ভারতীয় স্টার্টআপ TakeMe2Space এবং Google Transporter-18-এ এআই স্যাটেলাইট উৎক্ষেপণের প্রস্তুতি নিচ্ছে

সম্পাদনা করেছেন: Svitlana Velhush

1 অক্টোবর 2026 সালে SpaceX-এর Transporter-18 মিশনে দুটি প্রকল্প উৎক্ষেপণ করা হবে, যা কক্ষপথেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কার্যকারিতা পরীক্ষা করবে।

ভারতীয় স্টার্টআপ TakeMe2Space 50 কিলোগ্রামেরও কম ভরের MOI-1A স্যাটেলাইট পাঠাচ্ছে। যানটিতে Nvidia Orin NX প্রসেসর বসানো হয়েছে এবং এটি মহাকাশে এআই মডেল চালানোর জন্য তৈরি। এটি ভূ-পর্যবেক্ষণের তথ্য ভূ-কেন্দ্রে পাঠানোর আগেই প্রক্রিয়া করবে।

এটি এআই-ভিত্তিক কম্পিউটিংয়ের জন্য ভারতের প্রথম কক্ষপথীয় স্যাটেলাইট। SpaceX-এর রাইডশেয়ার মিশনে উৎক্ষেপণ ছোট কোম্পানিগুলোর জন্য নিজস্ব রকেট ছাড়াই কক্ষপথে পৌঁছানোর সুযোগ খুলে দিচ্ছে।

একই সময়ে Google Suncatcher প্রকল্পের আওতায় একটি স্যাটেলাইটের প্রোটোটাইপ উৎক্ষেপণ করছে। এতে রয়েছে কোম্পানির নিজস্ব ডিজাইনের চারটি টেনসর প্রসেসর TPU। Planet প্রতিষ্ঠানের তৈরি এই স্যাটেলাইটটি কক্ষপথে প্রায় এক বছর থাকবে।

মূল লক্ষ্য হলো—চিপগুলো মহাকাশীয় বিকিরণ ও তাপমাত্রার ওঠানামা কতটা সহ্য করতে পারে তা যাচাই করা। উৎক্ষেপণের আগে Google ইতিমধ্যে মহাকাশের পরিবেশ অনুকরণকারী থার্মোভ্যাকুয়াম চেম্বারে ভূ-ভিত্তিক পরীক্ষা চালিয়েছে।

ভবিষ্যতে Google মহাকাশে ডেটা সেন্টারের জন্য এমন স্যাটেলাইটের একটি সম্পূর্ণ নক্ষত্রমণ্ডল গড়ে তুলতে চায়। 2027 সালে কোম্পানিটি আরও দুটি যান উৎক্ষেপণের পরিকল্পনা করছে, যাতে তাদের মধ্যে লেজার যোগাযোগের প্রযুক্তি সম্পূর্ণভাবে যাচাই করা যায়।

দুটি প্রকল্পই দেখায়, বাণিজ্যিক এআই চিপগুলো কীভাবে ধীরে ধীরে পৃথিবীর গবেষণাগারের সীমা ছাড়িয়ে যাচ্ছে। যখন গণনা উৎসের আরও কাছে চলে আসবে, তখন তথ্য প্রক্রিয়াকরণে কী পরিবর্তন আসবে?

Transporter-18 মিশন এমন পরীক্ষা-নিরীক্ষার প্ল্যাটফর্ম হয়ে উঠছে। এটি আলাদা উৎক্ষেপণের বিশাল ব্যয় ছাড়াই নতুন প্রযুক্তি পরীক্ষার সুযোগ দেয়।

36 দৃশ্য

উৎসসমূহ

  • TakeMe2Space to Launch India’s First Orbital AI-Computing Satellite on SpaceX Transporter-18

  • Google's AI Satellite Prototype Launches on SpaceX October 1

মন্তব্য

এই বিষয়ে আরও নিবন্ধ পড়ুন:

Korea Aerospace Industries says its AI module on the 12U BEE-1012 CubeSat, launched on Nuri Oct 7, passed an orbital pilot Oct 20. Given a simulated fault, it diagnosed cause and scope and sent back a fix plan. A main demo starts in December. Image Credit: Yonsei University

Image
Reply

Great paper from Anthropic on AI agents doing ML-for-science research. (bookmark it) If you build AI-scientist systems, this one is worth your time. They propose Agent4Sci, which gives frontier coding agents 20 scientific ML benchmarks across 11 domains and asks them to beat

Image
Reply
আপনি কি কোনো ত্রুটি বা অসঠিকতা খুঁজে পেয়েছেন?আমরা আপনার মন্তব্য যত তাড়াতাড়ি সম্ভব বিবেচনা করব।