格勒诺布尔中心空间大学(CSUG)与Teledyne e2v合作，联合演示了用于立方体卫星的高性能图像分析系统。该系统主要面向地球观测任务，可处理星载图像并在从太空发回之前构建区域的简化的二进制地图，从而显著降低相关的带宽需求。

QlevEr卫星演示为6U立方体卫星（尺寸为10cm x 20cm x 30cm）设计，是CSUG和Teledyne e2v多年来持续合作的成果。该系统的硬件核心是Teledyne e2v的四核1.8GHz Qormino QLS1046-Space处理模块。这款紧凑的宇航级单元包含64位Arm Cortex A72处理器核心和4GB容量的DDR4存储器。图像数据由Teledyne e2v提供的16Mpixel Emerald CMOS图像传感器捕获。

QlevEr卫星系统首先获取一个大区域的图像，然后通过星载处理资源和集成的先进的定制人工智能(AI)算法进行转换。AI算法由人工智能多学科研究所（MIAI）专门开发，用于优化嵌入式目标的执行。这个系统可用于广泛的应用，其中森林砍伐追踪是一个主要的应用。其他的应用还包括火山活动监测、自然或人为灾害造成的损害评估、城市化进程、冰川运动分析和海洋调查，此外还可用于与国防相关的任务。

为了确保Qormino足够坚固以能够在严苛的太空环境中长期运行，并减少错误的发生，该模块要经历广泛的质量测试、筛选和辐射测试流程。这既包含处理器本身，也包含配套的DDR4存储器。该模块可支持超过100kRad的总电离剂量（TID）水平，和超过60MeV.cm²/mg的单粒子锁定(SEL)抗性。它支持-55℃到+125℃的工作温度范围，以简化与航天器的集成。

“将AI能力直接集成到立方体卫星中，可大大减少数据传输所需的带宽。考虑到在轨卫星数量的增加，这显然是有益的。这个QlerEr卫星演示包含的耐辐射处理能力不会占用很多的PCB面积。”CSUG的项目经理Tania McNamara说。“我们设想该系统可被用于解决与地球表面变化相关的各种问题。”

“空间部署在电源预算和电子硬件安装空间方面有所限制。”Teledyne e2v的应用工程师Thomas Porchez补充道。“通过将我们的下一代处理、存储和光电子器件与尖端的AI技术相结合，QlevEr卫星克服了这些挑战。它甚至可在最小的卫星设计中进行图像捕获和后续处理。因此，我们看到了大量的机会。”