La nueva apuesta de la gigante tecnológica podría trasladar el poder de cómputo directamente a las estrellas.
En una jugada audaz que promete redefinir el panorama de la inteligencia artificial y la infraestructura tecnológica mundial, Google presentó Project Suncatcher: un ambicioso “moonshot” que busca desplegar constelaciones de satélites alimentados por energía solar y equipados con potentes TPUs para escalar el procesamiento de machine learning en el espacio.
De tener éxito, esta arquitectura permitiría entrenar modelos de IA a gran escala fuera del planeta, multiplicando la eficiencia energética y reduciendo el impacto sobre los recursos terrestres.
IA en órbita: la propuesta de Google
El corazón del Project Suncatcher es trasladar el cómputo intensivo de IA a órbitas donde el Sol brille casi constantemente. Tal como argumenta el equipo de Google, “el Sol es la fuente de energía definitiva del sistema solar, emitiendo más poder que 100 billones de veces la producción eléctrica total de la humanidad”.
Un panel solar en órbita puede ser hasta ocho veces más eficiente que en la Tierra y, en una órbita sincronizada con el sol, apenas requeriría baterías. Esta abundancia de energía renovable permite pensar en centros de datos espaciales que liberen la presión sobre infraestructuras eléctricas terrestres y avancen hacia una IA más sustentable.
La propuesta técnica implica el despliegue de pequeños satélites en una formación compacta, enlazados mediante conexiones ópticas de alta capacidad —lo que Google define como enlaces ópticos de espacio libre y transceptores DWDM “multicanal”. El objetivo: alcanzar anchos de banda de decenas de terabits por segundo, igualando o superando la conectividad de los mejores data centers terrestres.
Superando retos técnicos y económicos
Uno de los principales desafíos es mantener formaciones de satélites a distancias de apenas 100 a 200 metros en la órbita baja terrestre, a unos 650 km de altitud. Google desarrolló modelos orbitales avanzados basados en las ecuaciones de Hill-Clohessy-Wiltshire y ajustados con modelos numéricos para analizar la viabilidad de clusters tan compactos. Los resultados iniciales muestran que serían necesarias maniobras modestas de corrección para mantener la constelación estable en la órbita sincrónica al Sol.
Otro punto crítico es la resistencia a la radiación de los TPUs, los aceleradores de machine learning que ya utiliza Google en sus nubes. En pruebas de laboratorio, la versión v6e Cloud TPU (“Trillium”) demostró tolerancia a dosis hasta casi tres veces superiores a la que un satélite enfrentaría durante cinco años en el espacio, sin fallas críticas asociadas a la radiación.
El factor económico ya no es la barrera insalvable que supo ser. Analizando la tendencia de los costos de lanzamiento espacial y manteniendo la actual tasa de descenso de precios, Google proyecta que lanzar cargas útiles podría costar menos de U$S 200 por kilo para mediados de la próxima década. Bajo esa condición, “el costo de lanzar y operar un data center espacial podría igualar el costo energético de su equivalente terrestre medido en dólares por kilovatio/año”, aseguran los investigadores.
El primer paso: misión de aprendizaje con Planet
La hoja de ruta de Google continúa con una misión piloto junto a Planet, la compañía estadounidense especializada en observación satelital. Para principios de 2027 se prevé el lanzamiento de dos prototipos para probar el funcionamiento real de los sistemas y validar los enlaces ópticos para tareas de machine learning distribuidas. Será la primera demostración concreta de esta integración tecnológica.
Mirando al largo plazo, Project Suncatcher anticipa constelaciones capaces de alcanzar escalas de gigavatios, combinando diseños aún más integrados entre generación solar, cómputo y gestión térmica, en una analogía similar a cómo la miniaturización y convergencia en los smartphones revolucionó los sistemas integrados en los últimos 20 años.
Lo que comenzó como un “moonshot” de Google se perfila como el próximo capítulo en la carrera global por una IA más verde, más potente y, tal vez, literalmente fuera de este mundo. Como los pioneros del gigante tecnológico remarcan, “las ideas más desafiantes son las que terminan cambiando el mundo”.
