Google、AIチップが軌道上の環境に耐えられるか検証へ

Googleのデータセンターで人工知能を動かすチップは、宇宙に広く展開する構想へ進む前に、まったく異なる環境を経験しなければならない。同社は9月24日、Project Suncatcher初の軌道上試験を発表した。Planetと開発した試作衛星を、翌週に予定されるSpaceXの相乗り打ち上げミッションTransporter-18で運ぶ計画だ。まず確かめるのは、機器が打ち上げに耐え、軌道上で動き続けられるかどうかである。

搭載するのはTPUだ。ニューラルネットワークで使われる数学演算に特化した電子アクセラレーターで、AIシステムを支える反復的な計算を行うように設計され、現在は地上のデータセンターで働いている。衛星に載せると、その仕事をする条件が変わる。電力に加えて、高エネルギー粒子に耐える能力と、周囲に空気がなくても熱を逃がす経路が必要になる。

最初の難関は移動そのものだ。上昇中、ロケットは機器全体に加速度と振動を与える。地上試験では、技術者が打ち上げ時に想定される周波数を再現するため、衛星を3軸方向に振動させた。GoogleのTravis Bealsによれば、ハードウェアは持ちこたえたという。飛行では、その管理された条件での結果を実際のミッションの機械的負荷と照らし合わせる。模擬試験に合格しただけで、問題を解決済みとするわけではない。

打ち上げ後には、放射線という目に見えにくい脅威が加わる。高エネルギー粒子は部品を通過し、電子情報を変えることがある。例えばビット反転は、デジタル情報の1単位の値を0から1へ、あるいは1から0へと変える。発生する場所によっては、実行中の計算に影響する。材料に蓄積する損傷もある。長期間に受ける線量に耐えることと、演算を誤りなく実行することは、信頼性の異なる側面なのだ。

この挙動を調べるため、チームはカリフォルニア大学デービス校のCrocker Nuclear Laboratoryで、AI処理を実行中のTrillium世代のTPUに陽子ビームを照射した。技術者は処理中のエラーを監視した。Googleによると、初期結果は5年間のミッションで想定される量を上回る総電離線量への耐性を示した。発表には線量の絶対値も包括的なエラー率も記されておらず、この比較だけで軌道上の性能全体を説明できる段階ではない。

もう一つの試練は熱だ。チップは狭い面積に熱を集中して発生させる。地上では空気の流れがそのエネルギーの一部を運び去るが、真空中ではそれができない。システムはプロセッサーからラジエーターへ熱を運び、その表面から熱放射として放出する必要がある。Googleは熱と真空の条件を再現する試験槽で、ヒートパイプとラジエーターの組み合わせを試した。試作機は、この方式が宇宙での運用中にどう働くかを示すことになる。

2025年に発表されたこの計画の動機は、軌道上で太陽エネルギーを利用できる見通しにある。ただし、そのエネルギーを計算能力へ変えるには、チップの電源を入れ続ける以上のことが必要だ。2027年に予定する段階では、2基の衛星と、大量のデータを交換できるレーザー接続を試す。この通信は、離れた機械が協調して動くために必要になる。初飛行で得られる成果ではなく、将来の開発項目である。

当面、Suncatcherが宇宙へ持ち込むのは、機械的な耐久性、放射線下での挙動、放熱という三つの具体的な工学上の問いだ。その答えは、次のミッションの設計に役立つ可能性がある。より大きなインフラの費用、保守、エネルギー収支は、なお未解決だ。この試作機の前進は、実験室での試験を実運用のデータへ変えることにある。軌道上のチップと、役に立つ大規模な計算処理との間に残る障害を、より明確にするためだ。