Google, yapay zekâ çipli uydunun ilk prototipini uzaya gönderdi

Düzenleyen: Tatyana Hurynovich

1 Ekim 2026 tarihinde SpaceX, Google'ın yapay zekâ çipli uydusunun ilk prototipini yörüngeye fırlattı. Falcon 9 roketi, Transporter-18 görevi kapsamında Kaliforniya'daki Vandenberg üssünden havalandı.

MVP adı verilen uydu, yaklaşık bir buzdolabı büyüklüğünde. Gövdesinde, şirketin yerdeki veri merkezlerinde kullanılan aynı çipler olan dört adet Google tensör işlemcisi (TPU) bulunuyor.

Suncatcher projesi, yapay zekâ için hesaplama gücünün uzayda konumlandırılmasının mümkün olup olmadığını test etmeyi amaçlıyor. Uydunun güneş panelleri, çiplerin çalışması ve basit Gemini sorgularının işlenmesi için yeterli olan yaklaşık bir kilovat enerji üretiyor.

Uzayda çipler radyasyon, sıcaklık dalgalanmaları ve alışılmış soğutmanın yokluğuyla karşılaşacak. Google, TPU'ları Dünya'da uzay radyasyonunu taklit eden koşullarda zaten test etti ve şimdi onları gerçek koşullarda sınayacak.

Uydu, Planet Labs şirketinin platformu üzerine inşa edildi. Google başlangıçta 2027 yılında kendi iki aracını fırlatmayı planlıyordu, ancak çipleri hazır bir uyduya entegre ederek testleri hızlandırdı.

Şirket gelecekte, lazer iletişim kanallarıyla birbirine bağlanan onlarca uydudan oluşan takımyıldızlar oluşturmayı değerlendiriyor. Şimdilik MVP uzun süre çalışmayacak — seans başına birkaç dakika — ve verileri Dünya'ya iletecek.

Çözülmesi gereken sorulardan biri de şu: Güçlü işlemcilerden ısının vakumda ısı boruları ve radyatörler yardımıyla ne kadar etkili bir şekilde uzaklaştırılabileceği.

Uydu, atmosferde yanmadan önce yörüngede altı yıla kadar kalabilse de bir yıllık aktif çalışma için tasarlandı. Google bunun yalnızca erken bir deney olduğunu ve tam kapsamlı yörünge veri merkezlerine daha çok yol olduğunu vurguluyor.

Gökbilimciler, gelecekteki takımyıldızların gökyüzündeki ışık kirliliğini olası artışına ilişkin endişelerini şimdiden dile getiriyor.

28 Görüntülenme

Kaynaklar

  • Google’s AI satellite successfully launches into space

Yorumlar

Bu konuyla ilgili daha fazla makale okuyun:

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

OpenAI showed that AI agents can handle the slowest step in modern biology, making sense of huge experiments. By splitting a huge brain experiment among 1,946 AI agents, OpenAI got in 32 minutes what it estimates would take people months: a ranked list of leads for new

Image
OpenAI
OpenAI
@OpenAI

GPT-Rosalind surfaced a new lead for drug discovery: could restoring cholesterol transport protect neurons from degeneration? DCTN1 is a gene linked to Perry syndrome, a rare neurodegenerative disorder. In mouse-brain data, disrupting it increased expression of genes involved in

Reply
Bir hata veya yanlışlık buldunuz mu?Yorumlarınızı en kısa sürede değerlendireceğiz.