Força Espacial dos EUA escolhe Wallaroo para ajudar a resolver desafios de implantação de modelos de borda no espaço

Os casos de uso incluem extensão da vida útil do satélite, reabastecimento em órbita, remoção ativa de detritos e reutilização e reciclagem de materiais.

A Wallaroo Labs anunciou na terça-feira que a empresa foi selecionada pela SPACEWERX, o braço de inovação da Força Espacial dos EUA, para resolver desafios de implantação de modelos de borda específicos para missões de manutenção, montagem e fabricação em órbita.

A plataforma de IA e aprendizado de máquina da Wallaroo foi projetada para acelerar a última milha da implementação do aprendizado de máquina, que é o estágio de implantação.

“Se você pensar no ciclo de vida de um modelo de aprendizado de máquina, primeiro você terá todos os seus dados e engenharia para prepará-los para análise”, explicou Vid Jain, CEO e fundador da Wallaroo. “E então você analisa os dados para encontrar padrões e cria um modelo que faz previsões com base nesses dados de treinamento.”

Esses dois primeiros os podem ser considerados a primeira milha, disse Jain. Uma vez que as empresas tenham esse modelo, elas precisam pensar em como implantá-lo e obter valor dele. A última milha é pegar um modelo construído por cientistas de dados e implantá-lo em condições de produção. Em seguida, o modelo é monitorado continuamente para garantir que ainda seja preciso à medida que o ambiente – e os dados – mudam, disse ele.

Este projeto de fase 1 totalmente financiado em colaboração com o Catalyst Campus (CCTI) analisará os desafios de implantação do modelo de borda para casos de uso, como extensão da vida útil do satélite, reabastecimento em órbita, remoção ativa de detritos e reutilização e reciclagem de materiais para construir a base para montagem e fabricação no espaço, de acordo com Wallaroo.

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Calcular restrições de energia na borda

Em termos de desafios específicos de borda, “o ambiente de desenvolvimento de um modelo normalmente envolve um cientista de dados em seu laptop ocasionalmente gerando grandes quantidades de poder computacional para analisar um lote de dados históricos e limpos para criar um modelo preditivo”, disse Jain. “Mas quando você o implanta na borda, a borda tem restrições rígidas em termos de poder de computação. Portanto, pode ser um drone ou um navio de guerra ou um satélite onde você talvez tenha um streaming de vídeo chegando.”

Você precisa de um modelo que possa analisar esse streaming de vídeo e fazer previsões, mas não há poder de computação em nuvem suficiente para executar o modelo, disse ele. “É aqui que entra nosso mecanismo hipereficiente e desenvolvido especificamente para aprendizado de máquina. Ele permite que as organizações gerem mais inferências com 80% menos computação, para que possam executar até mesmo modelos complexos de visão computacional ou processamento de linguagem natural na borda onde a computação é restrita.”

Outros desafios de implantação de modelos de borda que o Wallaroo ajuda a resolver incluem o gerenciamento de versões de modelos em uma frota de centenas ou milhares, experimentação e testes, observabilidade do desempenho do modelo e implantação em locais de presença com conectividade inconsistente ou sem conectividade à Internet, disse ele.

Dr. Joel Mozer, diretor de ciência, tecnologia e pesquisa da SPACEWERX, disse que a plataforma Wallaroo foi escolhida por sua arquitetura moderna, interoperável e integrada.

“A missão da Força Espacial dos Estados Unidos (USSF) é organizar, treinar e equipar guardiões para conduzir operações espaciais globais que melhorem a maneira como nossas forças conjuntas e de coalizão lutam, ao mesmo tempo em que oferece aos tomadores de decisão opções militares para alcançar objetivos nacionais. ”, disse Mozero, em comunicado. “Para fazer isso de forma eficaz, devemos investir em recursos de IA e ML que podem ser implantados na nuvem e na borda.”

Além de seu trabalho com o setor público, inclusive com a Força Aérea dos EUA, Wallaroo também está trabalhando com várias empresas da Fortune 500 para ajudá-las a implantar e gerenciar seus modelos de aprendizado de máquina em escala, gerando melhor desempenho e observabilidade em suas iniciativas de IA/ML .

A SPACEWERX analisou vários provedores conhecidos de nuvem e SaaS, mas Wallaroo foi selecionado pela escala em que a plataforma pode operar e pela confiabilidade oferecida para suas implantações de missão crítica, disse Jain.

Saiba mais sobre Wallaroo nesta postagem de blog da Microsoft M12, um dos principais investidores de Wallaroo.