AMD accelerează misiunile spațiale prin AI și adaptive computing
Daca tot decolam maine spre Luna, AMD are un anunt cu privire la contributiile sale in domeniu cosmic. AMD își consolidează rolul în explorarea spațială prin tehnologii de calcul adaptiv și AI, folosite în misiuni ale NASA și ale partenerilor săi.
Pe măsură ce programe precum Artemis II și NISAR cresc în complexitate, nevoia de procesare la bord devine esențială. AMD susține că portofoliul său – CPU-uri, GPU-uri, FPGA-uri și SoC-uri adaptive – permite procesarea datelor direct în spațiu, reducând latența și dependența de comunicațiile cu Pământul.
Compania evidențiază utilizarea tehnologiilor sale în misiuni deja realizate, inclusiv roverul Perseverance și misiunea OSIRIS-REx, unde FPGA-urile AMD au fost implicate în navigație și analiză de date. Aceste implementări pun accent pe reziliență, eficiență energetică și funcționare autonomă în medii cu radiații și condiții extreme.
Un punct central îl reprezintă SoC-urile adaptive AMD Versal, proiectate pentru aplicații spațiale și capabile să integreze AI, logică programabilă și nuclee Arm. Acestea permit procesarea în timp real a datelor direct pe orbită sau pe suprafața Lunii, eliminând întârzierile cauzate de distanță și limitările de bandă.
Blue Origin a anunțat integrarea SoC-urilor AMD Versal AI Edge Gen 2 în computerele de zbor pentru vehiculul lunar Mark 2, planificat pentru misiuni cu echipaj începând cu 2028. De asemenea, NEC dezvoltă o constelație de sateliți de comunicații optice folosind tehnologia AMD, pentru rutare de mare viteză în spațiu.
AMD subliniază și avantajele reconfigurării în orbită, o funcționalitate specifică FPGA-urilor și sistemelor adaptive. Aceasta permite actualizarea algoritmilor după lansare, integrarea de noi modele AI și optimizarea performanței pe parcursul misiunii, fără intervenție fizică.
În misiuni cu volum mare de date, precum NISAR, aceste soluții permit filtrarea, compresia și procesarea directă a informațiilor radar SAR, trimițând către Pământ doar datele relevante. Rezultatul este o analiză mai rapidă pentru aplicații precum monitorizarea climei sau intervențiile în caz de dezastre.
