Google ने एआई-चिप वाले उपग्रह का पहला प्रोटोटाइप अंतरिक्ष में भेजा

द्वारा संपादित: Tatyana Hurynovich

1 अक्टूबर 2026 को SpaceX ने Google के एआई-चिप वाले उपग्रह के पहले प्रोटोटाइप को कक्षा में प्रक्षेपित किया। Falcon 9 रॉकेट ने कैलिफ़ोर्निया के वैंडेनबर्ग बेस से Transporter-18 मिशन के तहत उड़ान भरी।

MVP नाम वाला यह उपग्रह आकार में लगभग एक रेफ्रिजरेटर जितना है। इस पर Google के चार टेंसर प्रोसेसर (TPU) लगे हैं — वही चिप्स जो कंपनी के ज़मीनी डेटा सेंटरों में इस्तेमाल होते हैं।

Suncatcher परियोजना का लक्ष्य यह जाँचना है कि अंतरिक्ष में एआई के लिए गणना शक्ति रखी जा सकती है या नहीं। उपग्रह के सौर पैनल लगभग एक किलोवाट ऊर्जा पैदा करते हैं — जो चिप्स के संचालन और Gemini के साधारण अनुरोधों के प्रसंस्करण के लिए पर्याप्त है।

अंतरिक्ष में चिप्स को विकिरण, तापमान के उतार-चढ़ाव और सामान्य शीतलन के अभाव का सामना करना पड़ेगा। Google ने पहले ही TPU का ज़मीन पर अंतरिक्षीय विकिरण जैसी परिस्थितियों में परीक्षण किया है, और अब उन्हें वास्तविक परिस्थितियों में परखेगी।

यह उपग्रह Planet Labs कंपनी के प्लेटफ़ॉर्म पर बनाया गया है। शुरू में Google ने 2027 में अपने दो स्वतंत्र यान प्रक्षेपित करने की योजना बनाई थी, लेकिन चिप्स को तैयार उपग्रह में जोड़कर परीक्षणों में तेज़ी लाई।

भविष्य में कंपनी लेज़र संचार चैनलों से जुड़े दर्जनों उपग्रहों के पूरे तारामंडल बनाने पर विचार कर रही है। फ़िलहाल MVP ज़्यादा देर तक काम नहीं करेगा — प्रति सत्र कुछ मिनट — और पृथ्वी पर डेटा भेजेगा।

जिन सवालों का हल निकालना बाकी है, उनमें एक यह है: निर्वात में ताप-नलिकाओं और रेडिएटरों की मदद से शक्तिशाली प्रोसेसरों से गर्मी कितने कुशलता से निकाली जा सकेगी।

यह उपग्रह एक वर्ष के सक्रिय संचालन के लिए बनाया गया है, हालाँकि वायुमंडल में जलने से पहले यह छह वर्ष तक कक्षा में रह सकता है। Google इस बात पर ज़ोर देती है कि यह केवल एक शुरुआती प्रयोग है, और पूर्ण कक्षीय डेटा सेंटरों तक अभी बहुत दूर है।

खगोलविद पहले ही भविष्य के तारामंडलों से आकाश के प्रकाश प्रदूषण में संभावित वृद्धि को लेकर चिंता जता रहे हैं।

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स्रोतों

  • Google’s AI satellite successfully launches into space

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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

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