Орбитальные вычисления: как спутники обеспечат работу ИИ в сетях будущего 6G

Международные исследователи представили революционную концепцию «гибкого искусственного интеллекта» для будущих сетей 6G, которая превратит спутники на орбите в ключевые узлы распределенных вычислений. С коммерциализацией шестого поколения мобильной связи, ожидаемой к 2030 году, возникает задача обеспечения бесшовными ИИ-сервисами удаленных и труднодоступных регионов планеты. Традиционных наземных сетей для этого может быть недостаточно, особенно с учетом роста объемов и требований к задержкам при обработке данных искусственным интеллектом.

Ученые из Гонконгского университета и Университета Сидянь предложили новый подход, объединяющий технологии периферийного искусственного интеллекта (Edge AI) с интегрированными космическо-наземными сетями (SGIN). Их концепция, названная «космическо-наземный гибкий ИИ», призвана преодолеть давние ограничения, связанные с высокой скоростью движения спутников и ограниченной пропускной способностью каналов связи с Землей.

Вдохновленная идеей непрерывного и динамичного распределения ресурсов, подобного течению жидкости, эта система позволяет ИИ-моделям и данным непрерывно и динамично перемещаться между орбитальными аппаратами и наземными станциями. Концепция опирается на три основные методики: гибкое обучение, гибкий вывод и гибкую загрузку моделей.

Гибкое обучение использует движение самих спутников для распространения и обновления параметров ИИ-моделей между регионами, превращая орбитальную динамику из проблемы в преимущество для ускорения обучения. Гибкий вывод оптимизирует принятие решений в реальном времени за счет распределения частей нейронных сетей между спутниками и наземными узлами, что позволяет адаптироваться к доступным вычислительным ресурсам. Гибкая загрузка моделей повышает эффективность доставки ИИ до конечных пользователей за счет стратегического кэширования и миграции блоков параметров между спутниками.

Внедрение ИИ в космосе сопряжено с уникальными вызовами, включая суровые радиационные условия и ограниченное энергоснабжение. Исследователи отмечают необходимость развития радиационно-стойкого оборудования, отказоустойчивых вычислений и энергоэффективного планирования задач. В перспективе работа будет сосредоточена на создании энергоэффективных и безопасных версий гибкого ИИ. Используя предсказуемость орбит, эта технология может стать центральным элементом в построении по-настоящему глобального и интеллектуального сетевого ландшафта эпохи 6G.