宇宙でAIコンピューティングを拡張する初期テストについて学びます。新しいビデオシリーズでは、Project Suncatcherチームがこのムーンショットの背後にある科学、彼らが見つけたもの、そして解決すべきエンジニアリングの課題を探求します。

長年の研究を経て、Project Suncatcherは軌道上での最初のテストに乗り出す予定で、Google Tensor Processing Units（TPU）が宇宙でどのように機能するかを評価するプロトタイプ衛星を打ち上げます。昨年発表されたProject Suncatcherは、宇宙がいつかスケーラブルな機械学習インフラストラクチャをホストできるかどうかを探る長期的な研究ムーンショットです。低軌道では、衛星はほぼ一定の太陽光にアクセスでき、地球上の最大8倍の太陽エネルギーを生成します。この初期ミッションは、Space Xとの今後のTransporter-18ライドシェアミッションに搭載され、Planetとのパートナーシップで開発されました。

ハードウェアの生存：低軌道へのロケット旅行は約10分間続き、その間、宇宙船は激しい振動と重力の10倍までの持続的な加速負荷を経験します。チームは、3軸すべてで衛星を激しく振って振動テストを実施しました。TPUチップが宇宙に到達すると、地球の大気圏外の放射線レベルがもう一つの課題となります。太陽現象や宇宙線は電子機器に大損害を与える可能性があるため、当チームはUC DavisのCrocker Nuclear Laboratoryの陽子ビーム施設でAIワークロードを実行しながらTPUをテストしました。初期結果では、当社のTrillium TPUは驚くほどよく耐え、5年間の宇宙ミッション中に受けるであろう放射線総電離線量よりも大きな線量に耐えられることが示されています。しかし、いくつかのことは宇宙でのみテストできます。来週、最初のTPUを軌道に乗せることで、将来の打ち上げに役立つデータと学びを得ることができます。

宇宙での冷却：軌道データセンターの冷却は重要な研究課題です。TPUは小さな領域で大量の熱を発生し、安全に拡散する必要があります。そうしないとチップが過熱するリスクがあります。しかし、宇宙には空気の流れがありません。真空中では、ラジエーターを介してのみ熱を拡散でき、電子機器の冷却にはまったく異なるアプローチが必要です。当社は、ヒートパイプとラジエーターの組み合わせを含む、いくつかの異なるアプローチに取り組んでいます。これまでに、当チームは熱環境と真空環境の両方をシミュレートする熱真空チャンバーで技術をテストしました。初期のテスト打ち上げに備え、2027年の次のマイルストーンに向けて取り組む中、Project Suncatcherチームは、私たちが学びたいことと今後のエンジニアリング上のハードルについて話し合いました。