Con l’intelligenza artificiale il satellite sa riconoscere le nuvole

Cancellare le nuvole dal cielo è un’impresa che nessuna tecnologia è ancora riuscita a compiere. Ma ora esiste un satellite, PhiSat-1, che invia a Terra solo le immagini nitide del nostro pianeta, scartando quelle oscurate dalle nuvole. Lanciato in orbita dalla Guiana Francese lo scorso settembre (dopo qualche ritardo dovuto a problemi con il razzo vettore, alla pandemia di covid-19 e ai venti estivi sfavorevoli) PhiSat-1 sta dimostrando di saper fare il lavoro per cui è stato ingaggiato dall’Agenzia Spaziale Europea (Esa), cioè quello di monitorare (in coppia con un altro satellite) i ghiacci polari e l’umidità del suolo. I due dispositivi, inoltre, permetteranno all’Esa di testare i sistemi di comunicazione intersatellite, in vista della creazione di una rete di satelliti confederati. Alla costruzione e al collaudo ha contribuito Ubotica, società irlandese.

Questo oggetto delle dimensioni di una scatola di cereali attualmente è in orbita eliosincrona a 530 chilometri di altitudine, muovendosi a una velocità di oltre 27.500 chilometri orari. Tra le sue caratteristiche più speciali c’è un’unità di elaborazione visuale Vpu (Vision Processing Unit) Intel Movidius Myriad 2,  lo stesso chip che si trova all’interno di molte smart camera o anche su droni in vendita per un centinaio di dollari. La Vpu permette di gestire con intelligenza artificiale una nuova camera termica iperspettrale con elaborazione dei dati, che serve al satellite per scattare immagini della Terra, le quali vengono poi inviate agli scienziati dell’Esa per essere analizzate.

Che cosa c’entrano le nuvole? In media, in ogni momento circa i due terzi della superficie del pianeta sono coperti da nuvole e questo per i satelliti significa scattate numerose immagini inutili, che vengono archiviate occupando spazio e poi trasmesse a Terra utilizzando preziose risorse di banda, e ancora nuovamente salvate e infine valutate, ore o giorni dopo, da uno scienziato (o da un algoritmo) su un computer solo per poi essere cancellate. “Ecco dove l’intelligenza artificiale all’edge ci viene in soccorso come la cavalleria nei film Western”, spiega Gianluca Furano, responsabile sistemi dati e calcolo onboard dell’Esa, che ha guidato il progetto. L’idea sviluppata dal  suo team è stata quella di utilizzare la Vpu di Intel per identificare ed eliminare le immagini oscurate dalle nuvole, risparmiando così circa il 30% di banda. Myriad 2, inoltre, sta contribuendo a risolvere il problema di dover gestire una enorme quantità di dati, come quelli generati dalla fotocamera al alta fedeltà di PhiSat-1. “La capacità dei sensori di produrre dati aumenta di un fattore 100 ogni generazione, mentre la nostra capacità di scaricare dati cresce solamente di un fattore 4 o 5 per generazione”, precisa Furano.

Due sfide superate
Nel realizzare il satellite c’è stato però un problema tecnico da risolvere: il chip Myriad 2 non è stato progettato per andare in orbita. Normalmente, i computer utilizzati nei velivoli spaziali utilizzano processori altamente specializzati e resistenti alle radiazioni, che possono essere “fino a due decenni più obsoleti rispetto allo stato dell’arte delle tecnologie disponibili in commercio”, spiega Aubrey Dunne, chief technology officer di Ubotica. Per questo motivo l’intelligenza artificiale integrata nei satelliti era rimasta, finora, un’utopia. Dunne e il team di Ubotica hanno quindi svolto un’attività di “caratterizzazione delle radiazioni”, effettuando una serie di test sul chip Myriad per verificare come gestire eventuali errori di calcolo o semplicemente l’usura. L’Esa “non aveva mai testato un chip tanto complesso per le radiazioni”, sottolinea Furano. “Dubitavamo di essere in grado di testarlo correttamente. Abbiamo dovuto scrivere da zero il manuale su come effettuare un test completo e una caratterizzazione su questo chip”. Il primo test, 36 ore consecutive di esposizione alle radiazioni, è stato eseguito nel Cern di Ginevra a fine 2018, seguito poi da altri due test. Fortunatamente Myriad 2 ha superato tutte le prove senza richiedere alcuna modifica rispetto alla versione commerciale.

Un’ulteriore sfida è stata quella di istruire l’algoritmo di AI senza avere a disposizione grandi quantità di dati per il training. Si trattava, in questo caso, di insegnare al chip come riconoscere l’immagine di una nuvola, ma la fotocamera del satellite era completamente nuova. “Non avevamo alcun dato”, racconta Furano. “Abbiamo dovuto istruire la nostra applicazione utilizzando dati sintetici estratti da missioni già esistenti”. L’attività di  integrazione e collaudo di sistemi e software ha richiesto quattro mesi.

Nuove possibii missioni
Il lieto fine, pur ritardato dal covid-19 e da altri eventi, è arrivato. Il satellite è stato presentato dall’Esa come “la prima inferenza di intelligenza artificiale accelerata dall’hardware per le immagini di osservazione terrestre da un satellite in orbita”. Inviando solo pixel utili, PhiSat-2 può migliorare l’utilizzo di banda e ridurre significativamente i costi aggregati di downlink, oltre a velocizzare di molto il lavoro degli scienziati. E questo successo ha aperto nuove prospettive sulla possibilità di impiegare, in futuro, satelliti a basso costo e di piccole dimensioni potenziati dall’intelligenza artificiale. 

Diverse le applicazioni possibili: sorvolando zone soggette a incendi boschivi, un satellite li potrà rilevare e informare le autorità nel giro di minuti, invece che di ore; sorvolando gli oceani, potrà rilevare navi pirata o incidenti ambientali; sopra le foreste e le aree agricole potrà tracciare l’umidità del suolo e la crescita dei raccolti; sopra il ghiaccio potrà tracciarne lo spessore e le aree di scioglimento, aiutando a monitorare il cambiamento climatico. L’Esa e Ubotica stanno collaborando a PhiSat-2, un nuovo satellite (anch’esso dotato della stessa Vpu di Intel) su cui funzioneranno applicazioni AI che potranno essere sviluppate, installate, validate e utilizzate sul velivolo spaziale durante il volo attraverso una semplice interfaccia utente.