Для многих студентов колледжей спутники — это едва заметные точки, пересекающие небо в ясные ночи. Эти объекты из деталей на заднем плане в научной фантастике становятся реальностью, как GPS, спутниковое радио и WiFi.
Для студентов-компьютерщиков Дикхья и Нишчал Кхарел из Университета Питтсбурга компактные объекты, мчащиеся сквозь пространство и бомбардируемые радиацией, представляют собой уникальные задачи.
Благодаря партнёрству с Центром космических, высокопроизводительных и отказоустойчивых вычислений (SHREC) Университета Питтсбурга и компанией Lockheed Martin у двух студентов появилась уникальная возможность разработать и внедрить приложения на спутник на геостационарной орбите (GEO), находящийся на высоте 22 236 миль над Землёй.
Ближе к окончанию учёбы в Инженерной школе Суонсона весной прошлого года у Дикхьи и Нишчала не было чётких планов поступать в аспирантуру. Всё 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 NASA, он спросил, знаем ли мы о SHREC», — рассказал Нишчал. «Каким-то образом мы не знали».
Дикерсон внёс коррективы, представив их Алану Джорджу, заведующему кафедрой, доценту кафедры электротехники и вычислительной техники, директору космического центра NSF SHREC и профессору электротехники и вычислительной техники. Джордж предоставил Дикхье и Нишчалу возможность заработать кредиты, проводя космические исследования с Линусом Зильберначелем, аспирантом второго курса, и Эваном Гретоком, постдоком в SHREC.
1 ноября 2022 года компания Lockheed Martin запустила систему модернизации спутников в космосе (LM LINUSS) на GEO. Эта система позволяет спутникам вращаться с той же скоростью, что и Земля, из-за чего они кажутся неподвижными с поверхности планеты. Сегодня, когда миссия близится к завершению, спутник CubeSat служит испытательным стендом.
На высоте более 20 000 миль, намного дальше спутников на низкой околоземной орбите (LEO), LINUSS предоставляет возможность тестировать код и приложения в более сложных условиях.
«Lockheed Martin обратилась к доктору Джорджу с вопросом о возможности проведения испытаний на спутнике GEO из-за опыта SHREC в области спутникового оборудования и программного обеспечения», — сказал Зильберначель. «У нас были проблемы, которые Дикхья и Нишчал могли помочь решить».
Спутники CubeSat невероятно малы — некоторые меньше четырёх дюймов в размерах, что ограничивает их вычислительные возможности и снижает эффективность функций. Например, крошечные бортовые камеры могут фиксировать длины волн, которые человеческий глаз не может обработать, но которые создают огромные файлы, требующие много времени и энергии для передачи обратно на Землю.
«Я работал над проектом под названием CNN JPEG, который начал аспирант, и который использует машинное обучение для сжатия данных на спутниковых фотографиях», — сказал Нишчал. «Я хотел внедрить эту технологию на LINUSS».
Спутник LINUSS использует вычислительную плату ZCU102, и команда воспроизвела на ней конфигурацию спутника Lockheed Martin.
«Lockheed Martin упаковывает свои приложения определённым образом», — сказал Нишчал. «Мы запустили технологию на нашей тестовой плате и отправили её им для передачи на LINUSS».
К сожалению, хотя приложение работало на Земле, оно было слишком большим для запуска на спутнике. «В классах нам рассказывают об ограничениях памяти, но это другое дело, когда ты сталкиваешься с этим на практике», — сказал Нишчал, который работал над оптимизацией CNN JPEG.
Спутники генерируют множество изображений, но большинство из них не имеют значения. Они показывают участки океана или леса или просто облака. «Спутники отправляют обратно множество изображений, не представляющих интереса для исследователей, что приводит к потере памяти и пропускной способности, что создаёт задержки», — сказал Дикхья.
Чтобы решить эту проблему, Дикхья решила запустить модель машинного обучения на LINUSS. Модель, обученная Гретоком, позволяет автономно классифицировать данные на ограниченной системе. Приложение сокращает массивные изображения до плиток и классифицирует их, чтобы помочь устранить избыточные данные. «Моя задача заключалась в том, чтобы заставить это работать в космосе», — сказала Дикхья.
Она сделала именно это. Используя плату ZCU102, она запрограммировала и упаковала приложение и отправила его в Lockheed Martin.
«Моя модель меньше, поэтому она работала без проблем», — сказала Дикхья. «После наших окончательных тестов команда Lockheed Martin отправила его на LINUSS, запустила приложение, и модель правильно классифицировала изображения. Наблюдение за тем, как то, что мы создали, успешно работает на высоте 22 000 миль над Землёй, стало важной вехой и захватывающей возможностью».
«Было бы невозможно для студентов сделать что-то подобное без партнёрства с Lockheed Martin», — сказал Зильберначель. «Дикхья и Нишчал присоединились к команде удалённо во время тестирования и развёртывания. Это первый раз, когда студенты-бакалавры Питтсбурга запустили приложения в GEO».
«Этот проект представляет собой важный аспект SHREC», — сказал Джордж. «Благодаря партнёрству между университетами и промышленностью, как это, студенты получают невероятные возможности, которые продвигают их в космические исследования и готовят к карьере в космической инженерии».
«Когда мы начинали, — сказал Нишчал, который, как и Дикхья, теперь является аспирантом SHREC, — мы были студентами колледжа, почти не имеющими опыта реальных исследований. Мы столкнулись с проблемами, которые не были у других, и нам пришлось придумать, как их решить».