Какво прави AI на сателит различен?
Наземният AI обикновено започва, след като измерванията бъдат предадени на център за данни. Вграденият AI извършва част от тази интерпретация вътре в космическия кораб. Това може да помогне, когато полезният товар произвежда повече данни, отколкото наличната връзка надолу може да носи, или когато е полезно да се даде приоритет на наблюдение преди следващия контакт със земята.
Това не премахва необходимостта от обработка на земята. Обучението, независимата оценка, планирането на мисията и по-задълбоченият анализ обикновено остават на място. Вграденият модел е част от по-голяма гама от измервания и решения.
Практичен бордов тръбопровод за обработка
- Придобийте и време на данните. Заснемайте изображения или измервания с времеви отпечатъци, настройки на инструмента и контекст на космически кораб.
- Предварителна обработка последователно. Приложете калибриране, преоразмеряване, нормализиране или подреждане, очаквани от модела. Разликите от тренировъчния тръбопровод могат да променят резултата.
- Изпълнете извода. Изпълнете разгърнатия модел на подходящ процесор, FPGA или ускорител. Измерете цялата верига на обработка, а не само ядрото на невронната мрежа.
- Приложете политика за вземане на решения. Преобразувайте резултатите на модела в приоритет на опашка, запис на събитие или регион на интерес. Включете граници на доверие и дефиниран резервен вариант.
- Съхранявайте и предавайте. Запазете избраните данни с техните метаданни и ги предайте по време на планирания прозорец за комуникация. Съхранявайте достатъчно одитни данни, за да оцените решенията на място.
Пример: облачен скрининг преди връзка надолу
Моделът за скрининг в облак може да отбелязва плочки с изображения, така че ясните наблюдения да получават по-висок приоритет на връзката надолу. Инженерното решение не е просто дали една плочка съдържа облак: тънък облак, сняг, ярки покриви и необичайно осветление могат да създадат двусмислени случаи. Мисията трябва да избере как да се справи с несигурността и колко нефилтрирани данни да запази за оценка.
Φsat-2 CubeSat на ESA предоставя истински пример за бордов AI за наблюдение на Земята. Описаните приложения включват откриване на облак, компресиране на изображения и конвертиране на изображения в карти. Това е пример за външна мисия, а не справка за полет на Alvexis.
Източник: ESA — Представяне на Φsat-2
Други полезни модели на приложение
- Дайте приоритет на изображения, съдържащи екологично събитие, дефинирано от мисията, за преглед на земята.
- Идентифицирайте промените между наблюденията и прикачете компактни метаданни към съответните сцени.
- Наблюдавайте телеметрията на инструмента за необичайно поведение и изисквайте допълнителни диагностични данни.
- Компресирайте или изберете данни, докато измервате ефекта върху научната или оперативната задача надолу по веригата.
Бюджетите за мощност, памет и комуникация са на първо място
Изберете модел, който отговаря на мисията, вместо да започнете с най-големия наличен модел. Скоростта на обработка трябва да се има предвид заедно с движението на паметта, буферите на изображенията, записите за съхранение и енергията, използвана за наблюдение. Изводът за планиране само по време на подходящи работни прозорци може да има повече значение от пиковата пропускателна способност.
Полезна оценка на връзката надолу е обемът на запазените данни, разделен на ефективната скорост на комуникация, плюс допълнителни разходи за протокол и планиране. Полезна изчислителна оценка измерва енергията и закъснението за пълния тръбопровод, като използва представителни данни. Нито една оценка не може да бъде заменена от рекламираните пикови операции на ускорителя за секунда.
Как трябва да се валидира моделът?
Използвайте отделни набори от данни за обучение и оценка, включително трудни сезони, условия на осветеност и сензорни артефакти. Тествайте формата на разгърнатия модел и числената точност на предвидения процесор. Измервайте фалшиви аларми, пропуснати събития, качество на запазените данни, латентност и енергия при предложените режими на работа.
Резултатите от AI трябва да преминават през логика на ограничено приложение. За критични за космическите кораби функции оценката на модела не трябва да заобикаля независимо проектираната архитектура за валидиране на команди и защита от грешки. Поддържайте пакети с версионни модели, известни добри изображения за възстановяване и контролиран процес на актуализиране.
Къде Alvexis може да допринесе
Alvexis може да обхване персонализирана електроника за обработка на полезен товар, сензорни интерфейси, вграден софтуер и интеграция на прототип около пътя на данните на мисията. Първият резултат трябва да бъде съгласувана архитектура и измерим план за прототип. Полетната квалификация остава специфична за избрания хардуер, орбита и мисия.
Сателитни комуникации и намаляване на данните на борда
Капацитетът за сателитна комуникация, възможностите за контакт и бордовата памет влияят върху приоритета на изпращаните измервания. Затова satcom и бордовият edge AI се нуждаят от обща политика за данните: запазвайте достатъчно сурови данни за оценка на решенията при обработка, идентифицирайте версията на модела и определяйте поведението при несигурен резултат.
Локалната обработка може да намали обема данни, избрани за предаване към Земята, но ползата трябва да се съпостави с ограниченията за енергия, памет и топлина. Комуникацията между сателити добавя още един интерфейс и задача по планиране. Проверка за конкретната мисия все още е необходима; инженерният прототип не доказва летателна квалификация.