Японська компанія EdgeCortix продемонструвала свою AI-платформу для периферійних обчислень під час навчань Повітряних сил США. Результати навчань довели її здатність виконувати AI-обчислення безпосередньо під час польоту, що відкриває перспективи використання технології в майбутніх оборонних і космічних місіях.
Компанія повідомила, що її платформа SAKURA-II була інтегрована до бойової системи та протестована під час масштабних військових навчань у межах проєкту, який підтримує Defense Innovation Unit (DIU) Міноборони США. Також EdgeCortix отримала документ DIU, який підтверджує успішне виконання всіх цілей проєкту.

Основною метою демонстрації стала перевірка можливостей виконання AI-обчислень на периферійному рівні, коли обробка даних здійснюється локально з мінімальним енергоспоживанням без залежності від хмарних сервісів. Такі рішення дедалі активніше розглядаються для використання на військових літаках, безпілотниках, автономних платформах і в космічних місіях.
Окрім льотних випробувань, проєкт включав незалежне тестування продуктивності штучного інтелекту, випробування на стійкість до радіації для космічних умов, а також інтеграцію до прототипу шлюзу, призначеного для покращення багатодоменного зв’язку на полі бою між спільними та коаліційними силами.
Платформа SAKURA-II також пройшла незалежне тестування продуктивності AI за підтримки Software Engineering Institute (CMU SEI) при Університеті Карнегі-Меллона. До програми випробувань увійшли тести на вплив важких іонів, проведені NASA, які дозволяють оцінити стійкість платформи до умов орбітальних і місячних місій. За словами EdgeCortix, під час випробувань не було зафіксовано жодних критичних відмов, а лише мінімальні тимчасові ефекти, що підтверджує можливість використання платформи як на низькій навколоземній орбіті, так і в навколомісячному просторі.

Під час льотних випробувань оцінювалася здатність системи виконувати AI-обчислення в реальних умовах експлуатації зі збереженням низького рівня енергоспоживання. “ВПС США та компанія EdgeCortix спільно працювали над інтеграцією SAKURA-II у відповідну бойову систему та випробували її під час масштабних навчань з участю великих сил, підтвердивши ефективність інференції AI в польоті у межах тактично значущого застосування в оперативно-значущих сценаріях”, – заявив директор з оперативних випробувань літаків KC-135, підполковник Спенсер Лідл.
За даними компанії, успішне завершення випробувань підвищило рівень технологічної готовності платформи для застосування на авіаційних системах. Документ DIU Success Memorandum також відкриває можливість переходу до серійного виробництва та подальшого впровадження в оборонних програмах США.

Процесори з технологією периферійного AI виконують завдання машинного навчання безпосередньо на пристроях і не передають дані на віддалені сервери. Такий підхід зменшує затримки, підвищує стійкість систем у разі порушення зв’язку та скорочує енергоспоживання, що робить його особливо перспективним для оборонної, аерокосмічної галузей і автономних систем, які працюють у складних умовах.
“Ця знакова подія підтверджує готовність платформи EdgeCortix SAKURA-II до роботи у складних умовах аерокосмічної та оборонної галузей, – заявив засновник і генеральний директор EdgeCortix доктор Сак’ясінга Дасгупта. – Успішне проведення тестів продуктивності, випробувань на радіаційне опромінення, інтеграції на борту літака та демонстрації експлуатаційних польотів SAKURA-II підкреслює роль енергоефективних периферійних AI-платформ у забезпеченні надійної автономності та стійкого функціонування AI-систем в оборонних та космічних системах нового покоління”.
Штаб-квартира EdgeCortix розташована в Токіо. Рішення компанії орієнтовані на оборонну та аерокосмічну галузі, робототехніку, телекомунікації, промислову автоматизацію та інші сфери, де необхідна обробка AI в режимі реального часу безпосередньо на пристроях.
Читайте також:
- F-35 без радарів… стали реальністю: США офіційно прийняли перші літаки
- Полювання на субмарини: Boeing модернізує патрульні літакі P-8A Poseidon для ВМС США
Джерело: interestingengineering






