A Google által bejelentett Napfogó projekt (Project Suncatcher) kutatási kezdeményezés azt vizsgálja, hogy TPU-kkal (tenzor feldolgozóegységekkel) felszerelt, napenergiával működő műholdak konstellációi képesek lesznek-e egy napon gépitanulás-számításokat végezni a világűrben.

A TPU-k meghatározott célra tervezett alkalmazásspecifikus integrált áramkörök. Az elsőket a Google fejlesztette, első generációjukat 2016-ban jelentette be, és kifejezetten a TensorFlow szoftvergyűjteményhez készültek. A cég összes gépi tanulást használó szolgáltatásának az alapjai, az MI és a robotika a legfontosabb alkalmazási területeik.

A TPU-k azért múlhatják felül a legjobb általános CPU-kat és GPU-kat, mert 8 bites adatformátumokkal dolgoznak 64 bites struktúrában, amellyel jelentősen növelik a párhuzamos feldolgozási kapacitásokat.

A vállalat közzétett tanulmányában részletesen ismerteti az olyan kihívásokkal kapcsolatos előrelépéseket, mint a műholdak közötti nagy sávszélességű kommunikáció, a pályadinamika és a sugárzás hatása a számítógépes hardverre.

Próbaüzemi demonstráció során a Google csapata másodpercenkénti 1,6 terabites átviteli sebességet ért el. Megállapították, hogy a Trillium TPU-k (a hatodik generációs TPU-k) a várt ötéves misszió közbeni dózisoknál közel háromszor magasabb sugárzási szintet bírnak ki.

A kutatás azt sugallja, hogy ha az indítási költségek továbbra is csökkennek, és a 2030-as évek közepén kilogrammonkénti kétszáz dollár körül lesznek, akkor a világűrbeli adatközpontok kilowattonkénti alapon gazdaságilag összehasonlíthatók lesznek a földi létesítményekkel.

A Google a műholdas adatokkal és elemzésükkel foglalkozó Planettel közösen két műhold-prototípus 2027. eleji indítását tervezi. Pályára téve őket igyekeznek tesztelni az elképzelést. Ha sikeresek lesznek, komoly lépést tesznek az MI környezetkárosító energiahasználatának drasztikus csökkentésére.