Pitt öğrencileri, Lockheed Martin’in GEO uydusu LINUSS’ta uygulama çalıştırdı

University of Pittsburgh’ten Dikchhya Kharel ve Nischal Kharel, lisans öğrencisiyken geliştirdikleri yazılımları Lockheed Martin’in jeosenkron yörüngedeki LM LINUSS uydusunda başarıyla çalıştırdı. 22.236 mil (yaklaşık 35.786 km) yükseklikteki GEO test platformunda gerçekleştirilen deneme, üniversite-sanayi iş birliğinin yörüngede yazılım güncellemeleri çağını nasıl hızlandırdığını gösteriyor.

GEO’da yazılım güncellemesi: LINUSS ve SmartSat

Jeosenkron yörüngedeki küçük uydulardan oluşan LM LINUSS, uyduların göreve çıktıktan sonra yazılımla yeni kabiliyetler kazanmasını sağlayan SmartSat mimarisiyle öne çıkıyor. Bu yaklaşım, yörüngedeyken “over‑the‑air” yazılım yüklemeleriyle yeni görevleri devreye alma imkânı veriyor; böylece kritik görevlerde hızlı adaptasyon ve daha yüksek özerklik sağlanıyor. Lockheed Martin’in 2022’de başlattığı LINUSS gösterimi, küçük uyduların GEO’da manevra, yakın yakınlaşma ve yerleşik işlem gücü gibi yetenekleri nasıl sınadığını da kanıtladı.

İki proje, tek hedef: veriyi akıllıca taşımak

Kharel kuzenler, Pitt’in NSF SHREC merkezi ve Lockheed Martin iş birliğiyle iki farklı uygulama geliştirdi. Nischal Kharel, uydu görüntülerini verimli iletmek için bir CNN JPEG sıkıştırma yaklaşımı üzerinde çalıştı. Yeryüzü testlerinde çalışan uygulama, uydudaki bellek kısıtına takıldı; bu da sınırlı kaynaklarda kod optimizasyonunun neden kritik olduğunu pratikte gösterdi.

Dikchhya Kharel ise, uydunun ürettiği sayısız görüntü içinden kayda değer olanları yerinde ayıklayan bir makine öğrenimi modeli üzerinde çalıştı. ZCU102 kartı üzerinde paketlenen uygulama, LINUSS’ta otonom sınıflandırma yaparak veriyi parçalara (tile) ayırdı ve gereksiz iletimi azalttı. Sonuç: sınırlı bant genişliği ve depolama daha verimli kullanıldı; yer istasyonuna sadece en kritik bilgiler indi.

• GEO operasyon yüksekliği: 35.786 km
• Uydu: LM LINUSS (GEO CubeSat testbed)
• Odak: Yerleşik ML ile veri azaltma ve verimli iletim

Eğitimden yörüngeye: SHREC modeli neyi kanıtladı?

Projede Alan George, Samuel Dickerson, Linus Silbernagel ve Evan Gretok’un rehberliğiyle ilerleyen ekip, üniversite laboratuvarında taklit edilen uydu konfigürasyonundan gerçek yörüngeye uzanan uçtan uca bir süreç yürüttü. Bu sayede öğrenciler, bellek kısıtları, radyasyon dayanımı ve paketleme gereksinimleri gibi, derslerde anlatılan kavramları gerçek donanım ve yörünge koşullarında deneyimledi.

Sonuç, uzayda uç bilişim ve yerleşik yapay zekâ için güçlü bir örnek. Kritik verinin uyduda işlenmesi; gecikmeyi, yer istasyonu yükünü ve iletişim maliyetini azaltıyor. Öte yandan benzeri programlar, mühendislik eğitiminde uygulamalı araştırmayı hızlandırarak mezunların sanayiye hazır yetkinliklerle çıkmasını sağlıyor.