Début septembre, la fusée européenne Vega décollait avec une cinquantaine de satellites. Parmi eux, le nanosatellite PhiSat-1 sur lequel ont collaboré l’Agence spatiale européenne (ESA) et Intel. L’instrument représente la première mission spatiale européenne d’observation de la Terre fonctionnant avec l’aide de l’intelligence artificielle (IA).
Des transmissions limitées entre l’espace et la Terre
Au sol, les météorologues s’intéressent déjà à l’IA pour améliorer leurs prévisions. PhiSat-1 constitue une autre rupture : l’intelligence artificielle embarquée à bord des satellites. Pour les équipes derrière le projet, l’IA permettrait de résoudre plusieurs problèmes liés à l’observation de la Terre.
PLS (Le nanosatellite PhiSat-1 mesure environ la taille d'une boîte à chaussures. Crédit : PLS)
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“Nous affrontons une crise. Il y a des limites physiques dans la quantité de données que nous pouvons transmettre depuis un tel petit satellite jusqu’au sol. Ceci est lié à la puissance que nous pouvons générer. Les petits satellites génèrent peu d’énergie”, introduit Gianluca Furano, ingénieur à l’ESA et responsable de la collaboration derrière PhiSat-1.
Économiser 30 % de la bande passante
Tous les trois à quatre mois, les satellites européens du programme Copernicus produisent un million de gigaoctets de données : mesures sur la pollution de l’air, sur l’irradiation solaire, sur les catastrophes naturelles ou encore sur la fonte des glaces… Pour assimiler toutes ces informations, les acteurs comme Météo-France sont obligés d’augmenter leur puissance de calcul. Mais le défi technique se joue également dans l’espace. L’IA permet ainsi d’effectuer un premier tri dans les données transmises au sol.
Les deux satellites Sentinel-3A et 3B peuvent photographier l’ensemble de la Terre en deux jours. Ils affrontent toutefois un obstacle : les nuages recouvrent en permanence plus de la moitié du globe. Ces données inexploitables sont tout de même sauvegardées au sol et consomment au passage de la bande passante précieuse avant d’être supprimées par un algorithme ou un scientifique.
La caméra thermique hyperspectrale à bord de PhiSat-1 fonctionne donc avec une puce Intel de type VPU (Vision Procession Unit), le Movidius Myriad 2. Cet outil permet au nanosatellite de n’envoyer que les pixels utiles pour réduire le coût des liaisons descendantes. Selon Intel, le recours à l’IA permettrait d’économiser environ 30 % de la bande passante.
Démultiplier les tâches à bord des satellites
Selon les ingénieurs, l’IA permettra aussi de réduire le temps de transmission des données satellitaires vers le sol. Un avantage important lors de catastrophes naturelles. Les images des satellites permettent par exemple de mieux cartographier des zones accidentées ou de surveiller la progression des feux de forêts. Ces situations d’urgence se répètent de plus en plus avec le réchauffement climatique.
Autre intérêt de l’IA embarquée : faciliter la démultiplication des tâches dans la logique du “satellite as a service”. Selon ce concept, les satellites ne servent plus seulement un seul client. Plusieurs acteurs, y compris des laboratoires ou des start-up aux moyens plus modestes, peuvent ainsi exploiter les données du même satellite.
“Vous pouvez faire tourner un algorithme de détection d’incendies et avec la même caméra hyperspectrale vous pouvez détecter des inondations dans d’autres régions du monde. Cela a du sens si vous avez un CubeSat [un format de nanosatellite, ndlr], si vous voulez un appareil multifonctionnel et si vous voulez minimiser la quantité de hardware. Vous pouvez passez d’un réseau de neurones artificiels à un autre pour différents usages”, détaille Jonathan Byrne, chef du bureau technologie à Intel Movidius.
Une puce soumise à rude épreuve avant le décollage
PhiSat-1 se déplace à 27 500 km/h en orbite terrestre à 530 kilomètres du sol. Intel a mis sa puce à rude épreuve pour vérifier qu’elle résisterait aux conditions extrêmes de l’espace. Elle équipe d’habitude des drones ou des caméras connectées. “Quand l’ESA nous a approchés pour voir si nous pouvions mettre le VPU dans un satellite, nous avons dû passer par tout un programme d’évaluation avant même de pouvoir envisager une intégration dans le satellite”, retrace Aubrey Dunne, cofondateur d’Ubotica Technologies, une start-up irlandaise spécialisée dans l’IA et qui a pris part au développement de PhiSat-1.
CERN (La puce du nanosatellite a été testée grâce à l'accélérateur de particules du CERN. Crédit : CERN)
L’un des défis consistait à déterminer la résistance de la puce face aux radiations spatiales. Les entreprises du spatial utilisent traditionnellement des puces très spécialisées et capables de résister aux radiations mais celles-ci peuvent accuser jusqu’à deux décennies de retard sur les technologies commerciales de pointe utilisées au sol. ”Nous avons exposé la puce à des faisceaux d’ions à haute énergie. Tandis que les faisceaux pénétraient l’appareil, nous avons mené des tests de logiciel pour déterminer sa performance face à différents types de radiations”, détaille Aubrey Dunne. Ces opérations se sont déroulées au célèbre CERN (Organisation européenne pour la recherche nucléaire) de Meyrin (Suisse).
Un nanosatellite PhiSat-2 en préparation
Le nano satellite PhiSat-1 ne dépasse guère la taille d’un sac à dos. Il devrait rester en service au moins un an et demi mais l’ESA travaille déjà sur son successeur : le PhiSat-2 qui sera lancé en 2022. Il embarquera aussi une puce Myriad 2 mais il devrait proposer davantage d’applications que le premier PhiSat : transformer une image satellitaire en carte, détecter et caractériser automatiquement des navires, détection de d’anomalies dans les forêts…
Contains modified Copernicus Sentinel data (2020), processed by ESA, CC BY-SA 3.0 IGO (Des navires observés depuis l'espace par des satellites du programme Copernicus. Crédits : Contains modified Copernicus Sentinel data (2020), processed by ESA, CC BY-SA 3.0 IGO)
D’autres entreprises s’intéressent aux applications de l’IA à bord des satellite. Thales Alenia Space travaille par exemple sur une technologie de machine learning pour améliorer la détection des nuages pour la mission Sentinel-10 ou CHIME (Copernicus Hyperspectral Imaging Mission). “Notre objectif maintenant est de répliquer cette technologie sur de plus gros satellites. Je pense que la principale difficulté n’est pas technique mais culturelle. Beaucoup de personnes doivent changer leur conception de satellites qui ne font que récolter des données pour des satellites plus autonomes et intelligents”, conclut Gianluca Furano.
