Google, uzaya yapay zeka uydusu gönderdi

Cuma 02 - 15:00

Google, yapay zeka hesaplamalarının uzayda büyük ölçekli olarak gerçekleştirilebileceği araştırmaların yeni bir aşamasını başlatarak, Project Suncatcher için ilk prototip uydusunu yörüngeye yerleştirdi.

Google'ın Planet ile ortaklaşa geliştirdiği prototip, SpaceX'in Transporter-18 ortak taşıma misyonu ile fırlatıldı. Google, uydu ile iletişimin kurulduğunu ve uydunun beklendiği gibi çalıştığını doğruladı. Misyon, Google'ın Tensor İşlem Birimleri (TPU'lar) ile uzaydaki fiziksel ve çevresel koşullar altında nasıl performans gösterdiğine dair gerçek dünya verileri toplamayı amaçlıyor.

Project Suncatcher, Google'ın yörüngede ölçeklenebilir makine öğrenimi altyapısı oluşturma olasılığını keşfetme çabasının bir parçasıdır. Konsept, AI işlemcileri ile donatılmış güneş enerjili uyduların kullanılmasını içeriyor ve potansiyel olarak talepkar iş yüklerini yönetebilen birbirine bağlı yörünge hesaplama sistemleri yaratmayı hedefliyor.

Mevcut misyon, temel bir soruya odaklanıyor: AI donanımı uzayda güvenilir bir şekilde çalışabilir mi? Mühendisler, işlemcilerin radyasyona, fırlatma titreşimlerine ve aşırı sıcaklıklara nasıl dayanacağını inceleyecek ve ayrıca uzay boşluğunda ekipmanlardan ısıyı nasıl uzaklaştıracaklarını araştıracaklar.

Soğutma, projenin büyük teknik zorluklarından biridir. Dünya'daki geleneksel veri merkezlerinin aksine, yörüngedeki sistemler ısının uzaklaştırılması için sıradan hava akışına güvenemez. Bu nedenle, Google ısı boruları ve radyatörler gibi teknolojileri test ediyor.

Radyasyon, başka bir önemli engeli temsil ediyor. Kozmik ışınlar ve güneş aktiviteleri, elektronik bileşenlerle etkileşime geçebilir ve hesaplama hatalarına yol açabilir. Google, TPU'ları üzerinde yer tabanlı radyasyon testleri gerçekleştirmiştir, ancak şirket, donanımın yörüngede çalıştırılmasının, Dünya'da tam olarak tekrarlanamayacak verileri toplamak için gerekli olduğunu söylüyor.

Google'ın uzun vadeli vizyonu, tek bir uydudan öteye geçiyor. Projenin gelecekteki versiyonları, birden fazla AI işlemcisi taşıyan uydu gruplarını ve yüksek bant genişliğine sahip lazer bağlantıları aracılığıyla iletişim kurmayı içerebilir. Şirket, 2027'de beklenen daha fazla misyonda bu uydu iletişimi yönlerini test etmeyi planlıyor.

Uzay tabanlı hesaplamanın çekiciliği, kısmen alçak Dünya yörüngesindeki güneş enerjisi erişilebilirliği ile bağlantılıdır. Google, uyduların neredeyse sürekli güneş ışığına erişebileceğini ve Dünya'daki karşılaştırılabilir sistemlerden çok daha fazla güneş enerjisi üretebileceğini söylüyor. Bu, giderek daha fazla enerji tüketen AI iş yükleri için alternatif bir enerji kaynağı sağlama potansiyeline sahip olabilir.

Bu fikir, Google'ın ötesinde de ilgi çekiyor. Diğer şirketler ve uzay girişimleri, verileri doğrudan uzayda işlemek üzere tasarlanmış sistemler de dahil olmak üzere yörünge hesaplamalarını araştırıyor. Reuters, aynı Transporter-18 ortak taşıma misyonu kapsamında Nvidia işlemcileri taşıyan bir yörünge hesaplama uydusu hazırlayan Hindistan'ın TakeMe2Space projesini yakın zamanda haberleştirdi.

Ancak, bu konsepti ticari olarak uygulanabilir bir ağa dönüştürmek, büyük bir mühendislik zorluğu olmaya devam ediyor. Uydu üretimi, fırlatma maliyetleri, termal yönetim, radyasyon koruması, iletişim ve bakım gibi konular, büyük ölçekli yörüngesel veri merkezlerinin pratik hale gelmesi için ele alınması gereken sorunlar olacaktır.

Çevresel ve astronomik endişeler, nihayetinde büyük sayıda hesaplama uydusu konuşlandırıldığında daha belirgin hale gelebilir. Yörüngedeki altyapının önemli bir genişlemesi, alçak Dünya yörüngesinde faaliyet gösteren ekipman miktarını artırabilirken, artan uydu sayısı, bilim insanları ve uzay ajansları arasında yoğunluk, çarpışma riski ve yapay ışığın astronomik gözlemler üzerindeki etkisi hakkında endişelere yol açmıştır.

Şimdilik, Project Suncatcher, operasyonel bir yörünge veri merkezi ağı yerine deneysel bir araştırma çabası olarak kalmaktadır. İlk uydu, Google'a uzayda hangi teknolojilerin çalışabileceğini ve şirketin hedeflerini ölçeklendirmeden önce çözmesi gereken mühendislik sorunlarını belirlemek için gerekli verileri sağlamayı amaçlamaktadır.