faptul că spațiul prezintă un mediu de radiații foarte dur pentru microelectronică, iar componentele comerciale pot fi supuse unor efecte bruște și distructive ale radiațiilor (efecte de blocare în cazul unui singur eveniment), precum și deteriorării treptate a performanțelor și a curentului de scurgere (efecte ale dozei ionizante totale).
Fluxul de testare a calificărilor și a testelor de fabricație AMD clasa B se bazează pe specificația MIL-PRF-38535 clasa B a Departamentului de Apărare al SUA pentru calificarea și testarea circuitelor integrate monolitice. Dispozitivele sunt caracterizate pentru efectele radiațiilor cu o varietate de teste care le expun la protoni, ioni grei și radiații gamma. Acest lucru protejează continuitatea sistemelor spațiale care utilizează aceste dispozitive și permite organizațiilor care le implementează să reprogrameze hardware-ul după implementare și să efectueze actualizările necesare de la distanță.
