China hat erfolgreich ein Netzwerk von Satelliten getestet, die in der Lage sind, komplexe KI-Modelle direkt im Orbit auszuführen, was einen bedeutenden Sprung für die Three-Body Computing Constellation markiert. Entwickelt vom Zhejiang Lab in Zusammenarbeit mit internationalen Partnern, demonstriert dieser experimentelle Schwarm das Potenzial von Orbital Edge Computing, um riesige Datenmengen im Weltraum zu verarbeiten und so den Engpass herkömmlicher Bodenstations-Relays zu umgehen. Am 16. Februar 2026 bestätigten Forscher, dass das Netzwerk erfolgreich 10 Modelle der künstlichen Intelligenz implementiert hat, was eine neue Architektur für die dezentrale weltraumbasierte Verarbeitung validiert.
Die Three-Body Computing Constellation stellt eine strategische Abkehr von der einfachen Datenerfassung hin zu aktiver On-Orbit-Intelligenz dar. Traditionell fungieren Satelliten als „Spiegel“, die Rohdaten erfassen und zur Analyse zur Erde senden, was erhebliche Latenzzeiten verursacht und die Kommunikationsbandbreite belastet. Durch die Integration von Hochleistungs-Computing-Hardware in die Satelliten selbst zielt das Zhejiang Lab darauf ab, einen „Computer im Himmel“ zu schaffen, der Daten in Echtzeit interpretieren kann und so direkt verwertbare Erkenntnisse für Nutzer am Boden oder im Deep Space liefert.
Welche KI-Modelle laufen auf Chinas orbitalen Satelliten?
Chinas Three-Body Computing Constellation betreibt derzeit 10 Modelle der künstlichen Intelligenz im Orbit, darunter zwei massive 8-Milliarden-Parameter-Systeme für die Fernerkundung und astronomische Analysen. Diese Modelle ermöglichen eine autonome Merkmalsidentifizierung und Echtzeit-Klassifizierung kosmischer Ereignisse, wodurch das Datenvolumen, das zur Verarbeitung an erdgebundene Bodenstationen zurückübermittelt werden muss, drastisch reduziert wird.
Die technische Raffinesse dieser Modelle ist beispiellos für orbitale Hardware. Konkret hat das 8-Milliarden-Parameter-Fernerkundungsmodell seine Wirksamkeit bereits während einer Mission im November 2025 unter Beweis gestellt. Es führte eine Infrastrukturuntersuchung über 189 Quadratkilometer im Nordwesten Chinas durch und identifizierte trotz starker Schneebedeckung erfolgreich Brücken und Stadien. Gleichzeitig wird ein astronomisches Zeitbereichsmodell zur Analyse kosmischer Phänomene eingesetzt. Zu den wichtigsten Highlights des aktuellen KI-Einsatzes gehören:
- 99 Prozent Genauigkeit bei der Klassifizierung von Gammastrahlenausbrüchen in Echtzeit.
- Autonome Erkennung von geospatialen Merkmalen unter widrigen Wetterbedingungen.
- Datenkompression in Echtzeit durch Herausfiltern irrelevanter Bilder vor der Übertragung.
- On-Orbit Distributed Computing, das komplexe Aufgaben auf mehrere Satellitenknoten aufteilt.
Wie funktioniert die Vernetzung zwischen den Satelliten in der Three-Body Computing Constellation?
Die Vernetzung zwischen den Satelliten innerhalb der Konstellation funktioniert über ein verteiltes Crosslink-System, das es mehreren Raumfahrzeugen ermöglicht, Daten und Rechenaufgaben gleichzeitig zu teilen. Durch die Nutzung von Hochgeschwindigkeits-Kommunikationsverbindungen schafft der Schwarm ein funktionales orbitales Rechennetzwerk, das Informationen zwischen den Einheiten leitet, um die Rechenlast zu optimieren und herkömmliche Latenzen von Bodenstationen durch gemeinsame On-Orbit-Ressourcen zu umgehen.
Tests in den letzten neun Monaten haben bestätigt, dass sechs Raumfahrzeuge innerhalb der Flotte stabile Inter-Satelliten-Verbindungen aufrechterhalten können, um als eine einzige Verarbeitungseinheit zu fungieren. Diese „Schwarmintelligenz“ ermöglicht es den Satelliten, Datenpakete nahtlos zu übergeben und sicherzustellen, dass ein anderer Satellit die Rechenlast übernehmen kann, wenn ein Satellit überlastet oder außer Reichweite ist. Missionskontrolleure am Zhejiang Lab haben diese Crosslinks genutzt, um Distributed Computing zu demonstrieren, bei dem eine einzelne große KI-Aufgabe partitioniert und von mehreren tandemartig arbeitenden Satelliten gelöst wird. Diese Fähigkeit ist entscheidend für die Verwaltung der massiven Datensätze, die von modernen Hyperspektral- und Röntgensensoren erzeugt werden.
Welche Rechenleistung wird die vollständige Three-Body Computing Constellation bieten?
Sobald die Three-Body Computing Constellation mit über 1.000 Satelliten vollständig einsatzbereit ist, wird eine Gesamtleistung von 100 Trillionen Operationen pro Sekunde prognostiziert. Diese massive Skalierung vom ursprünglichen 12-Satelliten-Pilotprogramm zielt darauf ab, einen dezentralen orbitalen Supercomputer zu etablieren, der zu einer nahezu verzögerungsfreien Datenverarbeitung für globale Endnutzer und komplexe Deep-Space-Explorationsmissionen in der Lage ist.
Der Fahrplan für die Konstellation sieht eine schnelle Expansion nach dem Erfolg der ersten 12 im Mai 2025 gestarteten Satelliten vor. Laut Li Chao, einem leitenden Forscher am Zhejiang Lab, ist das ultimative Ziel die Bereitstellung einer allgegenwärtigen Rechenstruktur im Low Earth Orbit (LEO). Mit 100 Trillionen Operationen pro Sekunde – was den leistungsstärksten terrestrischen Supercomputern der Welt entspricht – wird das Netzwerk Smart-City-Management, Umweltüberwachung und autonome Navigation für andere Raumfahrzeuge unterstützen. Dieses Leistungsniveau stellt sicher, dass weltraumbasierte Daten keine reine „Speichern-und-Weiterleiten“-Ware mehr sind, sondern eine Echtzeit-Ressource für die globale Infrastruktur.
Implikationen für Weltraumwissenschaft und Kommunikation
Der Übergang zum Orbital Edge Computing bricht effektiv den „Downlink-Engpass“, der den Nutzen von Satelliten seit Jahrzehnten einschränkt. Durch die Verarbeitung der Daten direkt an der Quelle minimiert die Three-Body Computing Constellation den Bedarf an Hochbreitband-Funkfrequenz- oder Laserverbindungen zum Boden. Dies ist besonders wichtig für die Astrophysik; zum Beispiel können zwei mit Detektoren für kosmische Röntgenpolarisation ausgestattete Satelliten nun Gammastrahlenausbrüche sofort identifizieren und melden, sodass bodengebundene Teleskope schwenken und die Ereignisse beobachten können, bevor sie verblassen. Diese Echtzeit-Fähigkeit könnte zu Durchbrüchen in unserem Verständnis von hochenergetischen transienten Ereignissen im Universum führen.
Darüber hinaus bietet die dezentrale Natur dieses KI-Schwarms ein Maß an Resilienz, das herkömmlichen monolithischen Satelliten fehlt. Wenn eine einzelne Einheit ausfällt oder durch Weltraumschrott beschädigt wird, erlauben die Vernetzungsprotokolle der verbleibenden Flotte, Daten umzuleiten und die KI-Rechenlast neu zu verteilen. Diese Architektur soll als Blaupause für künftige Internet-of-Things (IoT)-Frameworks im Weltraum dienen und es Millionen von Geräten ermöglichen, sich über ein intelligentes orbitales Hochgeschwindigkeits-Backbone zu verbinden.
Zukünftige Richtungen: Skalierung des orbitalen Schwarms
Mit Blick auf die Zukunft plant das Zhejiang Lab, den Startplan zu beschleunigen, um den Meilenstein von 1.000 Satelliten innerhalb der nächsten Jahre zu erreichen. Zukünftige Iterationen der Hardware werden wahrscheinlich noch größere KI-Modelle und robustere Inter-Satelliten-Laserkommunikationssysteme enthalten, um den Datendurchsatz zu erhöhen. Der Erfolg der aktuellen 8-Milliarden-Parameter-Modelle legt nahe, dass große Sprachmodelle (LLMs) und spezialisierte generative KI schließlich im Orbit untergebracht werden könnten, um bei der autonomen Missionsplanung für Mond- oder Mars-Expeditionen zu helfen. Während die Three-Body Computing Constellation wächst, wird sie die Beziehung zwischen terrestrischen Rechenzentren und orbitalen Ressourcen neu definieren und eine Ära einleiten, in der die kritischsten Berechnungen meilenweit über der Erdoberfläche stattfinden.
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