Satlyt: ประมวลผล AI บนดาวเทียมโดยตรง
TL;DR: Satlyt สตาร์ทอัพที่ก่อตั้งโดย Rama Afullo อดีตวิศวกรจาก Google Cloud และ SpaceX ระดมทุน 8 ล้านดอลลาร์รอบ seed นำโดย Non Sibi Ventures เพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ให้ดาวเทียมรัน AI บนวงโคจรได้เอง ลดความหน่วงและภาระการสื่อสาร แต่ยังต้องพิสูจน์ความแม่นยำ ต้นทุน และความเสถียรระยะยาว
Satlyt พัฒนาซอฟต์แวร์ให้ดาวเทียมประมวลผล AI บนวงโคจรโดยตรง แทนการส่งข้อมูลทั้งหมดกลับไปยังสถานีภาคพื้นดิน วิธีนี้อาจช่วยลดความหน่วงและลดภาระการสื่อสารได้
บริษัทเพิ่งปิดรอบระดมทุน 8 ล้านดอลลาร์ นำโดย Non Sibi Ventures บริษัทร่วมทุนจากฮูสตัน โดยมี Bernard Harris อดีตนักบินอวกาศของ NASA ร่วมสนับสนุนความเชื่อมั่นของนักลงทุนรายอื่นด้วย แต่ความคุ้มค่าในระยะยาวยังขึ้นอยู่กับความแม่นยำของระบบ ต้นทุนการส่งขึ้นสู่วงโคจร และความเสถียร เพราะการซ่อมบำรุงในอวกาศทำได้ยากมาก
ถ้าเป็นผม มองว่า Satlyt น่าสนใจตรงการเปลี่ยนดาวเทียมจาก “ผู้เก็บข้อมูล” ให้เป็น “ผู้ช่วยตัดสินใจ” ตั้งแต่ต้นทางเลยนะ
Satlyt คือใคร และกำลังแก้ปัญหาอะไร
Satlyt ก่อตั้งโดย Rama Afullo วิศวกรเชื้อสายเคนยา-อเมริกัน ที่เคยทำงานด้านคลาวด์คอมพิวติ้งให้ Google และเคยอยู่ในทีม Starlink ของ SpaceX มาก่อน บริษัทมีฐานอยู่ทั้งที่ Sunnyvale รัฐแคลิฟอร์เนีย และไนโรบี ประเทศเคนยา
Afullo อธิบายแนวทางของ Satlyt ว่าเป็น “Android ของการประมวลผลบนวงโคจร” คือซอฟต์แวร์แบบเปิดที่ทำงานข้ามผู้ให้บริการดาวเทียมได้หลายราย ต่างจากระบบนิเวศแบบปิดของ SpaceX เอง แนวคิดนี้ช่วยให้ดาวเทียมคัดเฉพาะข้อมูลสำคัญก่อนส่งลงพื้น เช่น ภาพที่พบความเปลี่ยนแปลงหรือสัญญาณผิดปกติ จึงเหมาะกับภารกิจที่ต้องตัดสินใจเร็วและมีข้อจำกัดด้านการสื่อสารกับสถานีภาคพื้นดิน
ที่ผ่านมา Satlyt เคยนำโมเดล Gemma ของ Google DeepMind ไปรันบนยานอวกาศของ Momentus มาแล้ว และอ้างว่าช่วยลดขนาดข้อมูลที่ต้องส่งกลับเมื่อซอฟต์แวร์บนดาวเทียมเกิดข้อผิดพลาดได้มากกว่า 60%
เมื่อข้อมูลจากอวกาศมาถึงช้าเกินไป
ลองนึกถึงการติดตามไฟป่าหรือเรือที่กำลังเข้าเขตอันตราย ข้อมูลจากดาวเทียมต้องส่งกลับมายังโลกก่อน แล้วค่อยวิเคราะห์ ทำให้ทีมภาคพื้นดินอาจเห็นสถานการณ์ช้ากว่าที่ควร
Satlyt พยายามแก้จุดนี้ด้วยการให้ AI วิเคราะห์ข้อมูลบนดาวเทียมเอง ระบบจึงคัดเฉพาะภาพหรือสัญญาณที่สำคัญส่งกลับมา ช่วยให้คนตัดสินใจได้เร็วขึ้นในงานที่ทุกนาทีมีความหมาย เหมือนมีเจ้าหน้าที่คอยคัดข่าวสำคัญอยู่บนวงโคจรตลอดเวลา
Satlyt อยู่ตรงไหนในระบบดาวเทียมยุคใหม่
ในห่วงโซ่เทคโนโลยีอวกาศ Satlyt อยู่ในชั้นประมวลผลข้อมูลบนวงโคจร ดาวเทียมแบบเดิมเน้นเก็บภาพหรือสัญญาณแล้วส่งลงมาวิเคราะห์ ส่วนแนวทางของ Satlyt คือให้ AI ช่วยคัดกรองและตีความข้อมูลตั้งแต่บนดาวเทียม
บทบาทนี้ทำให้ดาวเทียมไม่ได้เป็นแค่เซนเซอร์ลอยฟ้า แต่กลายเป็นจุดตัดสินใจเบื้องต้นของระบบ ภูมิหลังของ Afullo ที่ผ่านทั้ง Google และ SpaceX มาก่อน จึงมีพื้นฐานทั้งด้าน AI ซอฟต์แวร์ และระบบอวกาศ ซึ่งเข้ากับโจทย์นี้โดยตรง สัปดาห์นี้ Satlyt เตรียมส่งซอฟต์แวร์ขึ้นไปกับดาวเทียมของ TakeMe2Space ผ่านจรวดของ SpaceX และตั้งเป้าให้ดาวเทียมราว 20% ทั่วโลกใช้ระบบของตนภายในสิ้นทศวรรษนี้ โดย Afullo ให้เหตุผลว่าการส่งดาวเทียมขึ้นไปโดยไม่มี GPU ติดตัว คือโอกาสที่เสียไปโดยเปล่าประโยชน์
ถ้าเปรียบเทียบเป็นทีมทำงาน ดาวเทียมทั่วไปเหมือนน้องเล็กที่เก็บเอกสารแล้วส่งให้พี่ใหญ่บนพื้นโลกวิเคราะห์ทั้งหมด ส่วน Satlyt พยายามให้น้องเล็กช่วยอ่านและคัดประเด็นสำคัญเองก่อนส่งต่อ
จากดาวเทียมที่ส่งข้อมูลกลับบ้าน สู่ดาวเทียมที่ตัดสินใจได้เอง
| Factor | แนวทางเดิม | แนวทางของ Satlyt |
|---|---|---|
| ตำแหน่งการประมวลผล | ศูนย์ภาคพื้นดิน | บนดาวเทียม |
| ความหน่วง | รอส่งข้อมูลลงพื้น | คัดกรองได้ตั้งแต่ต้นทาง |
| ข้อมูลที่ส่งกลับ | ส่งข้อมูลดิบจำนวนมาก | ส่งเฉพาะข้อมูลที่มีความหมาย |
| โครงสร้างพื้นดิน | ต้องพึ่งระบบรับและจัดเก็บข้อมูลมาก | ลดภาระระบบภาคพื้นดิน |
| ข้อจำกัดด้านความเสี่ยง | เสี่ยงจากการสื่อสารขัดข้อง | ต้องควบคุมความแม่นยำและทรัพยากรบนดาวเทียม |
ภาพรวมคือ Satlyt พยายามย้าย “การตัดสินใจเบื้องต้น” ไปไว้ใกล้แหล่งข้อมูล ผลลัพธ์ที่น่าสนใจจึงไม่ใช่แค่ส่งข้อมูลเร็วขึ้น แต่คือการทำให้ภารกิจเดินหน้าต่อได้ แม้การเชื่อมต่อภาคพื้นดินจะไม่พร้อมตลอดเวลา เงินทุน 8 ล้านดอลลาร์ก้อนนี้จึงเป็นแค่จุดเริ่มต้น ความท้าทายจริงจะอยู่ที่การพิสูจน์ว่าระบบทำงานได้แม่นยำและเสถียรพอ เมื่อต้องใช้งานบนดาวเทียมหลายร้อยหลายพันดวงในสภาพแวดล้อมที่ซ่อมแซมแทบไม่ได้เลย