कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अंतरिक्ष उद्योग के नेता पृथ्वी पर ऊर्जा और भूमि की बढ़ती बाधाओं को दूर करने के लिए अंतरिक्ष में डेटा सेंटर बनाने पर विचार कर रहे हैं। यह अवधारणा, जो कभी विज्ञान कथाओं तक ही सीमित थी, अब कर्षण प्राप्त कर रही है क्योंकि AI विकास को बढ़ावा देने के लिए कंप्यूटिंग शक्ति की मांग बढ़ रही है।

गूगल ने नवंबर में प्रोजेक्ट सनकैचर की घोषणा की, जो 2027 के लिए नियोजित परीक्षण लॉन्च के साथ एक अंतरिक्ष डेटा सेंटर पहल है। एलोन मस्क ने हाल ही में एक सम्मेलन में कहा कि अंतरिक्ष-आधारित डेटा सेंटर पांच वर्षों के भीतर AI प्रशिक्षण के लिए सबसे अधिक लागत प्रभावी तरीका बन सकते हैं। अमेज़ॅन और ब्लू ओरिजिन के संस्थापक जेफ बेजोस; OpenAI के CEO सैम ऑल्टमैन; और Nvidia के CEO जेन्सेन हुआंग ने भी इस विचार के लिए समर्थन व्यक्त किया है।

डेटा सेंटर विशाल कंप्यूटिंग सुविधाएं हैं जो AI को शक्ति प्रदान करती हैं, जिसके लिए भारी मात्रा में ऊर्जा और भूमि की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक जटिल होते जाते हैं, उन्हें प्रशिक्षित करने और संचालित करने के लिए आवश्यक संसाधन तेजी से बढ़ रहे हैं। वर्तमान अवसंरचना जल्द ही AI बूम की मांगों को पूरा करने के लिए अपर्याप्त हो सकती है, जिससे वैकल्पिक समाधानों की खोज को बढ़ावा मिल रहा है।

अंतरिक्ष में डेटा सेंटर बनाने से कई फायदे मिल सकते हैं। अंतरिक्ष-आधारित सुविधाएं स्थलीय पावर ग्रिड पर निर्भरता को कम करते हुए सौर ऊर्जा का अधिक कुशलता से उपयोग कर सकती हैं। अंतरिक्ष का निर्वात एक प्राकृतिक शीतलन वातावरण प्रदान करता है, जिससे शीतलन प्रणालियों के लिए ऊर्जा की खपत कम हो सकती है। कक्षा में डेटा सेंटर स्थापित करने से पृथ्वी पर मूल्यवान भूमि संसाधनों को भी मुक्त किया जा सकता है।

हालांकि, इस अवधारणा में महत्वपूर्ण चुनौतियां भी हैं। अंतरिक्ष में डेटा सेंटर लॉन्च करने और बनाए रखने की लागत काफी अधिक होगी। कठोर अंतरिक्ष वातावरण में इन सुविधाओं की विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए उन्नत इंजीनियरिंग और मजबूत साइबर सुरक्षा उपायों की आवश्यकता होगी। बार-बार रॉकेट लॉन्च और संभावित अंतरिक्ष मलबे के पर्यावरणीय प्रभाव पर भी सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है।

चुनौतियों के बावजूद, अंतरिक्ष-आधारित डेटा केंद्रों के संभावित लाभ उद्योग के नेताओं का ध्यान आकर्षित कर रहे हैं। मस्क ने कहा, "अंतरिक्ष डेटा सेंटर अब से पांच साल से अधिक नहीं, A.I. को प्रशिक्षित करने का सबसे सस्ता तरीका होगा।" जैसे-जैसे AI आगे बढ़ता जा रहा है, इसकी बढ़ती अवसंरचना मांगों को पूरा करने के लिए नवीन समाधानों की खोज तेज होने की संभावना है, जो संभावित रूप से प्रौद्योगिकी की सीमाओं को पृथ्वी के वायुमंडल से परे धकेल सकती है।