HPE Spaceborne Computer-2 regresa a la Estación Espacial Internacional con una misión
El objetivo radica en brindar a la comunidad científica internacional acceso a una gama más amplia de capacidades de edge computing, IA y machine learning en el ámbito espacial.
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La tercera configuración del HPE Spaceborne Computer-2 regresa a la Estación Espacial Internacional (ISS, por sus siglas en inglés) a bordo del cohete SpaceX Falcon 9 en una misión impulsada por la NASA. El objetivo de este último viaje consiste en aprovechar el éxito del anterior sistema y, al mismo tiempo, ampliar el alcance y la complejidad del procesamiento a nivel de centro de datos y la computación de alto rendimiento (HPC) que se puede realizar en el espacio, incluidas las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y de machine learning (ML).
La configuración más reciente del ordenador se ha actualizado con más de 130 terabytes de almacenamiento flash de KIOXIA, la mayor capacidad de almacenamiento que jamás haya viajado a la estación espacial en una sola misión. Este almacenamiento adicional respecto a versiones anteriores permitirá ejecutar nuevos tipos de aplicaciones y realizar investigaciones utilizando conjuntos de datos más grandes a través del ISS National Lab.
Las mejoras de HPE Spaceborne Computer-2 también incluyen un sistema operativo actualizado, software de soporte a los vuelos espaciales de la NASA y un nuevo sistema de seguridad. Una vez a bordo de la estación espacial, el estado y condiciones de estas tecnologías se monitorizarán diariamente para evaluar el rendimiento en las duras condiciones del espacio.
Impulsar la investigación en la Tierra y el espacio
Una vez completada la instalación de HPE Spaceborne Computer-2 en la estación espacial, los investigadores utilizarán el sistema para avanzar en innovación y ahorrar tiempo. Tradicionalmente, los datos recogidos en el espacio se recopilaban a bordo del centro de investigación y se enviaban a la Tierra para su procesamiento. Sin embargo, ahora, una supercomputadora a bordo permite que los datos se evalúen en órbita terrestre baja casi en tiempo real, lo que hace posible reducir hasta 30.000 veces el tamaño de descarga, transmitiendo únicamente la salida de datos o información a la Tierra en su lugar, reduciendo así drásticamente los tiempos de descarga.
La investigación programada para HPE Spaceborne Computer-2 incluye un experimento de aprendizaje federado (FL) que entrenará de forma independiente modelos de machine learning y motores de inferencia creados originalmente en la nube. El experimento contará con la colaboración y el funcionamiento de proveedores de servicios cloud con la doble intención de contribuir a los modelos de ML utilizados en la Tierra y mantener un motor de inferencia de IA actualizado en el espacio.
