Project Suncatcherは、宇宙空間がスケーラブルな機械学習インフラの拠点として機能するかを判断することを目的とした、Googleによる野心的な研究プロジェクトです。このプロジェクトは、地球低軌道の衛星がほぼ一定の太陽光にアクセスでき、地上のデータセンターよりもはるかに多くの太陽光発電を生み出せる可能性があるという点に着想を得ています。これを実現するために、チームはまず、特殊なAIハードウェアを宇宙の極限環境で運用するという根本的な課題を克服しなければなりません。この研究の初期段階では、Planet社と共同開発したプロトタイプ衛星ミッションが含まれており、SpaceXのTransporter-18ライドシェアミッションで打ち上げられる予定です。このミッションは、GoogleのカスタムAIチップであるTensor Processing Unit（TPU）が、打ち上げ時の物理的ストレスや軌道上の過酷な環境にどのように耐えるかに関するデータを収集するように設計されています。ロケットの打ち上げ中、コンポーネントは重力の50倍から100倍に達する激しい振動と加速度荷重を経験します。これに備えるため、エンジニアは打ち上げ時の周波数をシミュレートし、3軸すべてにわたってハードウェアの振動試験を実施しました。軌道に投入されると、チップは宇宙線や太陽フレアなどのさらなる危険にさらされ、ビット反転やその他の電子エラーを引き起こす可能性があります。カリフォルニア大学デービス校のクロッカー核研究所で陽子線を用いた試験を行った結果、Trillium TPUは5年間の宇宙ミッションを超える総電離放射線量に耐えられることが示されました。熱管理もまた、大きな障壁となっています。真空中で冷却を促進する空気が存在しないため、チームはヒートパイプとラジエーターを組み合わせてチップから発生する熱を拡散させるシステムを開発しています。このプロジェクトの将来の反復では、より大規模なAIワークロードを管理するために高帯域幅レーザーを使用して衛星クラスターを接続することを目指しており、この相互接続性をテストするためのフォローアップミッションが2027年に計画されています。
このプロジェクトは、地球低軌道で利用可能なほぼ一定の太陽エネルギーを活用して、高度な機械学習ハードウェアに電力を供給することを模索するGoogleの研究プロジェクトです。