Німецькі дослідники зробили значний прорив у сфері автономних систем штучного інтелекту в космосі. Супутник SONATE-2 не лише здійснює спостереження за Землею, а й навчає власну нейронну мережу прямо на орбіті.
Як працює SONATE-2
Протягом останнього року супутник SONATE-2 спостерігав за пустелею Сахара. Його головне завдання – навчитися самостійно розпізнавати аномалії на поверхні Землі, використовуючи вбудовану систему комп’ютерного зору.
На початковому етапі місії SONATE-2 зняв 270 фотографій, які зберіг у двох наборах даних (90 і 180 знімків). Для навчання його нейромереж використовували дані супутників Sentinel-2 і Landsat-8. Вони охоплювали різні типи місцевості: сільськогосподарські угіддя, ліси, луки, водойми, хмари, сніг та урбанізовані зони. Основними моделями для обробки даних стали EfficientDetD1 і Faster R-CNN.
У результаті супутник успішно ідентифікував річку Ніл та її зелені береги – елементи, які значно відрізняються від типового ландшафту пустелі.
Головною технологічною особливістю місії став процес навчання нейромереж прямо на орбіті. Для обчислень SONATE-2 використовував графічний процесор Nvidia Jetson NX, працюючи лише на 300 МГц та в енергозберігаючому режимі 10 Вт (при можливій максимальній частоті 1 ГГц). Попри такі обмеження, кожне зображення оброблялося менш ніж за 5 секунд.
Це доводить, що навіть із мінімальними ресурсами супутник може не лише виконувати закладені алгоритми, а й навчатися на нових даних завдяки моделям автокодерів.