NVIDIA ha annunciato Vera Rubin Space Module, l’AI arriva nello spazio

NVIDIA sembra ormai un fiume in piena. In occasione della GTC ha annunciato una miriade di novità e tecnologie praticamente in tutti i rami del mondo tech, partendo dal già tanto discusso DLSS 5 (svelato a sorpresa) arrivando addirittura una nuova iniziativa destinata allo space computing, sostanzialmente portando le proprie piattaforme di calcolo accelerato oltre i confini terrestri.

L’obiettivo del colosso statunitense è estendere le capacità dell’Intelligenza Artificiale a contesti finora inesplorati, come i data center orbitali, l’elaborazione geospaziale e le operazioni autonome nello spazio. Si tratta di un’evoluzione naturale dell’ecosistema NVIDIA, che negli ultimi anni ha progressivamente ampliato il proprio raggio d’azione dal cloud e dai data center fino all’edge computing.

Con questa nuova piattaforma, NVIDIA punta ora a rendere possibile l’esecuzione di carichi AI direttamente nello spazio, riducendo latenza e dipendenza dalle infrastrutture terrestri.

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NVIDIA porta l’AI nei data center orbitali

Alla base dell’idea di space computing proposta da NVIDIA troviamo una serie di piattaforme progettate per operare in ambienti estremamente vincolati in termini di dimensioni, peso e consumi energetici (SWaP), mantenendo al tempo stesso prestazioni comparabili a quelle dei data center tradizionali.

L’idea è quella di portare capacità di elaborazione direttamente dove i dati vengono generati, permettendo alle applicazioni AI di operare dal suolo allo spazio e tra sistemi orbitanti, senza passaggi intermedi. Questo approccio consente di gestire missioni sempre più complesse, abilitando scenari come l’analisi in tempo reale dei dati satellitari e il supporto a infrastrutture autonome.

Tra le soluzioni presentate rientra il modulo Space-1 basato su architettura Vera Rubin, progettato per offrire prestazioni elevate anche in orbita, con un incremento significativo della potenza di calcolo AI rispetto alle generazioni precedenti NVIDIA. Accanto a questo troviamo piattaforme come IGX Thor e Jetson Orin, pensate per l’inferenza AI e l’elaborazione dei dati a bordo di sistemi compatti, oltre a soluzioni “lato terra” basate su GPU di fascia data center e professionale.

In questo contesto si inseriscono anche le GPU di nuova generazione già note basate su architettura Blackwell, tra cui le RTX PRO 6000, che rappresentano uno degli elementi chiave per l’elaborazione avanzata dei dati raccolti nello spazio. Queste soluzioni offrono fino a 96 GB di memoria GDDR7, supporto ai Tensor Core di quinta generazione e agli RT Core di quarta generazione, con capacità di calcolo che arrivano a diverse migliaia di AI TOPS, risultando adatte alla gestione di modelli complessi e carichi di lavoro ad alta intensità.

Dall’elaborazione geospaziale alle operazioni autonome

Lo space computing non si limita ai data center orbitali, ma si estende anche ad ambiti come la Geospatial Intelligence e le operazioni autonome. L’elaborazione dei dati direttamente nello spazio consente di ridurre drasticamente i tempi di risposta, evitando il trasferimento continuo verso infrastrutture terrestri.

Questo approccio è particolarmente rilevante per applicazioni come il monitoraggio ambientale, la gestione delle emergenze o l’osservazione della Terra, dove la velocità di elaborazione può fare la differenza. NVIDIA sottolinea inoltre come queste piattaforme possano abilitare sistemi spaziali sempre più autonomi, in grado di prendere decisioni in tempo reale senza intervento umano diretto.

L’ecosistema coinvolge già diversi partner del settore spaziale, tra cui aziende impegnate nello sviluppo di infrastrutture orbitali e servizi basati su satelliti; tra queste segnaliamo Aetherflux, Axiom Space, Kepler Communications, Planet, Sophia Space e Starcloud. L’obiettivo è costruire una nuova generazione di sistemi in cui l’AI non sia più confinata a terra, ma distribuita lungo tutta la catena di elaborazione, fino allo spazio.