LONDON / SAN FRANCISCO (IT BOLTWISE) – Ein neues KI-gestütztes Kompressionsverfahren verspricht, die Datenübertragung von Satelliten zur Erde drastisch zu verbessern. Mit einer Investition von 3,4 Millionen US-Dollar plant ein Startup, die Übertragungseffizienz von Satellitendaten um das 20-fache zu steigern.
Die zunehmende Anzahl von Erdbeobachtungssatelliten stellt die terrestrische Infrastruktur vor erhebliche Herausforderungen. Während die Anzahl der Satelliten in den nächsten zehn Jahren auf über 5.400 ansteigen soll, erreicht derzeit nur ein Bruchteil der gesammelten Daten die Erde. Dies liegt an den begrenzten Zeitfenstern von 5 bis 10 Minuten pro Satellitenpass, in denen Daten zu Bodenstationen übertragen werden können. Diese Engpässe führen dazu, dass wertvolle hochauflösende Bilder entweder verworfen oder stark verzögert werden.
Um dieses Problem zu lösen, hat The Compression Company eine innovative, softwarebasierte Kompressionsplattform entwickelt, die direkt auf den GPUs der Satelliten läuft. Diese Plattform nutzt KI, um die Dateigrößen um über 95% zu reduzieren, indem sie eine kontextbewusste, gestufte Kompression innerhalb eines einzelnen Bildes anwendet. So werden beispielsweise Wolken, die etwa 60% der Bilder ausmachen und kaum Wert haben, stark komprimiert, während identifizierte Objekte wie Schiffe oder Gebäude verlustfrei erhalten bleiben.
Diese Technologie nutzt den Trend des Orbital Edge Computing, indem sie als reine Softwarelösung bereitgestellt wird, die auf bestehenden Satellitenkonstellationen mit an Bord befindlichen Recheneinheiten wie NVIDIA Jetson installiert werden kann. Dies ermöglicht eine 20-fache Steigerung der nutzbaren Datenmenge pro Übertragung, was die Kosten pro Byte für kommerzielle und militärische Nutzer erheblich senkt.
Die 3,4 Millionen US-Dollar aus der Pre-Seed-Finanzierungsrunde werden verwendet, um die erste Demonstration im Orbit Ende 2026 zu finanzieren. Sollte diese erfolgreich sein, könnte die Technologie die Wirtschaftlichkeit von Verteidigungsschirmen und Klimamonitoring-Programmen grundlegend verändern, bei denen die Geschwindigkeit der Datenübertragung oft wichtiger ist als die Menge der Rohdaten.
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