Le PhiSat-1 est un petit satellite qui est l’illustration parfaite de l’étape spatiale que nous sommes en train de vivre. Loin des gros satellites de communication classiques de plusieurs tonnes envoyés par de gros lanceurs de type Ariane 5, PhiSat-1 (ou ɸ-sat-1 pour les scientifico-hellénistes) est une grosse boîte de 10 x 20 x 30 cm qui a été lancé avec 51 autres minisatellites le 3 septembre dernier par le lanceur low cost européen, Vega.
Ce « covoiturage » de satellites permet de mettre sur pied des missions spatiales simples, à bas coût. Des coûts contenus aussi du côté des composants électroniques : dédiés à des expérimentations de quelques semaines/mois, ils intègrent rarement les puces « renforcées » hors de prix du monde spatial traditionnel. On y trouve plutôt des composants grand public, certes non certifié pour tenir des années sous les bombardements électromagnétiques permanents de l’espace, mais très puissants et peu onéreux.
Parmi ce panel de puces, PhiSat-1 intègre pour la première fois un processeur « d’Intelligence Artificielle » signé Intel, le Movidius Myriad 2. Il va justement remplir une mission « d’intelligence » au service de la qualité du flux des données.
Améliorer la qualité des données à traiter
PhiSat-1 est le premier satellite d’observation de l’ESA amélioré par l’IA. Son but est moins de scruter la surface de la terre (ce qu’il fera quand même) que d’améliorer le flux de données. Car dans l’espace, les données (images, mesures, etc.) sont un défi de taille.
Outre le fait que ces satellites de basse orbite bougent en permanence et qu’il faut donc passer rapidement d’une antenne à l’autre pour récupérer les données, la vitesse de transfert est généralement assez lente par rapport à la fibre optique, par exemple. Alors même que les images générées peuvent rapidement représenter des téraoctets de données.
Grâce à sa puce Movidius Myriad 2 (qui n’est même pas de dernière génération puisqu’Intel a déjà lancé une Myriad X depuis) et des algorithmes entraînés par deep learning, PhiSat-1 va pouvoir apprendre à faire le tri dans les images qu’il envoie. Il évitera ainsi d’encombrer la bande passante limitée du satellite avec des images inexploitables au sol.
En testant ces algorithmes avec ce mini satellite, l’ESA va pouvoir améliorer ses modèles de tri de données spatiales grâce à une puce Intel qui ne coûte que quelques dizaines de dollars. Une marque évidente de la démocratisation de l’accès à l’espace grâce aux composants grand public.
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