1. Ana Sayfa
  2. Bilim
  3. AI, Yabancı Gezegenleri ve Asteroitleri Bulmaya Nasıl Yardımcı Olabilir?

AI, Yabancı Gezegenleri ve Asteroitleri Bulmaya Nasıl Yardımcı Olabilir?

earth-asteroid-flyby-01_671x445
Abone Ol

Yapay zeka , NASA yetkililerine göre , yabancı gezegenlerde yaşam arayışına ve yakındaki asteroitlerin tespitine yardımcı olabilir .

NASA , uzay ajansından yapılan açıklamaya göre , yapay zekayı veya AI’yi, James Webb Uzay Teleskopu veya Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) misyonu gibi gelecekteki teleskoplar tarafından toplanacak verileri yorumlamak için makine öğrenmesi gibi teknolojiler kullanmayı umuyor . 

NASA’nın Greenbelt’deki Greenbelt’deki Goddard Uzay Uçuş Merkezi’nde astrobiyolog olan Giada Arney, “Bu teknolojiler, özellikle büyük veri kümeleri ve özellikle ekzoplanet alanında çok önemlidir.” Dedi . “Çünkü gelecekteki gözlemlerden elde edeceğimiz veriler seyrek ve gürültülü olacak. Bunu anlamak gerçekten zor olacak. Bu yüzden bu tür araçları kullanmamız bize yardımcı olacak çok büyük bir potansiyele sahip.”

NASA, ileri-makine öğrenme teknikleri geliştirmek için Intel, IBM ve Google gibi şirketlerle ortaklık kurdu . NASA her yaz, Frontier Development Lab (FDL) adı verilen sekiz haftalık bir program için teknoloji ve uzay yaratıcılarını bir araya getiriyor. 

2018’de Domagal-Goldman ve Arney, görüntüleri analiz etmek ve atmosferlerinde moleküller tarafından emilen ışığın dalga boylarına dayanan exoplanetlerin kimyasını tanımlamak için beyin benzeri “sinir ağları” kullanan bir makine öğrenme tekniği geliştiren bir FDL ekibine danışmanlık yaptı. . Bu teknik, beyindeki sinir hücrelerinin veya beyindeki sinir hücrelerinin, veriyi işlemek ve iletmek için diğer sinir hücrelerine nasıl bağlandığına benzer bilgileri işler. 

İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR  Neden Hıçkırıyoruz?

Bu sinir ağları tekniğini kullanarak, araştırmacılar WASP-12b adı verilen bir ekoplanet atmosferindeki çeşitli moleküllerin bolluğunu geleneksel yöntemlerden daha doğru bir şekilde belirleyebildiler. 

Ek olarak, sinir ağı tekniği yeterli veri bulunmadığını belirleyebiliyor, “bu tahminlere güvenmek bizim için çok önemli,” dedi Domagal-Goldman. 

Araştırmacılar, ekibin sinir ağları tekniğinin hala geliştirilme aşamasında olmasına rağmen, bir gün gelecekteki teleskoplar tarafından toplanan verileri incelemek için kullanılabileceğini ve ardından daha fazla çalışmayı hak eden ekzoplanet adaylarının daraltılmasına yardımcı olabileceğini belirtti.

Diğer FDL teknolojileri de iyi kullanılmaya başlanmıştır. Örneğin, bir 2017 ekibi , dört gün kadar kısa bir sürede, boyutları, şekilleri ve sıkma hızları da dahil olmak üzere 3 boyutlu asteroit modelleri oluşturabilecek bir makine öğrenme programı geliştirdi . Açıklamaya göre, bu tür bir program, potansiyel olarak tehdit edici asteroitler Dünya’dan tespit ve sapma için özellikle önemlidir.

NASA, her 15 saniyede bir uzay aracı filosundan yaklaşık 2 gigabayt veri toplar. Bununla birlikte, NASA’nın bir heliofizikçisi Madhulika Guhathakurta yaptığı açıklamada, “Bu verilerin yalnızca bir kısmını analiz ediyoruz, çünkü sınırlı insanlarımız, zamanımız ve kaynaklarımız var” dedi. “Bu yüzden bu araçları daha fazla kullanmamız gerekiyor.”

İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR  Google'ın yapay zekası artık meme kanserini doktorların görebildiğinden daha doğru bir şekilde tespit edebiliyor

Ek olarak, araştırmacılar AI teknolojilerini gelecekteki uzay aracına dönüştürmeyi öneriyorlar . Bu, uzay aracının gerçek zamanlı bilim kararları vermesine ve bunun sonucunda uzay aracının Dünyadaki bilim insanlarıyla iletişim kurması için gerekli olacak zamandan tasarruf etmesine olanak sağlayacaktır.

Arney yaptığı açıklamada, “AI yöntemleri, zor görevlerde ilk adım attığımız işlemleri yaparak işlem gücümüzü kendi beyinlerimizden kurtarmamıza yardımcı olacak.” Dedi. “Ancak bu yöntemler yakın zamanda insanların yerini almayacak çünkü sonuçları kontrol etmemiz gerekecek.” 

Yorum Yap