El Proyecto Suncatcher es una ambiciosa iniciativa de investigación de Google destinada a determinar si el espacio puede servir como una ubicación viable para una infraestructura de aprendizaje automático escalable. El proyecto está motivado por el potencial de los satélites en la órbita terrestre baja para acceder a luz solar casi constante, lo que podría generar significativamente más energía solar que los centros de datos terrestres. Para lograr esto, el equipo debe superar primero el desafío fundamental de operar hardware de IA especializado en las condiciones extremas del espacio. La fase inicial de esta investigación involucra una misión de satélite prototipo desarrollada en asociación con Planet, cuyo lanzamiento está programado en una misión de transporte compartido Transporter-18 de SpaceX. Esta misión está diseñada para recopilar datos sobre cómo las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google, los chips de IA personalizados de la compañía, resisten las tensiones físicas del lanzamiento y el duro entorno de la órbita. Durante el lanzamiento de un cohete, los componentes experimentan vibraciones intensas y cargas de aceleración que pueden alcanzar de 50 a 100 veces la fuerza de la gravedad. Para prepararse, los ingenieros sometieron el hardware a pruebas de vibración en los tres ejes para simular las frecuencias de lanzamiento. Una vez en órbita, los chips enfrentan peligros adicionales, incluidos los rayos cósmicos y los eventos solares que pueden causar inversiones de bits u otros errores electrónicos. Las pruebas en el Laboratorio Nuclear Crocker de la UC Davis utilizando un haz de protones han indicado que las TPU Trillium pueden sobrevivir a una dosis de radiación ionizante total que supera la de una misión espacial de cinco años. La gestión térmica presenta otro obstáculo importante. Debido a que no hay aire en el vacío para facilitar el enfriamiento, el equipo está desarrollando sistemas que combinan tubos de calor y radiadores para disipar el calor generado por los chips. Las futuras iteraciones del proyecto tienen como objetivo conectar grupos de satélites mediante láseres de gran ancho de banda para gestionar cargas de trabajo de IA más grandes, con una misión de seguimiento planificada para 2027 para probar esta interconectividad.
El proyecto es una iniciativa de investigación de Google que explora la utilización de la energía solar casi constante disponible en la órbita terrestre baja para alimentar hardware avanzado de aprendizaje automático.