Google 在衞星上成功運行首個機器學習任務，邁向太空計算實驗新里程碑

Google 成功在衞星安裝的處理器上運行首個機器學習提示，將其太空計算實驗推向現實。這款原型航天器使用 Google 的張量處理單元（TPUs）從軌道生成 AI 回應。此成就標誌著 Project Suncatcher 的早期里程碑，這是 Google 探索太空中大規模計算基礎設施的研究計劃。工程師於 10 月 1 日透過 SpaceX 的 Falcon 9 火箭發射了這顆衞星，並與 100 多個其他航天器共同搭載。

Google 確認其在機載系統在約三週的調試後完成初步檢查。團隊目前已展示出軌道 TPU 能夠處理基本的機器學習工作負載。

在一次與地面站的通信窗口中，工程師向 Google 的 Gemma 4 開放模型發送了一個提示，要求機載系統創作一首與其所處太空環境相關的俳句。衞星接收到提示並生成了三行詩句。其隨後回傳至地球的傳輸確認了系統已成功處理該請求。該回應為：「藍色大理石在下 / 數據流靜默優雅 / 星光滋養我的核心。」Google 還用與太空主題相關的五行詩進行了模型測試，工程師使用額外的提示來檢索有關航天器操作條件的遙測資訊。

機載系統成功生成詩句

此次演示代表了一個重要的技術步驟，確認衞星能夠接收來自地球的指令，進行機上處理，並返回生成的資訊。

該航天器攜帶了四個 Google TPU，儘管其電源系統僅允許工程師一次運行一個處理器。其電力產生能力約為 1 千瓦。電力消耗同樣限制了單次操作的時長。工程師可以運行 TPU 約 20 分鐘，之後可用能量將成為限制因素。Google 下一步的測試將考察這些處理器在低地球軌道的惡劣環境下的耐受性，這些環境包括溫度波動和對太空輻射的暴露。輻射對傳統計算硬件構成主要挑戰，高能粒子可能引發位翻轉，改變計算機內存中的存儲值。

此類錯誤可能會破壞計算，而不必激活標準監控系統。Google 之前在地球上使用粒子加速器研究輻射影響，這些實驗表明推斷工作負載能夠比模型訓練更好地耐受輻射。然而，實際的軌道測試將幫助研究人員確定硬件在持續暴露下的行為。

Project Suncatcher 的未來計劃

Project Suncatcher 最終旨在將多個航天器連接成一個軌道計算網絡。Google 計劃於 2027 年發射另外兩顆衞星，這些航天器將展示更高的發電能力以及航天器之間的光學通信連接。這些連接將使多個處理器能夠協調跨軌道網絡的工作負載。Google 的方法與其他提議的太空計算系統有所不同，其研究重點在於能夠密切協調的衞星，能夠分享處理任務。其他公司，包括 Starcloud 和 Cowboy Space，正在探索軌道計算，其初步方法更重於在單個航天器上運行推斷工作負載。

擴展這些系統也將依賴於發射經濟學。Google 的研究表明，SpaceX 的完全可重用 Starship 火箭可能需要大約 1,800 次飛行才能實現顯著的成本降低。

項目	規格
處理器	Google TPU
發電能力	約 1 千瓦
運行時長	約 20 分鐘

太空計算的未來與挑戰

Google 的 Project Suncatcher 代表了一個重要的技術進步，顯示出在太空環境中運行機器學習的潛力。隨著航天器的發射和後續測試，這項技術不僅能夠處理數據，還能在極端環境下持續運作，這對於未來的太空探索至關重要。儘管面臨電力和輻射等挑戰，Google 的計劃顯示出其在太空計算領域的戰略性思考，可能會改變未來航天器的設計和運作方式。