Kako Edge AI deluje na satelitih: od senzorskih podatkov do povezave navzdol

V čem je AI na satelitu drugačen?

Zemeljska umetna inteligenca se običajno začne po prenosu meritev v podatkovni center. Umetna inteligenca na krovu izvaja del te interpretacije znotraj vesoljskega plovila. To lahko pomaga, ko tovor proizvede več podatkov, kot jih lahko prenese razpoložljiva povezava navzdol, ali ko je koristno dati prednost opazovanju pred naslednjim stikom s tlemi.

Ne odpravlja potrebe po obdelavi tal. Usposabljanje, neodvisno ocenjevanje, načrtovanje misije in poglobljena analiza običajno ostanejo na terenu. Vgrajeni model je del večjega niza meritev in odločanja.

Praktičen cevovod za obdelavo na vozilu

1. Pridobite in tempirajte podatke. Zajemite slike ali meritve s časovnimi žigi, nastavitvami instrumentov in kontekstom vesoljskih plovil.
2. Predhodno obdelajte dosledno. Uporabite umerjanje, spreminjanje velikosti, normalizacijo ali polaganje ploščic, ki jih pričakuje model. Razlike od vadbenega cevovoda lahko spremenijo rezultat.
3. Zaženi sklepanje. Izvedite nameščeni model na ustreznem CPE, FPGA ali pospeševalniku. Izmerite celotno procesno verigo, ne samo jedro nevronske mreže.
4. Uporabite politiko odločanja. Pretvorite rezultate modela v prednostno vrsto, zapis dogodka ali regijo zanimanja. Vključite meje zaupanja in opredeljeno rezervo.
5. Shranjujte in prenašajte. Ohranite izbrane podatke z metapodatki in jih posredujte med načrtovanim komunikacijskim oknom. Ohranite dovolj revizijskih podatkov za ovrednotenje odločitev na terenu.

Primer: pregled v oblaku pred navzdolnjo povezavo

Model za pregledovanje v oblaku lahko oceni slikovne ploščice, tako da jasna opazovanja dobijo višjo prednost navzdol. Inženirska odločitev ni le v tem, ali ploščica vsebuje oblak: tanek oblak, sneg, svetle strehe in nenavadna osvetlitev lahko ustvarijo dvoumne primere. Misija mora izbrati, kako obravnavati negotovost in koliko nefiltriranih podatkov obdržati za oceno.

ESA-in Φsat-2 CubeSat je pravi primer vgrajene umetne inteligence za opazovanje Zemlje. Opisane aplikacije vključujejo zaznavanje oblakov, stiskanje slik in pretvorbo slik v zemljevide. To je zunanji primer misije, ne referenca leta Alvexis.

Vir: ESA — Predstavljamo Φsat-2

Drugi uporabni vzorci aplikacij

• Za pregled na terenu dajte prednost posnetkom, ki vsebujejo okoljski dogodek, opredeljen z misijo.
• Prepoznajte spremembe med opazovanji in priložite kompaktne metapodatke ustreznim prizorom.
• Spremljajte telemetrijo instrumenta za nenavadno vedenje in zahtevajte dodatne diagnostične podatke.
• Stisnite ali izberite podatke, medtem ko merite učinek na nadaljnjo znanstveno ali operativno nalogo.

Proračuni za moč, spomin in komunikacijo so na prvem mestu

Izberite model, ki ustreza nalogi, namesto da začnete z največjim razpoložljivim modelom. Hitrost obdelave je treba upoštevati skupaj s premikanjem pomnilnika, medpomnilniki slik, zapisi v pomnilnik in porabljeno energijo na opazovanje. Sklepanje razporejanja samo med ustreznimi delovnimi okni je lahko pomembnejše od največje prepustnosti.

Uporabna ocena povezave navzdol je količina ohranjenih podatkov, deljena z dejansko komunikacijsko hitrostjo, plus stroški protokola in razporejanja. Uporabna računalniška ocena meri energijo in zakasnitev za celoten cevovod z uporabo reprezentativnih podatkov. Nobene ocene ni mogoče nadomestiti z oglaševanimi največjimi operacijami pospeševalnika na sekundo.

Kako naj se model validira?

Uporabite ločene nabore podatkov za usposabljanje in ocenjevanje, vključno s težavnimi letnimi časi, pogoji osvetlitve in artefakti senzorjev. Preizkusite uporabljeni format modela in numerično natančnost na predvidenem procesorju. Izmerite lažne alarme, zamujene dogodke, kakovost ohranjenih podatkov, zakasnitev in energijo v predlaganih načinih delovanja.

Izhodi umetne inteligence morajo potekati skozi omejeno logiko aplikacije. Za funkcije, ki so kritične za vesoljska plovila, ocena modela ne sme zaobiti neodvisno zasnovane arhitekture za validacijo ukazov in zaščito pred napakami. Ohranite pakete modelov z različicami, znano dobre obnovitvene slike in nadzorovan postopek posodabljanja.

Kjer lahko prispeva Alvexis

Alvexis lahko obsega prilagojeno elektroniko za obdelavo tovora, senzorske vmesnike, vgrajena programska oprema in integracijo prototipa okoli poti podatkov o misiji. Prvi rezultat bi morala biti dogovorjena arhitektura in merljiv načrt prototipa. Kvalifikacije za let ostajajo specifične za izbrano strojno opremo, orbito in misijo.