China draait AI-modellen op Three-Body satellietzwerm

China heeft met succes een netwerk van satellieten getest dat in staat is om complexe AI-modellen direct in een baan om de aarde uit te voeren, wat een belangrijke sprong voorwaarts betekent voor de Three-Body Computing Constellation. Dit experimentele zwermnetwerk, ontwikkeld door Zhejiang Lab in samenwerking met internationale partners, demonstreert het potentieel van orbital edge computing om enorme hoeveelheden data in de ruimte te verwerken, waardoor de flessenhals van traditionele doorsturing via grondstations wordt omzeild. Op 16 februari 2026 bevestigden onderzoekers dat het netwerk met succes 10 kunstmatige-intelligentiemodellen heeft ingezet, waarmee een nieuwe architectuur voor gedecentraliseerde verwerking in de ruimte is gevalideerd.

De Three-Body Computing Constellation vertegenwoordigt een strategische verschuiving van eenvoudige gegevensverzameling naar actieve intelligentie in een baan om de aarde. Traditioneel fungeren satellieten als "spiegels", die ruwe data vastleggen en naar de aarde stralen voor analyse, wat aanzienlijke vertraging (latency) veroorzaakt en de communicatiebandbreedte zwaar belast. Door krachtige computerhardware in de satellieten zelf te integreren, streeft Zhejiang Lab naar het creëren van een "computer in de lucht" die data in realtime kan interpreteren en direct bruikbare inzichten kan leveren aan gebruikers op de grond of in de verre ruimte.

Welke AI-modellen draaien op de orbitale satellieten van China?

De Three-Body Computing Constellation van China exploiteert momenteel 10 kunstmatige-intelligentiemodellen in een baan om de aarde, waaronder twee enorme systemen met 8 miljard parameters voor aardobservatie en astronomische analyse. Deze modellen maken autonome kenmerkidentificatie en realtime classificatie van kosmische gebeurtenissen mogelijk, waardoor de hoeveelheid data die voor verwerking naar grondstations op aarde moet worden verzonden, drastisch wordt verminderd.

De technische complexiteit van deze modellen is ongekend voor orbitale hardware. Specifiek heeft het aardobservatiemodel met 8 miljard parameters zijn effectiviteit al bewezen tijdens een missie in november 2025. Het voerde een infrastructuurmeting uit over 189 vierkante kilometer in het noordwesten van China, waarbij bruggen en stadions succesvol werden geïdentificeerd ondanks zware sneeuwval. Tegelijkertijd wordt een astronomisch tijdsdomeinmodel gebruikt om kosmische verschijnselen te analyseren. Belangrijke hoogtepunten van de huidige AI-implementatie zijn onder meer:

• 99 procent nauwkeurigheid bij het realtime classificeren van gammaflitsen.
• Autonome detectie van geospatiale kenmerken onder ongunstige weersomstandigheden.
• Realtime datacompressie door het uitfilteren van irrelevante beelden vóór verzending.
• Gedistribueerd computen in een baan om de aarde, waarbij complexe taken over meerdere satellietnodes worden verdeeld.

Hoe werkt inter-satellietnetwerkvorming in de Three-Body Computing Constellation?

Inter-satellietnetwerkvorming binnen de constellatie functioneert via een gedistribueerd crosslink-systeem waarmee meerdere ruimtevaartuigen tegelijkertijd data en verwerkingstaken kunnen delen. Door gebruik te maken van hogesnelheidscommunicatieverbindingen creëert de zwerm een functioneel orbitaal computernetwerk dat informatie tussen eenheden routeert om de computationele werklast te optimaliseren en traditionele vertragingen via de grond te omzeilen door middel van gedeelde bronnen in de ruimte.

Tests die de afgelopen negen maanden zijn uitgevoerd, hebben bevestigd dat zes ruimtevaartuigen binnen de vloot stabiele inter-satellietverbindingen kunnen onderhouden om als één verwerkingseenheid te functioneren. Deze "zwermintelligentie" stelt de satellieten in staat om datapakketten naadloos over te dragen, zodat wanneer één satelliet overbelast is of buiten bereik is, een andere de rekenlast kan overnemen. Missiecontroleurs van Zhejiang Lab hebben deze crosslinks gebruikt om gedistribueerd computen te demonstreren, waarbij een enkele grote AI-taak wordt opgesplitst en opgelost door verschillende satellieten die samenwerken. Deze capaciteit is essentieel voor het beheren van de enorme datasets die worden gegenereerd door moderne hyperspectrale en röntgensensoren.

Welke rekenkracht zal de volledige Three-Body Computing Constellation bieden?

Zodra de Three-Body Computing Constellation volledig is ingezet met meer dan 1.000 satellieten, zal deze naar verwachting een totale prestatie leveren van 100 triljoen operaties per seconde. Deze enorme schaalvergroting ten opzichte van het initiële proefprogramma met 12 satellieten is gericht op het vestigen van een gedecentraliseerde orbitale supercomputer die in staat is tot bijna onmiddellijke gegevensverwerking voor wereldwijde eindgebruikers en complexe missies voor diepe ruimteverkenning.

Het stappenplan voor de constellatie omvat een snelle uitbreiding na het succes van de eerste 12 satellieten die in mei 2025 werden gelanceerd. Volgens Li Chao, een hoofdonderzoeker bij Zhejiang Lab, is het uiteindelijke doel om een alomtegenwoordig computernetwerk te bieden in een lage aardbaan (LEO). Met 100 triljoen operaties per seconde — gelijk aan 's werelds krachtigste supercomputers op aarde — zal het netwerk slim stadsbeheer, milieumonitoring en autonome navigatie voor andere ruimtevaartuigen ondersteunen. Dit prestatieniveau zorgt ervoor dat gegevens uit de ruimte niet langer een "opslaan-en-doorsturen"-product zijn, maar een realtime hulpmiddel voor wereldwijde infrastructuur.

Gevolgen voor ruimtewetenschap en communicatie

De overgang naar orbital edge computing doorbreekt effectief de "downlink-flessenhals" die de bruikbaarheid van satellieten decennialang heeft beperkt. Door gegevens bij de bron te verwerken, minimaliseert de Three-Body Computing Constellation de noodzaak voor hogebandbreedte radiofrequente of laserverbindingen met de grond. Dit is met name cruciaal voor de astrofysica; zo kunnen twee satellieten die zijn uitgerust met kosmische röntgenpolarisatiedetectoren nu direct gammaflitsen identificeren en rapporteren, waardoor telescopen op de grond kunnen draaien en de gebeurtenissen kunnen observeren voordat ze vervagen. Deze realtime capaciteit zou kunnen leiden tot doorbraken in ons begrip van hoogenergetische kortstondige gebeurtenissen in het universum.

Bovendien biedt de gedecentraliseerde aard van deze AI-zwerm een niveau van veerkracht dat traditionele monolithische satellieten missen. Als een enkele eenheid uitvalt of wordt beschadigd door ruimtepuin, maken de netwerkprotocollen het voor de resterende vloot mogelijk om data om te leiden en de AI-verwerkingslast te herverdelen. Deze architectuur zal naar verwachting dienen als blauwdruk voor toekomstige Internet of Things (IoT)-frameworks in de ruimte, waardoor miljoenen apparaten verbinding kunnen maken via een snelle, intelligente orbitale ruggengraat.

Toekomstige richtingen: het opschalen van de orbitale zwerm

Vooruitkijkend is Zhejiang Lab van plan het lanceerschema te versnellen om binnen de komende jaren de mijlpaal van 1.000 satellieten te bereiken. Toekomstige iteraties van de hardware zullen waarschijnlijk nog grotere AI-modellen en robuustere inter-satelliet lasercommunicatiesystemen bevatten om de datadoorvoer te verhogen. Het succes van de huidige modellen met 8 miljard parameters suggereert dat grote taalmodellen (LLM's) en gespecialiseerde generatieve AI uiteindelijk in een baan om de aarde kunnen worden gehost om te helpen bij autonome missieplanning voor maan- of Mars-expedities. Naarmate de Three-Body Computing Constellation groeit, zal deze de relatie tussen terrestrische datacenters en orbitale activa herdefiniëren, en een tijdperk inluiden waarin de meest kritieke berekeningen kilometers boven het aardoppervlak plaatsvinden.