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Hace un par de semanas tuvimos la oportunidad de entrevistar a Ken O’Neill, ingeniero de soluciones espaciales de AMD, sobre una serie de temas muy interesantes: el impacto de la tecnología en la exploración espacial, los retos que esta representa, las posibilidades que ofrece y cómo las soluciones especializadas nos están ayudando a abordar las misiones espaciales con mayores garantías.
Una de las misiones recientes más importantes, NISAR, se ha convertido también en una de las más interesantes para el mundillo tecnológico precisamente porque utiliza soluciones especializadas de AMD, y también por las posibilidades e innovaciones que dichas soluciones han traído al mundo de la exploración espacial.
La entrevista versa sobre todo esto, y toca los puntos más importantes de esta misión tanto a nivel de objetivos y de desafíos como a nivel de hardware y de tecnologías utilizadas. Antes de empezar queremos dar las gracias a Ken O’Neill por su tiempo, y por la precisión y claridad con la que respondió cada una de las preguntas.
Ken O’Neill, ingeniero de soluciones espaciales de AMD. Imagen suministrada por AMD.
[Ken] NISAR, o la misión NASA-ISRO SyntheticAperture Radar, es una iniciativa conjunta de observación terrestre entre la NASA y la Organización de Investigación Espacial de India (ISRO). Es la primera misión de su tipo en operar radar de apertura sintética (SAR) de doble banda desde el espacio, utilizando frecuencias L y S, diseñada para permitir una imagen sin precedentes de la superficie terrestre.
La misión ayudará a los científicos a monitorizar y comprender mejor los desastres naturales, como terremotos, volcanes y deslizamientos de tierra, al tiempo que sigue procesos a largo plazo como la dinámica de las capas de hielo, la deforestación y la disminución de aguas subterráneas. La observación pretende equipar a la ciencia climática, la respuesta a desastres y el seguimiento agrícola con un nivel de precisión y frecuencia de revisión nunca antes alcanzado.
Al capturar imágenes de radar altamente detalladas y frecuentes, NISAR generará volúmenes masivos de datos. Aquí es donde el procesamiento y la computación a bordo se vuelven críticos. Los conocimientos obtenidos de NISAR informarán numerosas investigaciones científicas, así como la formulación de políticas y la planificación de sostenibilidad.
[MC] 2.- ¿Cuál es el papel de AMD en la misión NISAR? [Ken] AMD ha proporcionado tecnología de computación adaptativa de alta fiabilidad para la carga útil de radar de NISAR. Nuestros FPGAs tolerantes a la radiación se encargarán de tareas críticas de procesamiento de señales a bordo del satélite. Estos dispositivos soportan la compresión, manipulación y optimización de datos de radar antes de su transmisión, funciones esenciales considerando la cantidad de datos que se recopilan.
Es importante recordar que NISAR recoge datos usando dos bandas de radar simultáneamente, duplicando efectivamente la carga de procesamiento. Históricamente, las misiones de radar enviaban datos sin procesar a la Tierra. Pero el enorme volumen de salida de NISAR exige computación a bordo para filtrar, comprimir y priorizar los datos antes de la transmisión.
Los dispositivos de lógica programable (PL), como los FPGAs y los SoCs adaptativos, permiten procesamiento en tiempo real y de alto rendimiento, mientras operan con bajo consumo de energía, lo que los hace ideales para entornos que requieren sistemas de alta fiabilidad como el espacio.
[MC] 3.- AMD tiene un amplio portafolio de soluciones de hardware. ¿Qué tipo de hardware eligió AMD para esta misión (CPU, SoC, FPGAs, etc.) y por qué? [Ken] Para NISAR, el hardware seleccionado fue nuestro FPGA AMD Virtex®-5QV, un dispositivo endurecido para radiación y de grado espacial, elegido por su baja latencia, bajo consumo, tolerancia a la radiación y soporte a largo plazo.
El Virtex-5QV ofrece una combinación robusta de lógica programable e interfaces de alta velocidad en un formato compacto. Fue diseñado para cumplir con las exigencias estrictas de la operación orbital, donde la fiabilidad no es negociable.
En misiones más recientes, estamos viendo la adopción de SoCs adaptativos de grado espacial más avanzados, como el AMD XQR Versal AI Edge, que integra lógica, procesamiento de señales (DSP), motores de IA y núcleos de CPU.
[MC] 4.- Desde la perspectiva del hardware, ¿cuáles son los desafíos más importantes a superar en este tipo de misión? [Ken] El espacio es implacable. El hardware debe ser resistente a la radiación ionizante, a amplios rangos de temperatura y a condiciones sin posibilidad de reparación. El desafío principal y más único del espacio es la exposición a la radiación y la necesidad de mitigar tanto fallos individuales como la ionización acumulativa que puede degradar o interrumpir los sistemas electrónicos.
Los dispositivos de grado espacial de AMD poseen arquitectura endurecida, empaquetado avanzado y se someten a pruebas rigurosas. Nuestros SoCs adaptativos se exponen a protones, iones pesados y radiación gamma durante las pruebas. También soportamos tolerancia a fallos a nivel de sistema mediante técnicas como la redundancia triple modular (TMR), que permite continuar operando incluso cuando una ruta lógica falla.
Otro desafío es la longevidad. Misiones como NISAR pueden operar durante una década o más. Por eso, diseñamos y apoyamos componentes con ventanas de disponibilidad largas, fabricación consistente y rendimiento confiable a lo largo del tiempo. En el espacio, la fiabilidad no es una característica, es un requisito.
[MC] 5.- Rendimiento frente a fiabilidad y estabilidad: ¿qué importa más en NISAR y cómo aborda AMD ambos aspectos? [Ken] En NISAR, como en cualquier misión espacial, no hay compromiso entre rendimiento y fiabilidad: ambos son esenciales. La carga útil del radar exige un flujo de datos extremadamente alto y capacidades de procesamiento en tiempo real. Al mismo tiempo, cualquier hardware desplegado en el espacio debe cumplir con los estándares más altos de estabilidad y resistencia.
Los SoCs adaptativos y FPGAs de grado espacial combinan la flexibilidad y capacidad de procesamiento necesarias para tareas intensivas, como la manipulación de datos SAR, al tiempo que ofrecen arquitectura endurecida, extensas pruebas de radiación y soporte para estrategias de mitigación de fallos críticas para la misión.
[MC] 6.- ¿Qué tipo de integración de software e IA se utilizó en esta misión? [Ken] La carga útil de NISAR se centra en SAR, y la IA juega un papel de apoyo en optimizar qué datos se transmiten. Con un ancho de banda limitado para la descarga, no es práctico enviar todos los datos sin procesar a la Tierra, por lo que el sistema debe decidir inteligentemente qué vale la pena enviar.
Aquí es donde los dispositivos PL contribuyen. Permiten filtrado, compresión y procesamiento de señales a bordo, y los diseños más nuevos, como los SoCs adaptativos AMD Versal AI Edge, también soportan inferencia de IA directamente en órbita.
Si bien NISAR en sí no ejecuta modelos de IA a gran escala a bordo, futuras misiones usando estos dispositivos podrán soportar aplicaciones como detección de anomalías en telemetría o clasificación de imágenes en tiempo real.
[MC] 7.- ¿Cuál es el objetivo principal de la misión NISAR? [Ken] El objetivo de NISAR es avanzar en la comprensión de la superficie cambiante de la Tierra. Usando imágenes SAR de doble banda, la misión proporcionará observaciones altamente detalladas, consistentes y repetibles de la tierra, el hielo y los océanos a lo largo del tiempo.
Estos datos son invaluables para la ciencia climática: ayudan a rastrear el movimiento de glaciares, medir la humedad del suelo, monitorear la productividad agrícola, observar la actividad tectónica y detectar desastres naturales como deslizamientos o subsidencias.
La precisión y frecuencia de revisión de NISAR lo convierten en una herramienta transformadora para la ciencia del sistema terrestre, proporcionando información útil para científicos, gobiernos y agencias humanitarias sobre cómo está evolucionando nuestro planeta.
[MC] 8.- ¿Cómo están impactando la IA y la especialización del hardware en este tipo de misión espacial? [Ken] A medida que aumentan la resolución de los sensores y las tasas de datos, ya no es viable enviar todo a la Tierra. Las misiones ahora requieren más capacidad de procesamiento en el borde, a bordo del propio satélite. Ahí es donde la inferencia de IA se volverá más común, para casos de uso como clasificación de imágenes, filtrado de datos o monitoreo en tiempo real de la salud de la nave espacial.
Además, estamos viendo detección de anomalías en telemetría usando redes neuronales recurrentes directamente en dispositivos aptos para órbita. Este es el tipo de funcionalidad inteligente a bordo que será crítico para la próxima generación de misiones.
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