위성에서 AI가 다른 이유는 무엇입니까?
지상 기반 AI는 보통 측정값이 데이터 센터로 전송된 후에 시작됩니다. 탑재된 AI가 우주선 내부에서 해석의 일부를 수행합니다. 이것은 페이로드가 사용 가능한 다운링크가 운반할 수 있는 것보다 더 많은 데이터를 생성할 때, 또는 다음 지상 접촉 전에 관측을 우선 순위로 정하는 것이 유용할 때 도움이 될 수 있습니다.
이것은 지상 처리의 필요성을 제거하지 않습니다. 훈련, 독립적 평가, 임무 계획 및 심층 분석은 일반적으로 지상에 남아있다. 온보드 모델은 더 큰 측정 및 의사 결정 파이프라인의 일부입니다.
실용적인 온보드 프로세싱 파이프라인
- 데이터를 수집하고 타임스탬프를 부여합니다. 타임스탬프, 계측기 설정 및 우주선 상황을 포함한 이미지 또는 측정값을 캡처합니다.
- 일관되게 사전 처리하십시오. 모델에서 예상되는 보정, 크기 조정, 정규화 또는 타일링을 적용합니다. 훈련 파이프라인과의 차이는 결과를 변경할 수 있습니다.
- 추론 실행 적절한 CPU, FPGA 또는 가속기에서 배포된 모델을 실행합니다. 신경망 커널뿐만 아니라 전체 처리 체인을 측정합니다.
- 결정 정책을 적용합니다. 모델 점수를 대기열 우선순위, 이벤트 레코드 또는 관심 영역으로 변환합니다. 신뢰 한계와 정의된 복구를 포함합니다.
- 저장하고 전송합니다. 선택한 데이터와 메타데이터를 보관하고 예약된 통신 창에서 전송합니다. 현장에서 의사 결정을 평가할 수 있는 충분한 감사 데이터를 보존합니다.
예: 지상 전송 전에 구름을 탐지하여 영상 선별
클라우드 스크리닝 모델은 명확한 관측이 더 높은 다운링크 우선순위를 받도록 이미지 타일에 점수를 부여할 수 있다. 엔지니어링 결정은 단순히 타일에 구름이 있는지 여부가 아닙니다. 얇은 구름, 눈, 밝은 지붕, 특이한 조명은 모호한 경우를 만들 수 있습니다. 임무는 불확실성을 어떻게 다루고 평가를 위해 얼마나 많은 필터링되지 않은 데이터를 보유할지를 선택해야 한다.
ESA의 CubeSat인 Φsat-2는 지구 관측을 위한 위성 탑재 AI의 실제 사례입니다. 공개된 응용 분야에는 구름 탐지, 영상 압축, 영상의 지도 변환이 포함됩니다. 이는 외부 기관의 임무 사례이며 Alvexis의 비행 실적을 의미하지 않습니다.
기타 유용한 애플리케이션 패턴
- 지상 검토를 위해 임무 정의 환경 이벤트를 포함하는 이미지를 우선순위로 지정합니다.
- 관찰 사이의 변화를 식별하고 관련 장면에 컴팩트 메타데이터를 첨부합니다.
- 비정상적인 동작에 대한 계측기 원격 측정을 모니터링하고 추가 진단 데이터를 요청합니다.
- 다운스트림 과학 또는 운영 작업에 미치는 영향을 측정하는 동안 데이터를 압축하거나 선택합니다.
전력, 메모리, 통신 예산이 우선
사용 가능한 가장 큰 모델로 시작하는 대신 임무에 맞는 모델을 선택하십시오. 처리 속도는 메모리 이동, 이미지 버퍼, 스토리지 쓰기 및 관찰당 사용되는 에너지와 함께 고려되어야 한다. 적절한 작동 창 동안에만 추론을 일정화하는 것은 최대 처리량보다 더 중요할 수 있습니다.
지상 전송 시간을 추정하려면 저장할 데이터의 양을 실효 통신 속도로 나누고, 프로토콜과 전송 일정에 따른 추가 시간을 더합니다. 연산 측면에서는 대표적인 데이터로 전체 처리 과정의 에너지 소비와 지연 시간을 측정해야 합니다. 가속기의 초당 최대 연산량 수치는 이 두 평가를 대신할 수 없습니다.
모델은 어떻게 검증되어야 하는가?
어려운 계절, 조명 조건 및 센서 아티팩트를 포함한 별도의 훈련 및 평가 데이터 세트를 사용합니다. 의도된 프로세서에서 배포된 모델 형식과 수치 정확도를 테스트합니다. 제안된 작동 모드에서 거짓 알람, 놓친 이벤트, 보존된 데이터 품질, 지연 시간 및 에너지를 측정합니다.
AI 출력은 경계가 있는 애플리케이션 논리를 통해 통과해야 한다. 우주선에 중요한 기능의 경우, 모델 점수는 독립적으로 설계된 명령 검증 및 고장 보호 아키텍처를 우회해서는 안 된다. 버전 관리 모델 패키지, 알려진 복구 이미지 및 제어된 업데이트 프로세스를 유지합니다.
Alvexis가 기여할 수 있는 분야
Alvexis는 임무 데이터 경로 주변의 맞춤형 페이로드 처리 전자장치, 센서 인터페이스, 임베디드 소프트웨어 및 프로토타입 통합을 제공할 수 있습니다. 첫 번째 납품품은 합의된 아키텍처와 측정 가능한 프로토타입 계획이어야 한다. 비행 자격은 선택한 하드웨어, 궤도 및 임무에 따라 다릅니다.
위성 통신과 탑재 데이터 축소
위성 통신 용량, 접속 기회, 탑재 저장공간은 어떤 측정을 먼저 전송할지에 영향을 줍니다. 따라서 Satcom과 탑재 엣지 AI에는 공통 데이터 정책이 필요합니다. 처리 판단을 평가할 수 있을 만큼 원시 근거를 보존하고 모델 버전을 식별하며 불확실한 결과의 처리 방식을 정해야 합니다.
로컬 처리는 하향 전송할 데이터양을 줄일 수 있지만 전력, 메모리, 열 제약과 이점을 비교해야 합니다. 위성 간 통신은 추가 인터페이스와 일정 관리 과제를 만듭니다. 임무별 검증은 여전히 필요하며 공학 시제품은 비행 적격성의 증거가 아닙니다.