0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

NASA, Ay’a yönelik yeni Artemis görevlerine hazırlanırken bilim insanlarının Ay yüzeyini daha ayrıntılı inceleyebilmesi için yapay zekadan yararlanıyor. Uzay ajansı, IBM ile birlikte geliştirdiği yeni model sayesinde Ay yüzeyindeki farklı yapıların ve potansiyel kaynakların daha hızlı analiz edilmesini hedefliyor.

NASA ve IBM tarafından geliştirilen Lunar Foundation Model, açık kaynak olarak Hugging Face üzerinden araştırmacıların kullanımına sunuldu. Modelin ilk testlerinde özellikle Ay yüzeyinde su buzu bulunabilecek bölgelerin belirlenmesinde başarılı sonuçlar elde edildi.

Yapay zeka ile Ay keşfi

NASA ve IBM, modelin performansını bilimsel bir iş akışı kullanılarak hazırlanan Ay yüzeyi haritasıyla karşılaştırdı. Bu çalışmada arazi yapısı, sıcaklık ve diğer çevresel veriler birlikte değerlendirildi. Daha sonra model, yüksek çözünürlüklü görüntüleri analiz etmek için kullanılan Microsoft tarafından geliştirilen SwinV2-B ile karşılaştırıldı.

Lunar Foundation Model, buz bulunabilecek bölgelerin belirlenmesinde SwinV2-B’ye kıyasla hataları yüzde 23 oranında azaltıyor. Modelin kraterleri tespit edip sınıflandırma performansı da test edildi. Bu çalışmada yeni model, SwinV2-B’den yüzde 19 daha iyi sonuç verirken yalnızca modelin kullandığı eğitim verisinin yarısına ihtiyaç duyuyor.

Modelin yetenekleri yakın zamanda gerçek bir olay üzerinden de test edildi. 5 Ağustos’ta bir SpaceX Falcon 9 roketinin Ay’a çarpmasının ardından IBM, çarpma bölgesinin görüntüsünü modele verdi. Model, yeni oluşan krateri mevcut bir kraterle büyük ölçüde üst üste binmesine rağmen doğru şekilde tespit etti.

Projenin önemli taraflarından biri yalnızca yapay zeka modelinin değil, kapsamlı bir veri setinin de açık kaynak olarak sunulması. Veri setinde NASA’nın Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) ve Gravity Recovery and Interior Laboratory (GRAIL) görevlerinden, ayrıca Japonya’nın Selenological and Engineering Explorer (SELENE) görevinden elde edilen on binlerce görüntü ve sensör verisi bulunuyor.

Araştırmacılar, farklı veri türlerinin aynı koordinat sistemi üzerinde eşleştirildiği bu veri setini kullanarak kendi Ay araştırma modellerini geliştirebilecek. NASA ve IBM’e göre daha önce kapsamlı bir Ay yapay zekâ modelinin ortaya çıkmasının önündeki sorunlardan biri de bu kadar farklı verinin uygun şekilde organize edilmemiş olmasıydı.

Hazırlanan sistemde görüntü verilerindeki her piksel, modelin kullanabileceği diğer veri türleriyle eşleştiriliyor. Böylece araştırmacılar Ay yüzeyini yalnızca görsel bilgiler üzerinden değil, farklı sensör ve çevresel verileri birlikte değerlendirerek analiz edebiliyor. Açık veri setinin yeni Ay araştırmalarında kullanılmasının, gelecekte farklı yapay zekâ modellerinin geliştirilmesini kolaylaştırması bekleniyor.