科技公司谷歌宣佈啟動“陽光捕手計劃”，這是一項研究計劃，旨在探索部署配備人工智能芯片的太陽能衛星，利用陽光在軌道上運行人工智能工作負載，從而降低地球數據中心的能源需求。
該項目設想構建緊湊的衛星星座，這些衛星搭載谷歌 TPU，並通過自由空間光鏈路互連，從而在限制對地面資源影響的同時，提供大規模計算的潛力。
初步研究結果在一篇題為“面向未來基於太空的高度可擴展人工智能基礎設施系統設計”的預印本論文中進行了詳細介紹，該論文探討了高帶寬衛星通信、軌道動力學和輻射對計算的影響等關鍵挑戰。
“陽光捕手”項目延續了谷歌追求雄心勃勃、影響深遠的科學和工程項目的傳統。
評估面向天基人工智能衛星的機器學習基礎設施的可行性
根據公告，擬議的系統設想建立一個衛星網絡，這些衛星在黎明至黃昏的太陽同步低地球軌道上運行，以最大限度地利用持續的太陽能，並最大限度地減少對笨重電池的依賴。
實現這一願景需要克服多項技術挑戰。首先，星間鏈路必須達到數據中心級帶寬，支持每秒數十太比特的傳輸速率，這可以通過在近距離衛星編隊中使用多通道密集波分複用 (DWDM) 和空間複用技術來實現。實驗室規模的測試已經證明，每個收發器對可以實現 800 Gbps 的單向傳輸速率。
其次，維持緊密的衛星編隊需要精確的軌道控制。該團隊利用基於希爾-克洛赫西-威爾特郡方程的物理模型，並通過可微模擬進行了改進，結果表明，即使衛星間距達數百米，通過適度的軌道保持機動也能保持衛星編隊的穩定。
第三，TPU 加速器必須能夠承受太空輻射； 谷歌的 Trillium v6e 雲 TPU 的測試表明，其組件在遠高於預期五年任務暴露劑量的情況下仍能正常運行。
最後，經濟可行性取決於發射成本的下降，預計到 2030 年代中期，發射成本可能會降至每公斤 200 美元以下，從而使太空人工智能數據中心的每千瓦年成本與地面設施的成本相當。
谷歌探索太空人工智能的可行性，並計劃開展原型衛星任務
初步評估表明，基於太空的機器學習計算是可行的，並且不會從根本上受到物理或高昂成本的限制，儘管仍然存在巨大的工程障礙，包括熱調節、高帶寬地面通信和可靠的在軌運行。
為了應對這些挑戰，我們計劃與 Planet 公司合作開展一項學習任務，目標是在 2027 年初發射兩顆原型衛星，以測試 TPU 在太空中的性能，並驗證用於分佈式機器學習工作負載的星間光鏈路。從長遠來看，大規模千兆瓦星座可以採用更集成化的衛星設計，將針對太空優化的計算架構與緊密耦合的太陽能收集和熱管理系統相結合，類似於現代片上系統 (SoC) 技術通過智能手機創新而取得的進步。
這篇文章《谷歌推出“陽光捕手”項目，探索用於軌道機器學習的太陽能人工智能衛星》最初發表於元宇宙 Post 。
