富士通有限公司和山口大學（一所國立大學法人）共同開發了一種用於低軌道合成孔徑雷達（SAR）衛星的低功耗邊緣運算技術，該技術利用小型衛星上的冗餘GPU以「近實時（10分鐘內）」的方式執行影像處理。
這項技術包含一個冗餘電腦系統，該系統能夠承受由太空輻射引起的軟錯誤，同時還能在小型衛星典型的約20瓦功耗限制內運行，並配有相應的程式環境。在演示中，對來自合成孔徑雷達（SAR）衛星的原始資料進行了L1和L2層處理，並成功地將海洋風速估算到數百公尺的精度。該結果還表明，這項技術有可能應用於光學衛星和多光譜高光譜衛星。
此外，富士通還開發了一個名為「富士通研究軟體輻射防護庫（FRSORA）」的函式庫，該函式庫可以輕鬆開發在 Linux、Python 和 OSS 上能夠抵禦宇宙輻射的程序，並計劃於 2026 年 2 月發布。
從： 
開發出低功耗邊緣運算技術，利用小型衛星上的冗餘GPU實現近即時影像處理。
引自富士通有限公司官方新聞稿
引自富士通有限公司官方新聞稿
【社論】
利用低軌道小型合成孔徑雷達（SAR）衛星在約10分鐘內估算出海洋風速的這項成就，不僅縮短了處理時間，也推進了「將外太空重新定義為邊緣運算平台」的趨勢。先前，由於SAR資料量龐大，通常需要將原始資料下傳至地面站進行處理。然而，憑藉著冗餘的GPU配置和約20W的低功耗設計，目前全球鮮有在軌進行L1和L2級處理的案例。
關鍵技術點在於它同時滿足了兩個條件：「嚴格的功耗限制」和「空間輻射引起的軟錯誤」。鑑於小型衛星應用所需的功耗約為20W，該方案採用了一種冗餘配置，即兩個處理器執行相同的處理並比較結果，從而將包括錯誤檢測和重新計算在內的處理時間控制在約10分鐘。該設計針對每項處理內容優化了效能和功耗之間的權衡，可以說是一種可直接應用於未來星載人工智慧推理的架構方案。
另一點值得注意的是，「FRSORA」函式庫建構於Linux、Python和通用開源軟體之上。傳統上，太空船軟體通常需要專用的即時作業系統（RTOS）和專門的工具鏈，這不可避免地限制了開發人員的範圍。然而，以函式庫的形式提供軟錯誤容錯功能，使得地面上的機器學習工程師和Python工程師更容易參與航太程式碼的開發。這個選擇具有像徵意義，它連結了「將太空視為雲端和邊緣的延伸」的世界觀。
海上風速估算作為應用的起點，其應用案例清楚地展現了該技術未來的發展前景。高解析度地了解海洋的「當前位置」將對眾多行業產生直接影響，包括船舶安全航行、港口運營以及優化海上風力發電運行。此外，如果將同一框架擴展到光學衛星和多光譜衛星，則有望更及時地偵測到全球異常情況，例如森林火災、非法伐木、作物健康和海洋污染。
另一方面，一旦能夠在軌道上完成高級分析，就需要精心設計「應該即時檢測和報告哪些內容以及檢測和報告的程度」。我們越能即時處理與監控和安全直接相關的數據，例如海上活動和邊境附近的動向，操作指南和國際規則的製定就越發重要。在 innovaTopia，我們認為，與其僅僅將這類技術視為加強監控的手段，不如將其設計成一個“保護環境和人類生命的傳感器網絡”，這將成為未來社會辯論的焦點。
從長遠來看，富士通和山口大學的這項合作堪稱開創性的嘗試，它將已在地面人工智慧和高效能運算基礎設施中廣泛應用的概念應用於極端太空環境。該方案融合了冗餘GPU、軟錯誤對策、L1和L2級快取處理，甚至在20瓦的嚴苛條件下進行未來的人工智慧處理，預示著未來五到十年內，太空將發展成為大規模分散式邊緣運算基礎設施的趨勢。從這個角度來看，乍看之下似乎只是一項小眾技術，但實際上卻是改變人類感知和決策方式的關鍵。
[術語]
合成孔徑雷達（SAR）
這指的是一種雷達系統，它將微波照射到地面，並分析反射波以產生二維影像。
冗餘GPU
這指的是一種電腦配置，它在多個GPU上同時執行相同的進程，並透過比較輸出結果來檢測故障。
軟錯誤<br>這指的是由於宇宙輻射或其他因素導致暫時性位翻轉的錯誤現象，但硬體本身並未受到物理損壞。
L1 處理
處理階段透過壓縮和其他處理將原始 SAR 資料轉換為普通的二維影像，其特點是需要大量的計算。
L2 處理
這是對影像進行 L1 處理後進行地表和大氣校正的處理階段，並估算海洋風速和波高等物理量。
海上風速估算
這指的是一種遙感技術，它透過 SAR 影像分析海面粗糙度，並以數百公尺的分辨率估算海洋表面的風速。
[參考連結]
富士通有限公司（外部）
總部位於日本的ICT公司，提供包括運算、人工智慧和衛星相關係統在內的廣泛技術和服務。
國立大學法人 山口大學（外部）
這所位於山口縣山口市的國立大學也進行與地球觀測相關的研究，例如衛星資料分析和遙感。
山口大學出版社資料（PDF） （外部連結）
本文透過圖表和示意圖，詳細解釋了小型衛星上冗餘配置 GPU 和低功耗邊緣運算技術的背景和驗證結果。
[參考影片]
[參考文章]
用於小型衛星近實時影像處理的低功耗邊緣運算技術（外部）
本文概述了用於小型 SAR 衛星的低功耗邊緣運算技術，該技術使用約 20W 的功耗運行冗餘 GPU，並在大約 10 分鐘內執行 L1/L2 處理和離岸風速估計，並解釋了未來使用機載人工智慧的潛力。
富士通和其他公司（外部）的低功耗邊緣運算技術
這篇新聞文章介紹了富士通和山口大學為小型衛星開發的低功耗邊緣運算技術，其中包括20W左右的功率限制、10分鐘內完成影像處理以及計畫發布的FRSORA庫等關鍵點。
富士通和山口大學共同開發小型衛星的影像處理技術（外部連結）
本文詳細闡述了配備冗餘 GPU 和誤差處理機制的小型衛星影像處理技術的演示，其中 20W 級系統在 10 分鐘內完成了對海上風速的估計處理，以及未來的應用和 FRSORA 的作用。
[編者註]
我認為，這種低功耗邊緣運算技術是解決「20瓦和10分鐘」特定限制條件下，我們究竟能將智慧技術應用到外太空的程度這一問題的一種答案。另一方面，考慮到「高解析度」可能直接導致監控力度加大，因此，考慮其使用目的和監管方式也至關重要。
如果這項「太空優勢」技術進入您所在的領域，您認為需要什麼樣的服務和規則設計？我很樂意與您一起探討這個問題。
