Google esta comenzando un nuevo plan de investigación falta llamado Esquema Suncatcher para “algún día subir el enseñanza involuntario en el espacio”.

Esto implicaría que los chips de IA de la Pelotón de Procesamiento Tensor (TPU) de Google se coloquen a costado de una red interconectada de satélites para “utilizar todo el poder del Sol”.

Específicamente, un “panel solar puede ser hasta 8 veces más productivo que en la Tierra” para obtener energía casi continua utilizando una “campo terrenal desprecio sincronizada con el sol entre el amanecer y el crepúsculo” que reduce la indigencia de baterías y otros tipos de coexistentes de energía.

En el futuro, el espacio puede ser el mejor punto para subir la computación de IA.

Estos satélites se conectarían a través de enlaces ópticos de espacio excarcelado, con cargas de trabajo de enseñanza involuntario a gran escalera “distribuyendo tareas entre numerosos aceleradores con conexiones de parada pancho de cuadrilla y desprecio latencia”. Para igualar los centros de datos de la Tierra, la conexión entre satélites tendría que ser de decenas de terabits por segundo y tendrían que desaparecer en “formación muy cercana (kilómetros o menos)”.

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…con satélites ubicados a sólo cientos de metros de distancia, probablemente solo necesitaremos modestas maniobras de mantenimiento de posición para sostener constelaciones estables adentro de nuestra campo heliosincrónica deseada.

Google ya ha realizado pruebas de radiación en TPU (Trillium, v6e), con resultados “prometedores”:

Mientras que el Memoria de parada pancho de cuadrilla (HBM) fueron el componente más sensible, solo comenzaron a mostrar irregularidades a posteriori de una dosis acumulada de 2 rejilla (Si) — casi tres veces la dosis esperada (protegida) de la delegación de cinco primaveras de 750 rad(Si). No se atribuyó ningún dictamen circunspecto al TID hasta la dosis máxima probada de 15 krad(Si) en un solo chip, lo que indica que los TPU Trillium son sorprendentemente resistentes a la radiación para aplicaciones espaciales.

Por postrer, Google cree que los costes de tiro “caerán a menos de 200 dólares el kilo a mediados de la término de 2030”. En ese momento, “el costo de editar y trabajar un centro de datos espacial podría salir a ser aproximadamente comparable a los costos de energía reportados de un centro de datos terrenal equivalente por kilovatio/año”.

Nuestro examen auténtico muestra que los conceptos centrales de la computación ML basada en el espacio no están excluidos por la física fundamental ni por barreras económicas insuperables.

Google todavía tiene que aventajar desafíos de ingeniería como la papeleo térmica, las comunicaciones terrestres de gran pancho de cuadrilla y la confiabilidad del sistema en campo. Se está asociando con Planet para editar dos prototipos de satélites a principios de 2027 que prueban cómo “los modelos y el hardware de TPU funcionan en el espacio y validan el uso de enlaces ópticos entre satélites para tareas de enseñanza involuntario distribuidas”.

Más detalles están disponibles en “Alrededor de un futuro diseño de sistema de infraestructura de IA mucho escalable y basado en el espacio.”