Suncatcher: KI-Training per Satellit im Orbit

Rechenleistung, speziell für das Training von KI-Modellen, frisst ordentlich Ressourcen. Ein neues Forschungsprojekt unter dem Namen „Suncatcher“ nähert sich dieser Herausforderung aus einer neuen Richtung: Man verlagert hier die Rechenlast buchstäblich ins Weltall. Stattdessen will man die nahezu unbegrenzte und permanent verfügbare Solarenergie im Orbit nutzen.

Das Suncatcher-Projekt sieht den Aufbau eines Netzwerks aus spezialisierten Satelliten vor. Diese sollen nicht primär Daten senden oder empfangen, sondern als dezentrale Rechenzentren im All fungieren. Um die komplexen Berechnungen des maschinellen Lernens durchzuführen, sollen die Satelliten mit dedizierten KI-Chips ausgestattet werden. Konkret ist in den Veröffentlichungen die Rede von Tensor Processing Units (TPUs), wie sie auch Google einsetzt. Diese TPUs sollen direkt von der eingefangenen Sonnenenergie gespeist werden, um so eine massive und skalierbare Rechenleistung zu ermöglichen, die auf der Erde „energetisch kaum zu realisieren“ wäre.

Das Projekt befindet sich tatsächlich schon wieder als nur noch in der reinen Theoriephase. Kürzlich wurde ein wissenschaftliches Schreiben veröffentlicht, das sich mit den technischen Grundlagen von Suncatcher befasst.

Diese Publikation behandelt drei Kernbereiche:

• Das Design der Satellitenkonstellation.
• Die notwendigen Systeme zur Steuerung und Kommunikation des Netzwerks.
• Erste Ergebnisse aus Strahlungstests mit den Google-TPUs, um deren Eignung für die raue Umgebung des Orbits zu prüfen.

Der nächste Schritt sei nun eine „Lernmission“, die in Kooperation mit dem Unternehmen Planet stattfinden soll. Bis Anfang 2027 sei demnach der Start von zwei Prototyp-Satelliten geplant. Diese Mission dient als fundamentaler Praxistest, um die Hardware unter realen Bedingungen im Weltraum zu validieren.

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