L'intelligenza artificiale in "orbita", super-chip Intel per l'osservazione terrestre - CorCom

SPACE ECONOMY

L’intelligenza artificiale in “orbita”, super-chip Intel per l’osservazione terrestre

Debutta il primo satellite per la computer vision. Consentirà di monitorare lo stato di salute del pianeta. Nel progetto Esa, Ubotica e Università di Pisa

27 Ott 2020

L. O.

Intel's Myriad 2 Vision Processing Unit brings onboard artificial intelligence to satellites on a system built by Ubotica Technologies and paired with a hyperspectral-thermal camera from cosine measurement systems. (Credit: Tim Herman/Intel Corporation)

L’Intelligenza artificiale debutta nello Spazio. E’ Intel a firmare il sistema di AI alla base del chip di computer vision a bordo di PhiSat-1, satellite della dimensione di una scatola di cereali, oggi in orbita (insieme ad altri 45 satelliti) a 530 km di altitudine e a una velocità di oltre 27.500 km/h. L’intero progetto vede schierati, oltre a Intel, anche l’Esa e l’irlandese Ubotica che ha lavorato a stretto contatto con l’Università di Pisa e con Singergise.

Obiettivo il monitoraggio ambientale terrestre oltre alla realizzazione di test sui sistemi di comunicazione intersatellite in vista della creazione di una rete di satelliti confederati.

Sorvolando zone soggette a incendi boschivi, il satellite li potrà rilevare e informare le autorità nel giro di minuti, invece che di ore. Sorvolando gli oceani potrà rilevare navi pirata o incidenti ambientali e sopra le aree agricole potrà tracciare l’umidità del suolo e la crescita dei raccolti. Sopra il ghiaccio potrà tracciarne lo spessore e le aree di scioglimento, aiutando a monitorare il cambiamento climatico.

Il tutto grazie all’Intelligenza artificiale di cui è dotata la nuova classe di microprocessori per l’elaborazione visiva Intel: Vpu Movidius Myriad 2 installata sulla camera termica iperspettrale. Lo stesso chip– fa sapere Intel – che si trova all’interno di molte smart camera o anche su droni da 99 dollari che si utilizzano per scattare selfie. In particolare il sistema punta a utilizzare il processore a bordo del satellite per identificare ed eliminare le immagini oscurate dalle nuvole, risparmiando circa il 30% di banda.

I dati gestiti da Myriad 2

Myriad 2 gestirà le grandi quantità di dati generati da fotocamere ad alta fedeltà impiegate su PhiSat-1. “La capacità dei sensori di produrre dati – spiega Gianluca Furano, responsabile sistemi dati e calcolo onboard dell’Esa, che ha guidato il progetto PhiSat-1 – aumenta di un fattore 100 ogni generazione, mentre la nostra capacità di scaricare dati cresce solamente di un fattore 4 o 5 per generazione”.

“Invece che avere hardware dedicato in un satellite che svolge un solo compito, è possibile passare da una rete a un’altra”, commenta Jonathan Byrne, responsabile dell’ufficio tecnologico Intel Movidius. Dunne ha coniato la definizione “satellite-as-a-service”.

In ogni dato momento circa 2/3 della superficie del pianeta sono coperti da nuvole e questo significa che vengono scattate numerose immagini inutili. “Ecco dove l’intelligenza artificiale all’edge ci viene in soccorso come la cavalleria nei film Western”, prosegue Furano.

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“Lo spazio è l’edge per eccellenza”, commenta Aubrey Dunne, chief technology officer di Ubotica. Il Gruppo irlandese ha costruito e collaudato la tecnologia AI di PhiSat-1, lavorando a stretto contatto con cosine, produttori della fotocamera, con l’Università di Pisa e con Singergise per sviluppare la soluzione completa. “Myriad è stata progettata da zero per restituire una grande potenza di calcolo in dispositivi a basso consumo, e questo è ideale per le applicazioni nello spazio”.

Il lungo viaggio del satellite

L’intelligenza artificiale è mainstream sulla Terra, ma portarla sui satelliti è stata un’enorme sfida. Dietro il lancio mesi di lavoro e rinvii causati dal fallimento di razzi, due disastri naturali e la pandemia globale.

L’Esa “non aveva mai testato un chip tanto complesso per le radiazioni”, afferma Furano. Il primo test, 36 ore consecutive di esposizione alle radiazioni presso il Cern nel 2018, “è stata una situazione di grande pressione”, commenta Dunne, ma quel test e i due successivi “fortunatamente per noi sono andati bene”. Myriad 2 ha infatti superato i test senza richiedere alcuna modifica rispetto alla versione commerciale.

Non basta: normalmente gli algoritmi di AI sono costruiti, o “istruiti”, utilizzando grandi quantità di dati da cui “imparare” – in questo caso si trattava di imparare a comprendere cos’è e cosa non è una nuvola. Tuttavia, considerando che la fotocamera era completamente nuova, “non avevamo alcun dato”, spiega Furano. “Abbiamo dovuto istruire la nostra applicazione utilizzando dati sintetici estratti da missioni già esistenti”.

Tutte queste attività di integrazione e collaudo di sistemi e software, con il coinvolgimento di sei organizzazioni in tutta Europa, si sono svolte nell’arco di quattro mesi. “Il fatto di essere stati tanto rapidi, efficienti e flessibili è un motivo di orgoglio”, dichiara Max Pastena, responsabile PhiSat dell’Esa. Per quanto riguarda lo sviluppo di velivoli spaziali, questa tempistica “ha del miracoloso”, aggiunge Furano.

Il lancio avvenuto nella Guiana Francese il 2 settembre – il primo “ride-share” di satelliti gestito da Arianespace — è stato rapido e senza intoppi. Da una prima verifica, il satellite ha salvato tutte le immagini e ha registrato ogni decisione presa dall’AI di non registrare immagini di nuvole, in modo che il team a terra potesse verificare che il sistema funzionasse come previsto.

Per Intel is tratta di un mercato di piccole dimensioni, ma l’impatto potenziale è fuori discussione. Come dice Pastena, potremo, nel tempo, “tastare il polso del pianeta”.

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