Для многих студентов колледжей спутники – это слабые точки, пересекающие небо в ясные ночи. Эти объекты представляют собой детали фона от научной фантастики до реальности, такие как GPS, спутниковое радио и Wi-Fi.

Для студентов факультета компьютерной инженерии Питтсбургского университета Дикчхья и Нишала Харела компактные объекты, несущиеся в космосе и подвергающиеся воздействию радиации, представляют собой уникальную задачу.

Благодаря партнерству с Центром космических исследований, высокопроизводительных и устойчивых вычислений NSF (SHREC) Питтсбургского университета и Lockheed Martin, два студента получили уникальную возможность разрабатывать и развертывать приложения для спутника на геосинхронной орбите (ГСО), находящейся на высоте 22 236 миль над Землей.

Знакомство с SHREC

Поскольку прошлой весной двоюродные братья приближались к окончанию Инженерной школы Суонсона, ни у одного из них не было конкретных планов поступать в аспирантуру. Все изменилось после разговора с Сэмюэлем Дикерсоном, доцентом кафедры электротехники и вычислительной техники.

«Когда профессор Дикерсон узнал, что мы оба любим космос и хотим работать в НАСА, он спросил, знаем ли мы о SHREC», — сказал Нишаль. «Почему-то мы этого не сделали».

Дикерсон внес поправку, представив их Алану Джорджу, заведующему кафедрой, заведующему кафедрой R&H Mickle Endowed, директорру Космического центра NSF SHREC и профессору электротехники и вычислительной техники. Джордж предоставил Дикчхье и Нишалю возможность заработать кредиты, проводя космические исследования с Линусом Силбернагелем, аспирантом второго курса, и Эваном Гретоком, научным сотрудником SHREC.

Решение реальных проблем

1 ноября 2022 года компания Lockheed Martin запустила на геостационарную орбиту спутниковую систему In-space Upgrade Satellite System (LM LINUSS), которая позволяет спутникам перемещаться по орбите с той же скоростью, что и вращение Земли, что делает их неподвижными с земли. Сегодня, когда миссия близится к завершению, спутник CubeSat служит испытательным стендом.

На геостационарной орбите, находящейся более чем на 20 000 миль дальше, чем спутники на низкой околоземной орбите (НОО), LINUSS дает возможность тестировать код и приложения в более сложных условиях.

«Lockheed Martin обратилась к доктору Джорджу с просьбой о возможности создания и проведения испытаний на спутнике GEO из-за опыта SHREC в области спутникового оборудования и программного обеспечения», — сказал Зильбернагель. «У нас были некоторые проблемы, которые Дикчхья и Нишаль могли бы помочь решить».

Пределы памяти

Спутники CubeSat невероятно малы — некоторые из них менее четырех дюймов — и поэтому ограничены в своей вычислительной мощности, что снижает эффективность работы. Крошечные бортовые камеры, например, могут захватывать длины волн, которые человеческий глаз не может обработать, но которые создают огромные файлы, которые тратят время и энергию на передачу на Землю.

«Я работал над проектом под названием CNN JPEG, который начал один аспирант и который использует машинное обучение для сжатия данных на спутниковых фотографиях», — сказал Нишаль. «Я хотел развернуть эту технологию на LINUSS».

На спутнике LINUSS используется вычислительная плата ZCU102, и команда воспроизвела на ней конфигурацию спутника Lockheed Martin.

«Lockheed Martin упаковывает свои приложения определенным образом», — сказал Нишаль. «Мы запустили технологию на нашей тестовой плате и отправили ее им для передачи в LINUSS».

К сожалению, хотя приложение работало на Земле, оно было слишком большим, чтобы работать на спутнике. «На занятиях нас учат ограничению памяти, но все по-другому, когда вы действительно сталкиваетесь с этим», — сказал Нишаль, который работает над оптимизацией CNN JPEG.

Как заставить его работать в космосе

Спутники генерируют множество изображений, но большинство из них не имеют значения. На них изображены участки океана или леса, или просто облака. «Спутники отправляют на Землю много изображений, которые мало интересны исследователям, тратя память и пропускную способность, что создает задержки», — сказал Дикчхья.

Чтобы решить эту проблему, Дикчхья решил запустить модель машинного обучения на LINUSS. Модель, обученная Гретоком, обеспечивает автономную бортовую классификацию в ограниченной системе. Приложение преобразует массивные изображения в фрагменты и классифицирует их, чтобы устранить избыточные данные. «Моя работа заключалась в том, чтобы заставить его работать в космосе», — сказал Дикчхья.

Она так и поступила.

Используя плату ZCU102, она запрограммировала и упаковала приложение и отправила его в Lockheed Martin.

«У меня модель меньшего размера, поэтому она работала без проблем», — сказал Дикчхья. «После наших финальных испытаний команда Lockheed Martin отправила его в LINUSS, запустила приложение, и модель правильно классифицировала изображения. Наблюдение за тем, как что-то, что мы построили, успешно работает на высоте 22 000 миль над Землей, было важной вехой и захватывающей возможностью».

«Студенты не смогли бы сделать что-то такое большое без партнерства с Lockheed Martin», — сказал Зильбернагель. «Дикчхья и Нишаль получили возможность присоединиться к команде удаленно во время тестирования и развертывания. Это первый раз, когда студенты бакалавриата Питтсбургского университета запускают приложения в GEO».

«Этот проект представляет собой важный аспект SHREC», — сказал Джордж. «Благодаря партнерству с университетами и промышленностью, подобному этому, студенты получают эти невероятные возможности, которые продвигают их к космическим исследованиям и готовят их к карьере в области космической техники».

«Когда мы начинали, — сказал Нишаль, который, как и Дикчхья, сейчас является аспирантом SHREC, — мы были студентами бакалавриата почти без реального исследовательского опыта. Мы столкнулись с проблемами, с которыми другие не сталкивались, и нам нужно было придумать, как их решить».