চীন কক্ষপথে চলমান AI ব্যবহার করে স্থল রোবোটকে নিয়ন্ত্রণ করছে

কক্ষপথ থেকে বুদ্ধিমত্তা

GuoXing Aerospace Technology এবং Shanghai Jiao Tong University থেকে একটি চীনা দল দ্বারা পরিচালিত প্রথম সফল প্রদর্শনে, কক্ষপথে চলমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা inference ব্যবহার করে স্থল-ভিত্তিক humanoid রোবোট নিয়ন্ত্রণ করা হচ্ছে — স্যাটেলাইট সমষ্টিতে voice commands প্রসেস করে, real-time এ পৃথিবীতে motion instructions ফেরত পাঠাচ্ছে।

প্রযুক্তিগত সেটআপ একটি রিলে চেইন হিসাবে কাজ করে: একজন মানব অপারেটর মাটিতে voice command জারি করে। সেই command GuoXing এর low Earth orbit স্যাটেলাইট constellation এ প্রেরণ করা হয়, যেখানে Alibaba এর Qwen3 large language model — স্যাটেলাইটগুলিতে radiation-shielded computing hardware এ চলছে — command প্রসেস করে এবং motion instructions তৈরি করে। সেই instructions পৃথিবীতে ফেরত পাঠানো হয়, যেখানে OpenClaw নামের একটি open-source AI agent তাদের রোবোটের physical movements এ অনুবাদ করে।

এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

এই প্রদর্শন বেশ কয়েকটি সংযুক্ত কারণে গুরুত্বপূর্ণ। প্রথমত, এটি validate করে যে জটিল AI inference — শুধু data relay নয়, বরং actual computation — orbital hardware এ নির্ভরযোগ্যভাবে চলতে পারে, যা space এর thermal, radiation, এবং vibration environment এর সংস্পর্শে রয়েছে। কক্ষপথে large language model চালানো orbital systems যা আগে পরিচালনা করেছে তার থেকে গুণগতভাবে আলাদা একটি অর্জন।

দ্বিতীয়ত, এটি দূরবর্তী পরিবেশে স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম স্থাপনের সবচেয়ে বিরক্তিকর সমস্যার একটি সম্ভাব্য সমাধান প্রদর্শন করে: network connectivity। স্বায়ত্তশাসিত রোবোট, drones, এবং vehicles যা disaster zones, remote wilderness, deep ocean পরিবেশ, বা conflict areas এ কাজ করে, তারা প্রায়ই terrestrial networks এ প্রবেশাধিকার হারায়, যা cloud-based AI systems এর জন্য প্রয়োজন। Space-based inference এই নির্ভরতা দূর করে — যতক্ষণ একটি স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম একটি স্যাটেলাইটের সাথে যোগাযোগ করতে পারে, এটি স্থানীয় infrastructure এর উপর নির্বিশেষে AI reasoning capabilities অ্যাক্সেস করতে পারে।

অতিক্রম করা প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জগুলি

Space এ AI computing hardware পরিচালনা করা মাটিতে এটি পরিচালনা করার চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে কঠিন। Solar radiation এবং cosmic rays semiconductor devices এ bit-flip errors কারণ করে, যা ground-based systems পরিচালনা করতে পারে কিন্তু orbit এ আরও চ্যালেঞ্জিং হয়ে ওঠে। Thermal environment ও extreme — AI chips উল্লেখযোগ্য heat উৎপন্ন করে যা মাটিতে fans এবং liquid cooling দ্বারা সরানো হয়, কিন্তু space এ শুধুমাত্র radiation দ্বারা dissipate করতে হবে।

GuoXing এর পদ্ধতি orbital environment এর জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা shielded computing hardware অন্তর্ভুক্ত করে, সম্ভবত radiation-hardened components এবং thermal management designs ব্যবহার করে যা reliability এর বিনিময়ে কম절対 performance গ্রহণ করে। এই fact যে Qwen3 real-time robot control এর জন্য যথেষ্ট গতিতে inference tasks চালাতে পারে, এটি পরামর্শ দেয় যে এই engineering challenges ব্যবহারিক স্তরে সমাধান করা হয়েছে।

Constellation এবং Vision

GuoXing ইতিমধ্যে 12 টি স্যাটেলাইট স্থাপন করেছে এবং 2026 এ দুটি অতিরিক্ত clusters স্থাপন করার পরিকল্পনা করছে, যার লক্ষ্য 2030 দ্বারা 1,000 স্যাটেলাইট। তাদের দীর্ঘমেয়াদী vision একটি 2,800-স্যাটেলাইট network বর্ণনা করে, 2035 দ্বারা inference satellites এবং training satellites এর মধ্যে বিভক্ত — বৈশ্বিক স্কেলে AI computation এর জন্য একটি dedicated orbital infrastructure।

এই ambition উল্লেখযোগ্য engineering এবং economic challenges এর সম্মুখীন হয়, কিন্তু underlying logic sound — যেমন autonomous systems পৃথিবী জুড়ে প্রতিটি environment এ proliferate করে, যে assumption যে reliable ground networks সর্বদা available থাকবে তা increasingly problematic হয়ে ওঠে। একটি orbital AI infrastructure একটি fallback প্রদান করে যা কোনো দেশের communication infrastructure এর উপর নির্ভর করে না।

চীনের broader technology ambitions এর জন্য, space-based AI inference দুটি domains এর একটি convergence প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে দেশ দ্রুত অগ্রসর হচ্ছে: large language model development এবং commercial space launch capability। Humanoid robot প্রদর্শন একটি visible proof point একটি কৌশলের জন্য যা, সফল হলে, China-based operators কে global autonomous systems markets এ একটি unique capability দিতে পারে।

এই নিবন্ধ Interesting Engineering দ্বারা রিপোর্টিং এর উপর ভিত্তি করে। মূল নিবন্ধ পড়ুন.