Amazon Web Services (AWS) afirma haber entregado por primera vez un conjunto de software de aprendizaje automático que se ejecuta en un satélite en órbita, como un banco de pruebas para que otros recopilen y analicen datos directamente en los satélites en órbita utilizando su nube.
El experimento, realizado durante los últimos 10 meses en órbita terrestre baja, implicó el uso de modelos de aprendizaje automático (ML) de AWS para estudiar imágenes satelitales en tiempo real, con AWS IoT Greengrass brindando servicios de análisis y administración de la nube.
Anunciado en el gigante de la nube AWS re: Inventar 2022 conferencia, el sistema satelital podría permitir a los clientes examinar grandes volúmenes de datos satelitales sin procesar en órbita, y solo descargar las imágenes más útiles para el almacenamiento y el análisis posterior, dijo AWS. Esto reduciría los costos y permitiría una toma de decisiones más oportuna, afirmó.
Imagen cortesía de D-Órbita
“Usar el software de AWS para realizar análisis de datos en tiempo real a bordo de un satélite en órbita y entregar ese análisis directamente a los tomadores de decisiones a través de la nube es un cambio definitivo en los enfoques existentes para la gestión de datos espaciales. También ayuda a ampliar los límites de lo que creemos que es posible para las operaciones satelitales”, dijo el vicepresidente de AWS, Max Peterson.
Para el experimento, AWS dijo que trabajó con D-Orbit y Unibap.
D-Orbit opera en la "industria de servicios de transporte y logística espacial", y el proyecto utilizó uno de sus satélites ION para transportar el hardware para el experimento en órbita de AWS. El hardware en sí comprendía una carga útil de procesamiento calificada para el espacio construida por Unibap, un equipo de tecnología sueco que se especializa en sistemas informáticos espaciales.
ION Satellite Carrier SCV004, el vehículo de transferencia orbital utilizado en el experimento, antes del lanzamiento. Foto cortesía de D-Órbita
Según AWS, los equipos trabajaron para construir un prototipo de software que incluiría las herramientas que habían identificado conjuntamente como esenciales para la misión de observación de la Tierra, y esto incluía los modelos ML y AWS IoT Greengrass, el tiempo de ejecución de borde administrado en la nube de la compañía.
El hardware de cómputo es de Unibap iX5-100 SpaceCloud "computadora de infraestructura". Cuenta con un núcleo de procesamiento basado en los procesadores integrados de la serie G de AMD con hasta 4 núcleos de CPU y GPU Radeon integrada, 2.5 GB de memoria DDR3 y una FPGA de la familia Microsemi SmartFusion2.
Aparentemente, el FPGA se usa para implementar un procesador ARM Cortex-M3 que ejecuta FreeRTOS, que se usa para monitorear el sistema, mientras que el chip AMD generalmente ejecuta una versión de Linux como Lubuntu.
Según Unibap, el iX5-100 tiene interfaces para lectura de sensores y enlace descendente de telemetría de carga útil, además de almacenamiento SSD local. El sistema también ha sido validado con radios de banda S y X.
La computación aquí no es de vanguardia: los chips de la serie G se basan en los núcleos Jaguar de AMD, que se introdujeron hace una década, pero la estabilidad es una consideración clave con las aplicaciones integradas.
A lo largo del experimento, el equipo aplicó varios modelos ML a los datos de sensores satelitales para identificar objetos específicos en el cielo, como nubes y humo de incendios, así como objetos de superficie, incluidos edificios y barcos, dijo AWS.
El equipo que supervisa el proyecto ideó un par de arreglos técnicos para ayudar a operar la carga útil orbital de manera más efectiva, según la compañía. Desarrollaron una forma de dividir las imágenes satelitales grandes en archivos de datos más pequeños, utilizando los servicios de IA y ML de AWS para reducir el tamaño hasta en un 42 por ciento, lo que, según afirmó, permitía la inferencia en tiempo real en órbita.
También permitieron el movimiento bidireccional de datos a través de múltiples contactos de estaciones terrestres mediante la configuración de un proxy TCP/IP confiable entre el satélite y la nube de AWS. Esto simplificó para los equipos de tierra la gestión de transferencias de archivos, eliminando la necesidad de procesar manualmente los enlaces descendentes a través de múltiples contactos, dijo AWS.
Cabe señalar que AWS ya tiene su propia Estación terrestre de AWS servicio, creado para proporcionar a los operadores de satélites la capacidad de controlar satélites y descargar datos sin tener que construir y mantener su propia infraestructura.
AWS dijo que el satélite permanece en el espacio, pero junto con Unibap y D-Orbit, ha estado utilizando el hardware experimental espacial para probar nuevas capacidades más allá del conjunto original de objetivos de prueba. Estos incluyen otras técnicas para procesar datos sin procesar en órbita y mejores métodos de entrega de datos. ®
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- Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2022/11/30/aws_powers_earth_observation_satellite/
