Mega-konstelacje satelitów—setki lub tysiące małych satelitów współpracujących w sieć—rewolucjonizują globalną łączność. Jednak zarządzanie takimi systemami to wyzwanie: ruchome węzły, ograniczona moc obliczeniowa oraz potrzeba minimalizacji opóźnień.
Projekt ConstellAI, wspierany przez Europejską Agencję Kosmiczną, bada zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) do:
- Trasowania danych: wybierania najszybszej i najbardziej niezawodnej trasy przesyłu.
- Przydziału zasobów: dynamicznego rozdziału pasma, mocy nadawczej i slotów czasowych.
Trasowanie danych za pomocą uczenia ze wzmocnieniem
Klasyczne algorytmy trasowania (np. najkrótsza ścieżka) nie uwzględniają przeciążeń (kolejek) w węzłach. ConstellAI wykorzystuje uczenie ze wzmocnieniem, gdzie agent uczy się na podstawie doświadczeń: testuje różne trasy, obserwuje opóźnienia i stopniowo znajduje najlepsze drogi.
Korzyści:
- Mniejsze opóźnienia dzięki omijaniu zatłoczonych łączy.
- Szybka adaptacja: AI może dynamicznie zmieniać trasę w razie problemów.
Inteligentny przydział zasobów
Satelity dysponują ograniczonym pasmem i mocą. Nadmierne przydzielenie zasobów jednemu łączu może zubożyć inne. ConstellAI testuje algorytmy AI, które przewidują przyszły ruch i dostosowują rozdział zasobów.
Zalety:
- Efektywniejsze wykorzystanie zasobów.
- Elastyczność bez ręcznego sterowania.
Realistyczne testy
Zespół stworzył symulator o wysokiej wierności, odzwierciedlający rzeczywiste warunki mega-konstelacji w różnych scenariuszach. Porównano AI z metodami klasycznymi:
- Trasowanie: uczenie ze wzmocnieniem vs. algorytm Dijkstry.
- Przydział: prognoza AI vs. stały podział pasma.
AI osiągnęło niższe opóźnienia i lepsze wykorzystanie zasobów.
Podsumowanie
- Skalowalność: modele AI mogą działać na pokładzie satelitów, ucząc się lokalnie.
- Przewaga wydajności: uczenie ze wzmocnieniem lepsze niż metody tradycyjne.
- Przyszłe wyzwania: wyjaśnialność decyzji AI, bezpieczeństwo modeli i optymalizacja mocy obliczeniowej.
Linki
- Na podstawie publikacji 📄 2507.15574