Le soleil produit plus d’énergie que 100 000 milliards de fois la production totale d’électricité de l’humanité. En orbite, les panneaux solaires peuvent être huit fois plus productifs que leurs homologues terrestres, générant de l’énergie presque continuellement sans nécessiter de stockage lourd sur batterie. Ces faits ont conduit une équipe de chercheurs de Google à se demander si le meilleur endroit pour faire évoluer l'intelligence artificielle n'était pas du tout sur Terre, mais dans l'espace ?
Le projet Suncatcher, la dernière mission spatiale de Google, envisage des constellations de satellites à énergie solaire équipés de processeurs et connectés par des liaisons optiques laser. Le concept s'attaque à l'un des défis les plus urgents de l'IA, à savoir les énormes besoins énergétiques des systèmes d'apprentissage automatique à grande échelle, en exploitant directement la source d'énergie ultime du système solaire. Un nouveau document de recherche publié par Google décrit leurs progrès pour relever les défis techniques.
Le système proposé fonctionnerait sur une orbite terrestre basse héliosynchrone, où les satellites restent exposés à la lumière solaire presque constante. Ce choix orbital maximise la collecte d’énergie solaire tout en minimisant les besoins en batteries. Cependant, pour rendre viable une infrastructure d’IA spatiale, il faut résoudre plusieurs défis d’ingénierie redoutables.
La première consiste à atteindre des vitesses de communication entre satellites à l’échelle d’un centre de données. Les grandes charges de travail d'apprentissage automatique nécessitent de répartir les tâches sur de nombreux processeurs avec des connexions à bande passante élevée et à faible latence. Pour offrir des performances comparables à celles des centres de données basés sur Terre, il faut des liaisons prenant en charge des dizaines de térabits par seconde entre les satellites.
L'analyse de Google suggère que cela devrait être réalisable en utilisant la technologie de multiplexage par répartition en longueur d'onde dense et de multiplexage spatial, mais seulement si les satellites volent en formation extrêmement serrée, séparés par des kilomètres ou moins. L’équipe de recherche a déjà validé cette approche avec une démonstration à l’échelle du laboratoire qui a réussi à atteindre une transmission totale de 1,6 térabits par seconde.
Faire voler des satellites en formation aussi serrée présente son propre défi. À leur altitude prévue d’environ 650 kilomètres, les satellites positionnés à moins d’un kilomètre l’un de l’autre nécessiteraient une gestion orbitale minutieuse. Google a développé des simulations physiques sophistiquées pour analyser l'impact du champ non gravitationnel et de la traînée atmosphérique de la Terre sur ces constellations étroitement regroupées. Leurs modèles indiquent que seules de modestes manœuvres de maintien en position devraient être nécessaires pour maintenir des formations stables.
Étonnamment, les processeurs TPU de Google semblent remarquablement résistants aux conditions spatiales. Les tests de leur Trillium v6e Cloud TPU ont montré que les puces pouvaient résister à des doses de rayonnement cumulées près de trois fois supérieures aux prévisions sur une mission de cinq ans avant de présenter des irrégularités. Les systèmes de mémoire à haute bande passante se sont révélés les plus sensibles, mais n'ont commencé à rencontrer des problèmes qu'après des doses de 2 kilorads, bien au-dessus des 750 rads prévus pour une mission blindée de cinq ans.
La pertinence financière de tout cela dépend fortement de la poursuite de la baisse des coûts de lancement. L'analyse de Google suggère qu'avec de nouvelles améliorations de la technologie de lancement, les coûts pourraient tomber en dessous de 200 dollars par kilogramme d'ici le milieu des années 2030. À ce prix, le lancement et l’exploitation d’un centre de données spatial pourraient devenir à peu près comparables aux coûts énergétiques d’une installation terrestre équivalente.
