富士通と山口大学は11月27日、マイクロ波を地表に照射して反射波を受信し二次元画像化する低軌道合成開口レーダ(SAR)衛星向けに、衛星上で冗長構成GPUにより10分以内での準リアルタイム画像処理を実現する低電力エッジコンピューティング技術を開発したことを発表した。

堅牢かつ低電力で準リアルタイム画像解析を実現

高度約200kmから約3万6000kmを飛ぶ人工衛星は、地上の広い範囲を一度に観測できるほか、紫外線・赤外線・レーダなどを用いることで、陸上・洋上の広範囲な物体検知や、雲の構造の把握、農作物の健康状態などの情報を調査できることから、その活用が広がっている。ただ一方で、これまで衛星によって取得されたデータは、地上へと転送され処理してから利用されていたため、データ取得から活用に至るまで数時間のタイムラグが発生していた。

また人工衛星は通常太陽電池と蓄電池から電力を賄っており、特に小型衛星ではアプリケーション用途のコンピュータシステムに供給できる電力は通常20W程度以下になるため、システムはこの電力制限に収まる使用にする必要があったとのこと。しかし、電子や陽子などといった宇宙放射線によってコンピュータが誤作動を起こしうるため、多重化などによる誤作動の検出が必須。ただ通常のプログラムではこうした誤作動への対応は考えられておらず、プログラミングが難しいという課題も残していたという。

こうした問題に対して、富士通と山口大は、前者がAIやスーパーコンピュータなどで培ったコンピューティング技術と、後者が有する衛星データ(リモートセンシングデータ)解析技術を応用し、共同で新技術の開発に着手した。

両者によると、コンピュータシステムの開発においては、宇宙放射線などの影響による誤作動の検知を行うため、コンピュータ内に2つのプロセッサを搭載して同じ処理を行い、それぞれの結果を比較することでエラーを検出する方式を採用したとのこと。ただし2つのプロセッサが同じ処理を行う場合には消費電力も倍増することから、今回は消費電力と処理時間の関係が処理内容によって大きく異なることを利用し、処理ごとにコンピュータとプログラムの動作を制御することで、性能と電力制限の両方を満たす環境を実現し、エラー耐性の高い冗長構成をもつシステムを完成させたとする。

また今回の新システムにおいては、LinuxやPythonとよく利用されるオープンソースソフトウェアを用いて、宇宙放射線に対してロバストなプログラムを簡単に作ることができるライブラリ「Fujitsu Research SOft error Radiation Armor」(FRSORA)を開発し、2026年2月には公開予定であることも明かした。同ライブラリでは追加機能をフレームワーク的に提供していくといい、1台のコンピュータでデータ処理を行うプログラムから、2台のコンピュータによる誤作動検出とコンピュータの再起動・再計算機能までを、スムーズに実装できるようにしたという。さらにエラー時の再計算時間削減のために開発された、計算ジョブを分割して処理するエラー処理効率化技術も開発し、FRSORA上で実装可能だとしている。

  • キャプションエラー処理効率化による2回エラー発生時の処理時間の差

    エラー処理効率化による2回エラー発生時の処理時間の差。処理の制限時間は10分で再起動時間は含まない(出所:富士通)

そして富士通と山口大は、開発技術の活用により、衛星を模した消費電力20W以下のシステムにおいて、SAR衛星で取得された生データから、演算量の多いL1(レーダ反射波の情報から地表の様子を計算する圧縮処理)・L2(L1処理後のデータに対し補正を行った後、反射波の状態などから物理量を求める処理)処理を、次の衛星が巡回するまでの時間とされる10分以内、いわば準リアルタイムで完了させることに成功したと発表。具体的には、地上からのレーダ反射波の強度の時間分布から、圧縮処理・補正処理・風速を推定するモデルの適用を行うことで、数百mの単位で海上の風速を算出できたといい、洋上風速の算出を衛星から準リアルタイムで行うことで、風速が高い地点の情報を取得して通知し、船舶の安全に貢献することが期待されるとした。

  • 生データとL1処理後のデータ、海上の風速のL2処理データ

    生データ(左)とL1処理後のデータ(中央)、海上の風速のL2処理データ(右)。なおL2処理後のデータについては海の部分のみを表示しており、風速は色で表示。船や橋も風のある領域として変換されており、実用上はノイズとして取り除かれる(出所:富士通)

なお両者は今後、L2処理の高精度化において地上で取得した大気データが必要とされる場合もあることから、こうした補正を衛星上で行うための研究を進めていくとのこと。また富士通としては、人工衛星上で準リアルタイムでのAI処理までを実現することで、高度な処理判断を伴う即時性の高いサービスや運用の高度化を目指すとしており、実際の人工衛星に今回の新技術を搭載して宇宙空間での実証を行い、プログラミングが容易かつ堅牢な衛星データ処理システムの普及に向けて取り組んでいく予定だとしている。