AWS成功在衛星部署機器學習技術,供用戶在太空邊緣處理原始資料

雲端上太空成了新興雲端發展方向之一,AWS也致力於在太空建構雲端基礎設施,該公司在其雲端大會AWS re:Invent 2022公開目前雲端上太空的最新成果,他們已經,而AWS提到,這是目前史無前例的太空實驗。

這項太空實驗在過去10個月於低地球軌道衛星上進行,目標是要測試以更快更有效的方式,讓用戶可以透過雲端服務,直接在衛星上收集和分析太空資料。目前的實驗成果,用戶已經能夠在衛星上分析大量原始太空資料,並且僅透過衛星下行連結傳送有用的圖像,以供進一步儲存和分析,藉以降低成本並且加速決策步調。

AWS提到,在衛星上執行即時資料分析,並透過雲端將分析結果直接交付給決策者,是目前太空資料管理的明確發展方向,有助於突破目前衛星營運的邊界。也就是說,衛星營運商能夠使用熟悉的AWS工具和更新的命令,透過雲端安全地與太空裝置通訊。

這項太空雲端實驗,AWS與D-Orbit、Unibap兩家太空業者合作,D-Orbit是太空物流和運輸服務公司,其使用AWS運算和機器學習服務,在ION衛星(下圖)上快速分析大量太空資料進行地球觀測。另外,Unibap則是在衛星上部署程式,目標是要讓終端客戶可以將原始衛星資料,在數分鐘內轉換成為警報,像是從太空辨識地球雲層或是野火煙霧,甚至是建築物和船隻等物體,在特定條件發出警報作為觸發事件。

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AWS解釋,原始衛星圖像和資料集檔案通常非常龐大,所以Unibap透過機器學習技術,大幅縮小圖像42%,進而提高處理速度並且實現即時推理運算。Unibap團隊透過多個地面站與衛星連線,雙向操作太空資料,而這仰賴AWS雲端和衛星之間的TCP/IP代理,這種方式讓Unibap團隊不需要手動處理多重下行連結,系統將自動管理檔案傳輸。

目前AWS、Unibap和D-Orbit的聯合太空實驗仍在進行中,並且繼續測試各種可能性,包括探索更多在衛星處理原始資料的方法,或是更精細的資料傳輸方式。

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