За пределами Земли: как студенты запустили код на спутнике в 36 000 км над планетой
Для большинства студентов спутники — это лишь мерцающие точки в ночном небе, детали из научной фантастики, ставшие реальностью, такой как GPS или спутниковый интернет. Но для Дикчьи и Нишала Кхарелов, студентов факультета компьютерной инженерии Питтсбургского университета, эти компактные объекты, несущиеся в космической пустоте под постоянной бомбардировкой радиации, представляли собой уникальный вызов.
Благодаря партнерству между NSF Центром космических, высокопроизводительных и отказоустойчивых вычислений (SHREC) Питтсбургского университета и компанией Lockheed Martin, у двух undergraduates появилась беспрецедентная возможность: разработать и запустить свои приложения на спутнике, находящемся на геостационарной орбите (GEO) — в 36 000 километрах над Землей.
Открытие для себя SHREC
Весной прошлого года, когда кузены приближались к выпуску из Инженерной школы Свэнсона, ни у кого из них не было четких планов на магистратуру. Все изменил разговор с Сэмюэлем Дикерсоном, доцентом кафедры электротехники и вычислительной техники.
«Когда профессор Дикерсон узнал, что мы оба любим космос и мечтаем работать в NASA, он спросил, знаем ли мы о SHREC. Как это ни удивительно, мы не знали», — рассказывает Нишал.
Дикерсон исправил это упущение, представив их Алану Джорджу, заведующему кафедрой, директору центра SHREC и профессору электротехники и вычислительной техники. Джордж предоставил Дикчье и Нишалу возможность заработать кредиты, занимаясь космическими исследованиями вместе с Линусом Зильбернагелем, аспирантом второго года обучения, и Эваном Гретком, постдокторантом SHREC.
Решение реальных проблем
1 ноября 2022 года Lockheed Martin вывела на GEO спутниковую систему LM LINUSS. Спутники на такой орбите вращаются с той же скоростью, что и Земля, поэтому с поверхности кажутся неподвижными. Эта миссия стала испытательным стендом для новых технологий.
Находясь более чем в 20 000 миль дальше, чем спутники на низкой околоземной орбите (LEO), LINUSS позволял тестировать код в гораздо более суровых условиях.
«Lockheed Martin обратилась к доктору Джорджу с предложением провести испытания на спутнике GEO из-за экспертизы SHREC в области спутникового hardware и software, — пояснил Зильбернагель. — И перед нами встали задачи, решить которые как раз могли помочь Дикчья и Нишал».
Пределы памяти
Спутники класса CubeSat чрезвычайно малы — некоторые меньше десяти сантиметров — и поэтому сильно ограничены в вычислительной мощности. Крошечные бортовые камеры могут захватывать изображения в спектрах, невидимых человеческому глазу, но эти файлы имеют огромный размер, и их передача на Землю отнимает много времени и энергии.
«Я работал над проектом CNN JPEG, начатым аспирантом, который использует машинное обучение для сжатия данных со спутниковых снимков, — сказал Нишал. — Я хотел развернуть эту технологию на LINUSS».
К сожалению, хотя приложение идеально работало на Земле, его размер оказался слишком велик для памяти спутника. «На занятиях нам рассказывают об ограничениях памяти, но одно дело — слышать, а другое — столкнуться с этим на практике», — отметил Нишал, который с тех пор работает над оптимизацией CNN JPEG.
Работа в космосе
Спутники генерируют множество изображений, но большинство из них не представляют ценности — бескрайние океаны, леса или просто облака. «Передача таких снимков бесполезна, она забивает память и каналы связи, создавая задержки», — сказала Дикчья.
Чтобы решить эту проблему, Дикчья занялась запуском модели машинного обучения прямо на LINUSS. Эта модель, обученная Гретком, позволяла проводить автономную классификацию изображений прямо на борту, на системе с ограниченными ресурсами. Приложение разбивало массивные изображения на фрагменты и categorizировало их, чтобы отсеивать ненужные данные. «Моей задачей было заставить это работать в космосе», — сказала Дикчья.
И у нее получилось.
«Моя модель была меньше, поэтому она запустилась без проблем, — сказала Дикчья. — После финальных тестов команда Lockheed Martin отправила ее на LINUSS, запустила приложение, и модель корректно классифицировала изображения. Наблюдать за тем, как то, что мы создали, успешно работает в 36 000 километрах над Землей, было огромной вехой и невероятной возможностью».
Новые горизонты и будущие миссии
Успех Дикчьи не только доказал жизнеспособность технологии, но и открыл двери для новых амбициозных проектов центра SHREC. Вдохновленные результатами, Lockheed Martin и университет讨论 о расширении сотрудничества, включив в него больше студенческих команд для работы над следующим поколением спутников.
Что касается Дикчьи и Нишала, то их путь на этом не закончился. Оба они, впечатленные уникальным опытом, поступили в магистратуру и теперь являются полноправными членами исследовательской команды SHREC. Нишал продолжает работу над оптимизацией алгоритмов сжатия для будущих миссий к Луне и Марсу, где задержка связи будет еще более критичной. Дикчья же углубилась в разработку более сложных систем искусственного интеллекта для автономной навигации и принятия решений на борту космических аппаратов, что является ключевым шагом на пути к созданию полностью самостоятельных межпланетных зондов.
«Этот проект — лишь начало, — говорит профессор Алан Джордж. — Он наглядно показывает, что даже студенты могут внести реальный вклад в космические исследования. Наша цель — дать им инструменты и возможности, чтобы они могли строить будущее, которое остальные пока видят только в научной фантастике».
И для двух кузенов из Питтсбурга это будущее стало гораздо ближе и реальнее. Теперь, глядя на ночное небо, они видят не просто мерцающие точки, а место своей работы — суровую, но бесконечно вдохновляющую среду, где их код помогает человечеству продвигаться дальше в космос.
В нашем Telegram‑канале, и группе ВК вы найдёте новости о непознанном, НЛО, мистике, научных открытиях, неизвестных исторических фактах. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
