Ako Edge AI funguje na satelitoch: Od údajov zo senzorov po downlink

V čom je AI na satelite iná?

Pozemná AI sa zvyčajne spustí po prenose meraní do dátového centra. Palubná AI vykonáva časť tejto interpretácie vo vnútri kozmickej lode. To môže pomôcť, keď užitočné zaťaženie produkuje viac údajov, ako môže preniesť dostupný zostupný spoj, alebo keď je užitočné uprednostniť pozorovanie pred ďalším pozemným kontaktom.

Neodstraňuje potrebu pozemného spracovania. Školenie, nezávislé hodnotenie, plánovanie misií a hlbšia analýza zvyčajne zostávajú na mieste. Palubný model je jednou časťou väčšieho meracieho a rozhodovacieho potrubia.

Praktické palubné spracovateľské potrubie

1. Získať a načasovať údaje. Zachyťte obrázky alebo merania s časovými pečiatkami, nastaveniami prístroja a kontextom kozmickej lode.
2. Dôsledne predspracujte. Použite kalibráciu, zmenu veľkosti, normalizáciu alebo obklady očakávané modelom. Rozdiely od tréningového potrubia môžu zmeniť výsledok.
3. Spustite odvodenie. Spustite nasadený model na vhodnom CPU, FPGA alebo akcelerátore. Zmerajte celý reťazec spracovania, nielen jadro neurónovej siete.
4. Aplikujte politiku rozhodovania. Preveďte skóre modelu na prioritu frontu, záznam udalosti alebo oblasť záujmu. Zahrňte limity spoľahlivosti a definovanú rezervu.
5. Ukladať a prenášať. Uchovajte vybrané údaje s ich metadátami a preneste ich počas naplánovaného komunikačného okna. Uchovajte dostatok údajov z auditu na vyhodnotenie rozhodnutí v praxi.

Príklad: cloud screening pred downlinkom

Model cloudového skríningu môže skórovať dlaždice obrázkov, takže jasné pozorovania získajú vyššiu prioritu downlinku. Technickým rozhodnutím nie je len to, či dlaždica obsahuje oblak: tenký oblak, sneh, svetlé strechy a nezvyčajné osvetlenie môžu vytvárať nejednoznačné prípady. Misia si musí vybrať, ako sa vysporiada s neistotou a koľko nefiltrovaných údajov si ponechá na vyhodnotenie.

Φsat-2 CubeSat ESA poskytuje skutočný príklad palubnej AI na pozorovanie Zeme. Jeho opísané aplikácie zahŕňajú detekciu cloudu, kompresiu obrazu a konverziu snímok na mapy. Toto je príklad externej misie, nie referencia letu Alvexis.

Zdroj: ESA – Predstavujeme Φsat-2

Ďalšie užitočné vzory aplikácií

• Uprednostnite snímky obsahujúce environmentálnu udalosť definovanú poslaním na preskúmanie na zemi.
• Identifikujte zmeny medzi pozorovaniami a pripojte kompaktné metadáta k príslušným scénam.
• Monitorujte telemetriu prístroja na nezvyčajné správanie a vyžiadajte si ďalšie diagnostické údaje.
• Komprimujte alebo vyberajte údaje pri meraní vplyvu na následnú vedeckú alebo operačnú úlohu.

Výkon, pamäť a rozpočty na komunikáciu sú na prvom mieste

Vyberte si model, ktorý vyhovuje misii, a nezačínajte s najväčším dostupným modelom. Rýchlosť spracovania sa musí brať do úvahy spolu s pohybom pamäte, vyrovnávacími pamäťami obrázkov, zápismi do pamäte a energiou použitou na pozorovanie. Plánovanie odvodenia len počas vhodných prevádzkových okien môže mať väčší význam ako špičková priepustnosť.

Užitočný odhad downlinku je objem zadržaných dát vydelený efektívnou komunikačnou rýchlosťou, plus protokol a réžia plánovania. Užitočný výpočtový odhad meria energiu a latenciu pre celé potrubie pomocou reprezentatívnych údajov. Ani jeden odhad nemožno nahradiť inzerovanými maximálnymi prevádzkami urýchľovača za sekundu.

Ako by mal byť model overený?

Používajte samostatné tréningové a hodnotiace súbory údajov vrátane náročných ročných období, podmienok osvetlenia a artefaktov senzorov. Otestujte formát nasadeného modelu a numerickú presnosť na zamýšľanom procesore. Merajte falošné poplachy, zmeškané udalosti, kvalitu uchovávaných údajov, latenciu a energiu v navrhovaných prevádzkových režimoch.

Výstupy AI by mali prechádzať cez ohraničenú aplikačnú logiku. V prípade kritických funkcií kozmickej lode by modelové skóre nemalo obísť nezávisle navrhnutú architektúru overovania príkazov a ochrany pred chybami. Ponechajte si verzie modelových balíkov, známe dobré obrazy obnovy a kontrolovaný proces aktualizácie.

Kde môže Alvexis prispieť

Alvexis dokáže pokryť vlastnú elektroniku na spracovanie užitočného zaťaženia, rozhrania snímačov, vstavaný softvér a prototypovú integráciu okolo cesty údajov misie. Prvým výstupom by mala byť dohodnutá architektúra a merateľný prototypový plán. Kvalifikácia letu zostáva špecifická pre vybraný hardvér, obežnú dráhu a misiu.