Google 在卫星上成功运行首个机器学习任务，迈向太空计算实验新里程碑

Google 成功在卫星安装的处理器上运行首个机器学习提示，将其太空计算实验推向现实。这款原型航天器使用 Google 的张量处理单元（TPUs）从轨道生成 AI 回应。此成就标志着 Project Suncatcher 的早期里程碑，这是 Google 探索太空中大规模计算基础设施的研究计划。工程师于 10 月 1 日通过 SpaceX 的 Falcon 9 火箭发射了这颗卫星，并与 100 多个其他航天器共同搭载。

Google 确认其在机载系统在约三周的调试后完成初步检查。团队目前已展示出轨道 TPU 能够处理基本的机器学习工作负载。

在一次与地面站的通信窗口中，工程师向 Google 的 Gemma 4 开放模型发送了一个提示，要求机载系统创作一首与其所处太空环境相关的俳句。卫星接收到提示并生成了三行诗句。其随后回传至地球的传输确认了系统已成功处理该请求。该回应为：“蓝色大理石在下 / 数据流静默优雅 / 星光滋养我的核心。”Google 还用与太空主题相关的五行诗进行了模型测试，工程师使用额外的提示来检索有关航天器操作条件的遥测信息。

机载系统成功生成诗句

此次演示代表了一个重要的技术步骤，确认卫星能够接收来自地球的指令，进行机上处理，并返回生成的信息。

该航天器携带了四个 Google TPU，尽管其电源系统仅允许工程师一次运行一个处理器。其电力产生能力约为 1 千瓦。电力消耗同样限制了单次操作的时长。工程师可以运行 TPU 约 20 分钟，之后可用能量将成为限制因素。Google 下一步的测试将考察这些处理器在低地球轨道的恶劣环境下的耐受性，这些环境包括温度波动和对太空辐射的暴露。辐射对传统计算硬件构成主要挑战，高能粒子可能引发位翻转，改变计算机内存中的存储值。

此类错误可能会破坏计算，而不必激活标准监控系统。Google 之前在地球上使用粒子加速器研究辐射影响，这些实验表明推断工作负载能够比模型训练更好地耐受辐射。然而，实际的轨道测试将帮助研究人员确定硬件在持续暴露下的行为。

Project Suncatcher 的未来计划

Project Suncatcher 最终旨在将多个航天器连接成一个轨道计算网络。Google 计划于 2027 年发射另外两颗卫星，这些航天器将展示更高的发电能力以及航天器之间的光学通信连接。这些连接将使多个处理器能够协调跨轨道网络的工作负载。Google 的方法与其他提议的太空计算系统有所不同，其研究重点在于能够密切协调的卫星，能够分享处理任务。其他公司，包括 Starcloud 和 Cowboy Space，正在探索轨道计算，其初步方法更重于在单个航天器上运行推断工作负载。

扩展这些系统也将依赖于发射经济学。Google 的研究表明，SpaceX 的完全可重复使用 Starship 火箭可能需要大约 1,800 次飞行才能实现显著的成本降低。

项目	规格
处理器	Google TPU
发电能力	约 1 千瓦
运行时长	约 20 分钟

太空计算的未来与挑战

Google 的 Project Suncatcher 代表了一个重要的技术进步，显示出在太空环境中运行机器学习的潜力。随着航天器的发射和后续测试，这项技术不仅能够处理数据，还能在极端环境下持续运作，这对于未来的太空探索至关重要。尽管面临电力和辐射等挑战，Google 的计划显示出其在太空计算领域的战略性思考，可能会改变未来航天器的设计和运作方式。