要約
宇宙における人工知能 (AI) と自律型エッジ コンピューティングは、超小型衛星の機能を強化する新たな関心分野となっており、最新のセンサーは通常ミッション管制に送信できる量よりも桁違いに多くのデータを生成します。
ここでは、SpIRIT でホストされるオンボード AI サブシステムのハードウェアとソフトウェアの設計を紹介します。
このシステムは、可視光および長波赤外線カメラに基づくオンボード コンピュータ ビジョン実験用に最適化されています。
このペーパーでは、過酷な宇宙条件下でシステムの堅牢性を最大化するために行われた重要な設計上の選択と、限られたコンピューティング リソース、宇宙放射線に対する回復力、極端な温度変化、分布の変化、極度の低温などの主要なミッション要件に対するその動機を強調します。
送信帯域幅。
Loris と呼ばれるペイロードは、6 台の可視光カメラ、3 台の赤外線カメラ、カメラ制御ボード、およびグラフィックス処理ユニット (GPU) システムオンモジュールで構成されています。
Loris により、軌道上での微調整を伴う AI モデルの実行と、プログレッシブ コーディングを含む次世代の画像圧縮アルゴリズムが可能になります。
この革新的なアプローチは、超小型衛星のデータ処理能力を強化するだけでなく、宇宙からのリモートセンシングへのより広範な応用の基礎を築きます。
要約(オリジナル)
Artificial intelligence (AI) and autonomous edge computing in space are emerging areas of interest to augment capabilities of nanosatellites, where modern sensors generate orders of magnitude more data than can typically be transmitted to mission control. Here, we present the hardware and software design of an onboard AI subsystem hosted on SpIRIT. The system is optimised for on-board computer vision experiments based on visible light and long wave infrared cameras. This paper highlights the key design choices made to maximise the robustness of the system in harsh space conditions, and their motivation relative to key mission requirements, such as limited compute resources, resilience to cosmic radiation, extreme temperature variations, distribution shifts, and very low transmission bandwidths. The payload, called Loris, consists of six visible light cameras, three infrared cameras, a camera control board and a Graphics Processing Unit (GPU) system-on-module. Loris enables the execution of AI models with on-orbit fine-tuning as well as a next-generation image compression algorithm, including progressive coding. This innovative approach not only enhances the data processing capabilities of nanosatellites but also lays the groundwork for broader applications to remote sensing from space.
arxiv情報
著者 | Miguel Ortiz del Castillo,Jonathan Morgan,Jack McRobbie,Clint Therakam,Zaher Joukhadar,Robert Mearns,Simon Barraclough,Richard Sinnott,Andrew Woods,Chris Bayliss,Kris Ehinger,Ben Rubinstein,James Bailey,Airlie Chapman,Michele Trenti |
発行日 | 2024-04-12 11:08:26+00:00 |
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