宇宙でのデータ処理：AWS が地球観測衛星ペイロードを強化

Amazon Web Services (AWS) は、他社が同社のクラウドを使用して軌道上の衛星で直接データを収集、分析するためのテストベッドとして、軌道上の衛星で実行される機械学習ソフトウェアスイートの運用を初めて実現したと主張している。

過去 10 か月間にわたり低軌道で実施されたこの実験では、AWS 機械学習 (ML) モデルを使用して衛星画像をリアルタイムで調査し、AWS IoT Greengrass によってクラウド管理および分析サービスが提供されました。

クラウド大手AWSのカンファレンス「AWS re:Invent 2022」で発表されたこの衛星システムにより、顧客は軌道上で大量の生の衛星データを分析し、最も有用な画像のみをダウンリンクして保存・さらなる分析できるようになるとAWSは述べている。これによりコストが削減され、よりタイムリーな意思決定が可能になるとAWSは主張している。

AWSのバイスプレジデント、マックス・ピーターソン氏は次のように述べています。「AWSソフトウェアを用いて軌道上の衛星上でリアルタイムのデータ分析を行い、その分析結果をクラウド経由で意思決定者に直接提供することは、宇宙データ管理における既存のアプローチに明確な転換をもたらします。また、衛星運用の可能性の限界を押し広げることにも貢献します。」

AWSは、この実験にD-OrbitとUnibapと協力したと述べた。

D-Orbitは「宇宙物流・輸送サービス産業」を営んでおり、このプロジェクトでは同社のION衛星の1つを使用してAWS軌道上実験用のハードウェアを輸送しました。このハードウェア自体は、宇宙搭載コンピュータシステムを専門とするスウェーデンの技術企業Unibap社が製造した宇宙仕様の処理ペイロードで構成されていました。

AWS によれば、両チームは、地球観測ミッションに不可欠であると共同で特定したツールを組み込んだソフトウェアプロトタイプの構築に取り組んだとのことで、これには ML モデルや同社のクラウド管理エッジランタイムである AWS IoT Greengrass も含まれていた。

コンピューティングハードウェアは、UnibapのiX5-100 SpaceCloud「インフラストラクチャコンピュータ」です。これは、最大4つのCPUコアと統合型Radeon GPUを備えたAMD Gシリーズ組み込みプロセッサをベースにしたプロセッシングコア、2.5GBのDDR3メモリ、Microsemi SmartFusion2ファミリのFPGAを備えています。

FPGA は、システムを監視するために使用される FreeRTOS を実行する ARM Cortex-M3 プロセッサを実装するために使用されているようですが、AMD チップは通常、Lubuntu などの Linux のバージョンを実行します。

Unibapによると、iX5-100にはセンサー読み出しとペイロードテレメトリダウンリンク用のインターフェースに加え、ローカルSSDストレージが搭載されています。また、このシステムはSバンドおよびXバンド無線でも検証済みです。

ここでのコンピューティングは決して最先端ではありません。G シリーズ チップは、約 10 年前に導入された AMD の Jaguar コアに基づいていますが、組み込みアプリケーションでは安定性が重要な考慮事項となります。

AWSによると、実験中、研究チームは衛星センサーデータにさまざまなMLモデルを適用し、雲や火災の煙など空の特定の物体や、建物や船舶などの地表の物体を識別した。

同社によると、プロジェクトを監督するチームは、軌道上のペイロードをより効率的に運用するための技術的な修正をいくつか考案した。AWSのAIおよびMLサービスを用いて、大きな衛星画像を小さなデータファイルに分割する方法を開発し、ファイルサイズを最大42%削減した。これにより、軌道上でのリアルタイム推論が可能になったと同社は主張している。

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また、衛星とAWSクラウド間に信頼性の高いTCP/IPプロキシを設置することで、複数の地上局を経由した双方向のデータ転送も可能になりました。AWSによると、これにより地上スタッフによるファイル転送の管理が簡素化され、複数の接続を介したダウンリンクの手動処理が不要になりました。

AWS にはすでに独自の AWS Ground Station サービスがあり、衛星オペレータが独自のインフラストラクチャを構築および維持することなく衛星を制御しデータをダウンロードできるようにするために作成されたことに注意してください。

AWSは、衛星は現在も宇宙空間に留まっているものの、UnibapおよびD-Orbitと共同で、宇宙実験用ハードウェアを用いて、当初の試験目的を超えた新たな機能を試験していると述べています。これには、軌道上で生データを処理する新たな技術や、より優れたデータ配信方法などが含まれます。®