सैटेलाइट पर AI को क्या अलग बनाता है?
ग्राउंड-आधारित एआई आमतौर पर माप डेटा सेंटर में प्रेषित होने के बाद शुरू होता है। ऑनबोर्ड एआई अंतरिक्ष यान के अंदर उस व्याख्या का एक हिस्सा निष्पादित करता है। यह तब मदद कर सकता है जब पेलोड उपलब्ध डाउनलिंक से अधिक डेटा उत्पन्न करता है, या जब अगले ग्राउंड संपर्क से पहले किसी अवलोकन को प्राथमिकता देना उपयोगी होता है।
यह जमीनी प्रसंस्करण की आवश्यकता को दूर नहीं करता है। प्रशिक्षण, स्वतंत्र मूल्यांकन, मिशन योजना और गहन विश्लेषण आम तौर पर जमीन पर रहते हैं। ऑनबोर्ड मॉडल एक बड़े माप और निर्णय पाइपलाइन का एक हिस्सा है।
एक व्यावहारिक ऑनबोर्ड प्रसंस्करण पाइपलाइन
- डेटा प्राप्त करें और समयबद्ध करें। टाइमस्टैम्प, उपकरण सेटिंग्स और अंतरिक्ष यान संदर्भ के साथ चित्र या माप कैप्चर करें।
- लगातार प्रीप्रोसेस करें। मॉडल द्वारा अपेक्षित अंशांकन, आकार बदलना, सामान्यीकरण या टाइलिंग लागू करें। प्रशिक्षण पाइपलाइन से मतभेद परिणाम बदल सकते हैं।
- अनुमान चलाएँ. उपयुक्त सीपीयू, FPGA या एक्सेलेरेटर पर तैनात मॉडल को निष्पादित करें। संपूर्ण प्रसंस्करण श्रृंखला को मापें, न कि केवल तंत्रिका नेटवर्क कर्नेल को।
- निर्णय नीति लागू करें. मॉडल स्कोर को कतार प्राथमिकता, ईवेंट रिकॉर्ड या रुचि के क्षेत्र में बदलें। आत्मविश्वास की सीमाएं और एक परिभाषित फ़ॉलबैक शामिल करें।
- भण्डारित एवं संचारित करें। चयनित डेटा को उसके मेटाडेटा के साथ बनाए रखें और इसे निर्धारित संचार विंडो के दौरान प्रसारित करें। ज़मीनी स्तर पर निर्णयों का मूल्यांकन करने के लिए पर्याप्त ऑडिट डेटा सुरक्षित रखें।
उदाहरण: डाउनलिंक से पहले क्लाउड स्क्रीनिंग
क्लाउड-स्क्रीनिंग मॉडल छवि टाइलों को स्कोर कर सकता है ताकि स्पष्ट अवलोकनों को उच्च डाउनलिंक प्राथमिकता प्राप्त हो। इंजीनियरिंग का निर्णय केवल यह नहीं है कि किसी टाइल में बादल है या नहीं: पतले बादल, बर्फ, चमकदार छतें और असामान्य रोशनी अस्पष्ट मामले पैदा कर सकते हैं। मिशन को यह चुनना होगा कि अनिश्चितता को कैसे संभालना है और मूल्यांकन के लिए कितना अनफ़िल्टर्ड डेटा बनाए रखना है।
ईएसए का Φsat-2 क्यूबसैट पृथ्वी अवलोकन के लिए ऑनबोर्ड एआई का एक वास्तविक उदाहरण प्रदान करता है। इसके वर्णित अनुप्रयोगों में क्लाउड डिटेक्शन, छवि संपीड़न और इमेजरी को मानचित्रों में परिवर्तित करना शामिल है। यह एक बाहरी मिशन उदाहरण है, न कि Alvexis उड़ान संदर्भ।
अन्य उपयोगी अनुप्रयोग पैटर्न
- जमीनी समीक्षा के लिए मिशन-परिभाषित पर्यावरणीय घटना वाली इमेजरी को प्राथमिकता दें।
- अवलोकनों के बीच परिवर्तनों को पहचानें और प्रासंगिक दृश्यों में कॉम्पैक्ट मेटाडेटा संलग्न करें।
- असामान्य व्यवहार के लिए उपकरण टेलीमेट्री की निगरानी करें और अतिरिक्त नैदानिक डेटा का अनुरोध करें।
- डाउनस्ट्रीम वैज्ञानिक या परिचालन कार्य पर प्रभाव को मापते समय डेटा को संपीड़ित या चयन करें।
पावर, मेमोरी और संचार बजट पहले आते हैं
उपलब्ध सबसे बड़े मॉडल से शुरुआत करने के बजाय ऐसा मॉडल चुनें जो मिशन के अनुकूल हो। मेमोरी मूवमेंट, इमेज बफ़र्स, स्टोरेज राइट्स और प्रति अवलोकन उपयोग की गई ऊर्जा के साथ-साथ प्रसंस्करण गति पर भी विचार किया जाना चाहिए। केवल उपयुक्त ऑपरेटिंग विंडो के दौरान शेड्यूलिंग अनुमान पीक थ्रूपुट से अधिक मायने रख सकता है।
एक उपयोगी डाउनलिंक अनुमान प्रभावी संचार दर, प्लस प्रोटोकॉल और शेड्यूलिंग ओवरहेड द्वारा विभाजित डेटा मात्रा है। एक उपयोगी गणना अनुमान प्रतिनिधि डेटा का उपयोग करके पूरी पाइपलाइन के लिए ऊर्जा और विलंबता को मापता है। किसी भी अनुमान को त्वरक के प्रति सेकंड विज्ञापित शिखर संचालन से प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है।
मॉडल को कैसे मान्य किया जाना चाहिए?
कठिन मौसम, रोशनी की स्थिति और सेंसर कलाकृतियों सहित अलग प्रशिक्षण और मूल्यांकन डेटासेट का उपयोग करें। इच्छित प्रोसेसर पर तैनात मॉडल प्रारूप और संख्यात्मक परिशुद्धता का परीक्षण करें। प्रस्तावित ऑपरेटिंग मोड के तहत झूठे अलार्म, छूटी हुई घटनाओं, बरकरार डेटा गुणवत्ता, विलंबता और ऊर्जा को मापें।
एआई आउटपुट को बाउंडेड एप्लिकेशन लॉजिक से गुजरना चाहिए। अंतरिक्ष यान-महत्वपूर्ण कार्यों के लिए, एक मॉडल स्कोर को स्वतंत्र रूप से डिज़ाइन किए गए कमांड सत्यापन और दोष-सुरक्षा आर्किटेक्चर को बायपास नहीं करना चाहिए। संस्करणित मॉडल पैकेज, ज्ञात-अच्छी पुनर्प्राप्ति छवियां और एक नियंत्रित अद्यतन प्रक्रिया रखें।
जहां Alvexis योगदान दे सकते हैं
Alvexis मिशन डेटा पथ के आसपास कस्टम पेलोड-प्रोसेसिंग इलेक्ट्रॉनिक्स, सेंसर इंटरफेस, एम्बेडेड सॉफ्टवेयर और प्रोटोटाइप एकीकरण का दायरा बढ़ा सकता है। पहला वितरण योग्य एक सहमत वास्तुकला और एक मापने योग्य प्रोटोटाइप योजना होनी चाहिए। उड़ान योग्यता चयनित हार्डवेयर, कक्षा और मिशन के लिए विशिष्ट रहती है।