Google Research untersucht mit „Project Suncatcher“, wie sich maschinelles Lernen künftig im Weltraum betreiben ließe. Das Konzept sieht vor, Satelliten mit Solarstrom, Tensor Processing Units (TPUs) und optischen Hochgeschwindigkeitsverbindungen auszustatten, um skalierbare KI-Infrastruktur außerhalb der Erde zu testen. Ja, ich finde auch, dass das verrückt klingt.
Laut dem veröffentlichten Preprint „Towards a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design“ sollen kleine, vernetzte Satelliten in einer sonnensynchronen Umlaufbahn dauerhaft Sonnenenergie nutzen. Der Ansatz soll zeigen, ob sich Rechenleistung mit geringerer Abhängigkeit von irdischen Ressourcen betreiben lässt.
Die Satelliten würden in einer engen Formation fliegen und über freie optische Links miteinander kommunizieren. Erste Laborversuche ergaben erreichte Datenraten von 1,6 Terabit pro Sekunde. Um diese Leistung im Orbit zu halten, müssen die Satelliten laut Analyse nur wenige hundert Meter voneinander entfernt bleiben. Modelle deuten darauf hin, dass der Formationsflug mit überschaubarem Antriebsaufwand stabil bleibt.
Auch die Hardware wurde getestet: Eine Cloud-TPU v6e („Trillium“) hielt in Protonenstrahlung Belastungen bis 15 krad(Si) stand, ohne Funktionsausfall. Das entspricht dem rund Dreifachen der erwarteten Dosis in fünf Jahren niedriger Erdumlaufbahn. Das musste ich auch alles mehrmals lesen und verstehe weiterhin vor allem „Bahnhof“.
Ein weiterer Aspekt betrifft die Wirtschaftlichkeit. Nach internen Berechnungen könnten Startkosten bis Mitte der 2030er Jahre auf unter 200 Dollar pro Kilogramm sinken. Damit würde der Betrieb eines weltraumbasierten Rechenzentrums energiekostenmäßig in die Nähe heutiger Rechenzentren auf der Erde rücken.
Für 2027 ist gemeinsam mit dem Unternehmen Planet eine erste Testmission mit zwei Prototypen geplant. Dabei sollen die Modelle und die TPU-Hardware unter realen Bedingungen im Orbit geprüft werden.
Langfristig sieht Google in skalierbaren Satellitenkonstellationen eine mögliche Ergänzung zu terrestrischen Rechenzentren. Künftige Designs könnten Solarstromerzeugung, Recheneinheiten und Wärmemanagement stärker integrieren und damit effizienter arbeiten.