Tin ngành
Nvidia đưa chip GPU lên Mặt Trăng
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Nvidia tiếp tục mở rộng tầm ảnh hưởng khi đưa công nghệ GPU của mình lên Mặt Trăng, khẳng định tham vọng thống trị cả ngoài không gian.
Bản dịch AI

Nỗ lực của Nvidia nhằm triển khai các GPU của mình đi khắp mọi nơi đang nhắm đến một mục tiêu mới: Mặt Trăng.
Lunar Outpost, một công ty khởi nghiệp chuyên chế tạo robot cho cơ sở hạ tầng không gian, đã thông báo vào thứ Năm rằng mẫu xe tự hành (rover) tiếp theo của họ lên Mặt Trăng sẽ sử dụng các chip Jetson để điều khiển hệ thống LiDAR. Khi thực hiện điều này, đây có khả năng sẽ là GPU đầu tiên xuất hiện trên bề mặt Mặt Trăng.
"Chúng tôi đang lấy NVIDIA Jetson và so sánh nó với nền tảng tính toán bay vốn đã có nhiều kinh nghiệm hơn trong các chuyến bay vào không gian," CEO Justin Cyrus của Lunar Outpost cho biết. "[Chúng tôi] đang xem xét những ưu điểm, nhược điểm là gì. Và chúng tôi thực sự đang thúc đẩy việc áp dụng các hệ thống hỗ trợ bởi GPU mạnh mẽ hơn này trong những môi trường khắc nghiệt như vậy."
NASA đã khởi động một chiến dịch trả phí cho các công ty tư nhân để khám phá bề mặt Mặt Trăng trước khi thực hiện các kế hoạch đưa phi hành gia trở lại, có thể sớm nhất là vào năm 2028. Chương trình của cơ quan vũ trụ này, được mô phỏng theo cách hợp tác với SpaceX, yêu cầu các công ty công nghệ phát triển các phương tiện mang theo các cảm biến khoa học lên Mặt Trăng để tìm hiểu địa hình và săn tìm các chất như nước, thứ có thể chứng minh là hữu ích hoặc thậm chí mang lại lợi nhuận khi khai thác.
Nvidia gần đây cũng đã công bố quan hệ đối tác với Firefly Aerospace, công ty tư nhân đầu tiên hạ cánh an toàn một robot lên Mặt Trăng, trong đó nền tảng Jetson sẽ hoạt động trên một vệ tinh quay quanh Mặt Trăng để xử lý hình ảnh. Vệ tinh đó nhằm mục đích thu thập dữ liệu cho các nhà khoa học đang cố gắng lập bản đồ Mặt Trăng, đồng thời theo dõi số lượng robot ngày càng tăng trên bề mặt này.
Xe tự hành tiếp theo của Lunar Outpost được đóng gói trên một tàu đổ bộ do Intuitive Machines, một công ty công nghệ khác tập trung vào Mặt Trăng, chế tạo. Xe tự hành này được thiết kế để mang theo một bộ cảm biến vào các miệng hố và những nơi khó khám phá từ quỹ đạo. Nhiệm vụ tiếp theo sẽ là khám phá một địa điểm trên bề mặt Mặt Trăng có tên là Reiner Gamma, nơi một dị thường từ tính đã khiến các nhà khoa học bối rối.
Mỗi nhiệm vụ dự kiến sẽ được thực hiện trên tên lửa Falcon 9 trước khi kết thúc năm nay.
Nền tảng Jetson của Nvidia không nổi tiếng bằng các "cỗ máy" AI như Blackwell và Vera Rubin, nhưng nó là một phần quan trọng của nhiều hệ thống AI vật lý. Được thiết kế nhỏ gọn và tiết kiệm năng lượng, Jetson cho phép các hệ thống robot xử lý dữ liệu đầu vào từ cảm biến tại chỗ, giúp chúng hiểu và phản ứng với thế giới xung quanh nhanh chóng hơn.
"Ngăn xếp tự hành (autonomy stack) của chúng tôi mang tính quyết định (deterministic) hơn một chút vào năm năm trước, và bây giờ nó là sự kết hợp giữa tính quyết định và AI vật lý, điều này khá thú vị," Cyrus nói. "Chúng tôi vẫn chạy cả hai song song, và sau đó công việc của chúng tôi là tìm ra nơi mà AI vật lý thực sự có thể cắm vào ngăn xếp của mình và giúp chúng tôi thực hiện những điều chưa ai từng làm trước đây."
Việc sử dụng GPU trong không gian là một thách thức do môi trường khắc nghiệt. Hầu hết các GPU du hành không gian đều nằm trên quỹ đạo gần Trái Đất, nơi chúng được bảo vệ tương đối khỏi bức xạ và những thay đổi nhiệt độ đột ngột. Mặt Trăng tiếp xúc trực tiếp hơn với bức xạ vũ trụ và sự thay đổi nhiệt độ khi nó trải qua các chu kỳ pha.
"Hệ thống của bạn phải sống sót qua đêm trên Mặt Trăng và phải làm điều đó với mức năng lượng rất thấp," Cyrus cho biết.
Nếu có thể vận hành các con chip trong môi trường đó, các kỹ sư của Lunar Outpost hy vọng rằng phương tiện của họ sẽ có năng lực tốt hơn—có khả năng xử lý môi trường và đưa ra quyết định nhanh chóng hơn. NASA có tham vọng lớn về sự hiện diện bền vững của con người trên Mặt Trăng, nhưng điều đó có khả năng sẽ đòi hỏi các hệ thống tự hành phải mở đường và thực hiện những công việc nặng nhọc.
"Những gì chúng tôi tại Lunar Outpost hiện đang thực hiện là làm thế nào để chuyển từ khám phá sang sự lâu dài, làm thế nào để chúng tôi thực sự xây dựng tiền đồn đó trên Mặt Trăng?" Cyrus nói. "Chúng tôi thực sự nghĩ rằng việc kết hợp các mô hình mang tính quyết định của mình cộng với lớp AI vật lý—đó là điều cho phép chúng tôi làm cho sự hiện diện của con người trong không gian trở nên bền vững, thực sự có được lực lượng lao động robot đó."
Trong vài năm tới, Lunar Outpost có kế hoạch phóng một số xe tự hành nhỏ hơn lên Mặt Trăng, và một chiếc lớn hơn, Pegasus, dự định sẽ chở các phi hành gia. Pegasus đang chờ một tên lửa do công ty không gian của Jeff Bezos, Blue Origin, chế tạo để đưa nó lên Mặt Trăng, nhưng phương tiện phóng đó đã gặp một sự cố vào mùa hè này và chưa rõ khi nào nó sẽ quay trở lại hoạt động.
"Có vẻ như họ đang đạt được tiến bộ khá tốt trên bệ phóng," Cyrus nói. "Tôi không thực sự trả lời được về mốc thời gian của Blue Origin hay mốc thời gian của NASA về việc tái thiết bệ phóng, nhưng theo tất cả những gì chúng tôi được thông báo, chúng tôi vẫn đang đi đúng tiến độ [cho năm 2028]."
Điều đó khiến những tầm nhìn tương lai về các trung tâm dữ liệu không gian và các đội quân robot làm việc trên Mặt Trăng đều phải chờ đợi một thứ: Một tên lửa lớn hơn.
Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.
Tim Fernholz là một nhà báo viết về công nghệ, tài chính và chính sách công. Ông đã theo sát sự trỗi dậy của ngành công nghiệp không gian tư nhân và là tác giả của cuốn sách "Rocket Billionaires: Elon Musk, Jeff Bezos and the New Space Race". Trước đây, ông là phóng viên cấp cao tại Quartz, trang tin tức kinh doanh toàn cầu, trong hơn một thập kỷ, và bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là phóng viên chính trị tại Washington, D.C. Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh thông tin từ Tim bằng cách gửi email đến [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa tới tim_fernholz.21 trên Signal.
Xem tiểu sử

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ TechCrunch AI. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.