軌道上のクラウド：Amazon Web Servicesが衛星上でのデータ分析を実証
アラン・ボイル著
過去 10 か月間、Amazon Web Services は、おそらく世界で最も最先端の低軌道上の衛星上で、クラウドベースのソフトウェア プラットフォームを通じてデータを処理してきました。
本日ラスベガスで開催中のAWSのre:Inventカンファレンスで発表されたこの実験は、軌道上処理が衛星オペレーターが宇宙船によって生成される大量の画像やセンサーデータを管理する上でどのように役立つかを実証することを目的としている。
AWSのワールドワイド公共部門担当副社長、マックス・ピーターソン氏は本日のブログ投稿で、「AWSソフトウェアを用いて軌道上の衛星上でリアルタイムのデータ分析を行い、その分析結果をクラウド経由で意思決定者に直接提供することは、宇宙データ管理における既存のアプローチに明確な転換をもたらすものです。また、衛星運用の可能性の限界を押し広げることにも貢献します」と述べています。
AWS の実験は、宇宙物流と輸送に重点を置くイタリア企業の D-Orbit および、宇宙ベースおよび地上アプリケーション向けの AI 対応自動化ソリューションを開発するスウェーデン企業の Unibap と提携して行われました。
AWSのソフトウェアツール（同社の機械学習モデルやAWS IoT Greengrassなど）は、Unibap社が開発したプロトタイプの処理ペイロードに統合されました。このペイロードはその後、D-Orbit社のION衛星搭載機に搭載されました。ION宇宙船は、1月にSpaceX社のFalcon 9ロケットで軌道上に打ち上げられた多数の宇宙船の1つです。衛星の展開から数週間後、D-Orbit社のION搭載機はAWSのソフトウェアを使用してペイロードのデータ処理を増強しました。
D-Orbit ION実験中、チームは衛星センサーデータにさまざまな機械学習モデルを適用し、雲や山火事などの空の特定の種類の物体や、建物や船舶などの地上の物体を識別しました。
AWSは、同社の人工知能（AI）と機械学習サービスによって画像サイズが最大42%削減され、処理速度が向上したと発表した。AIシステムは、どの衛星画像を優先的にダウンリンクすべきか、どの画像を除外すべきかをリアルタイムで判断できる。
チームは衛星との間のデータ送受信プロセスにも改良を加え、通信遅延に対する許容度を高めました。この改良により、複数の地上局を経由するダウンリンクを手動で処理する必要がなくなり、ファイル転送の自動管理が容易になりました。
これはAWSが宇宙ベースのクラウドコンピューティングに進出する唯一のケースではない。Amazonは4月、Axiom Spaceによる初の民間宇宙ミッション中に、AWS Snowconeと呼ばれるエッジコンピューティングデバイスを国際宇宙ステーションに送り込んだ。（Axiom Spaceは、クラウドインフラを軌道上に設置する別のプロジェクトで、Microsoft AzureおよびLEOCloudと提携している。）
D-Orbitの商業販売担当副社長セルジオ・ムッチアレッリ氏は、宇宙でデータを処理できることには大きな価値があると語った。
「お客様は、ますます膨大になる衛星データを、極めて低いレイテンシで安全に処理したいと考えています」とムッチアレッリ氏は説明した。「これは、従来の方法では限界があります。つまり、すべてのデータを地上でダウンリンクして処理するのです。私たちはエッジコンピューティングへの流れを確信しており、これは目的に適した宇宙ベースのインフラストラクチャによってのみ実現できると考えています。これにより、お客様は過酷な宇宙運用環境において、ワークロードと業務を安定的に実行できるという高い信頼を得ることができます。」
ユニバップのデジタル変革担当チーフエバンジェリスト、フレドリック・ブルーン氏は、同社は顧客が生の衛星データを「数秒で警報を発信するために使える実用的な情報」に変換できるよう支援したいと述べた。
「ユーザーに軌道上の AWS エッジサービスと機能へのリアルタイムアクセスを提供することで、ユーザーはよりタイムリーな洞察を得て、衛星と地上のリソースの利用方法を最適化できるようになります」とブルーン氏は述べた。
AWS、Unibap、D-Orbitは、IONプラットフォームの新機能のテストを継続しています。これには、軌道上で生データを処理する新しいアプローチや、より洗練されたデータ配信方法などが含まれます。この実験が実を結べば、衛星がデータをダウンリンクする前に、観測したデータを解釈することがすぐに当たり前になるでしょう。
