Жидкий ИИ. Ученые разработали гибкую систему взаимодействия космоса и Земли для эры 6G

Научный мир переосмысливает роль космических технологий из-за будущего внедрения мобильных сетей шестого поколения (6G). Ожидается, что это произойдет ближе к 2030 году,

Главным вызовом будущего является обеспечение бесперебойной работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в самых отдаленных уголках планеты. Поскольку наземные сети не всегда способны удовлетворить потребности в сверхбыстрой передаче данных с низкой задержкой, исследователи предлагают перенести часть «умных» вычислений непосредственно на орбиту.

Ученые из Университета Гонконга и Сидяньского университета представили инновационную концепцию интегрированных сетей «космос-земля» (SGIN), где спутники выступают не только ретрансляторами сигнала, но и полноценными вычислительными серверами. Основной идеей исследования, опубликованного в журнале Engineering, является создание структуры «жидкого искусственного интеллекта« (liquid AI). Название вдохновлено способностью воды беспрепятственно преодолевать препятствия: в этой системе модели ИИ и данные постоянно циркулируют между космическими аппаратами и наземными станциями, адаптируясь к условиям среды.

Традиционными проблемами использования ИИ на орбите является быстрое движение спутников (что часто составляет около 7−8 километров в секунду для низкоорбитальных аппаратов) и ограниченная пропускная способность каналов связи. Однако новая концепция превращает эти недостатки в преимущества. В частности, технология «гибкого обучения» использует само движение спутников для распределения параметров обучения между различными регионами, что позволяет системе быстрее самосовершенствоваться без развития дорогой наземной инфраструктуры.

Система базируется на трех фундаментальных методах:

• Гибкое обучение: внедрение обучения, в котором параметры модели смешиваются благодаря перемещению спутников по орбите.
• Гибкий вывод: нейронные сети разделяются на подмодели, распределенные между космосом и Землей, что позволяет мгновенно принимать решения в зависимости от доступных ресурсов.
• Гибкая загрузка: вместо хранения огромных массивов данных, спутники кэшируют только выбранные блоки параметров ИИ, что значительно экономит энергию и спектральные ресурсы.

В то же время развертывание интеллектуальных систем в космосе сталкивается с серьезными препятствиями. Спутники работают в агрессивной среде с высоким уровнем радиации и ограниченным питанием от солнечных батарей. Для решения этих вопросов исследователи подчеркивают необходимость создания радиационно-устойчивого оборудования и энергоэффективных алгоритмов. В перспективе команда планирует сосредоточиться на разработке «безопасного жидкого ИИ», который будет гарантировать конфиденциальность данных в масштабах всей планеты. Использование предсказуемых траекторий полета спутников в сочетании с гибкими алгоритмами должно стать ключом к созданию по-настоящему глобального интеллекта эры 6G.