Son dönemde hayatın neredeyse her alanında etkisini hissettiren yapay zeka, sorunları geleneksel bilgi işlemin kabiliyetlerinin mümkün kıldığından çok daha hızlı şekillerde çözmemizi sağlıyor. Yapay zekanın neler başarabileceğini görmek için doğru örneklere bakmak yeterli. Mesela DeepMind tarafından geliştirilen AlphaFold 2, bilim insanlarının yaklaşık 50 yıldır çözmeye çalıştıkları protein katlama problemini çözmeyi başardı.
Yapay zeka alanında kaydedilen ilerlemeler, teknoloji ve bilimin diğer alanlarındaki ilerlemelerin de önünü açıyor. Üstelik bu ilerlemelerin etkisi bizim gezegenimizle sınırlı değil. Yapay zeka günümüzde dünya yörüngesindeki uzay atıklarını temizlemekten uzay görevleri tasarlamaya kadar birçok farklı amaç için kullanılıyor. Bu yazımızda, yapay zekanın uzay keşfinde nasıl kullanıldığına yakından bakıyoruz.
Astronot asistanları
Bilim insanları, gerçek uzay görevlerinde astronotlara yardımcı olmaları için akıllı asistanlar geliştirmek için yapay zekadan faydalanıyor. Bu yapay zeka destekli asistanlar, bir uzay görevinde karşılaşılabilecek zorluklara karşı insanların hayatlarını kolaylaştıracak. Bu ekole bağlı olarak yakın zamanda geliştirilen bir sanal asistan, uzay aracındaki karbondioksit artışı gibi değişiklikleri veya potansiyel olarak zararlı olabilecek sensör arızalarını tespit edebiliyor. Asistan daha sonra tespitleri doğrultusunda mürettebata sorunları incelerken faydalanabilecekleri önerilerle destek oluyor.
Aralık 2019’da Uluslararası Uzay İstasyonu’na gönderilen Cimon isimli yapay zeka asistanı, astronotlar tarafından kendisine verilen görevleri gerçekleştiriyor. NASA ayrıca Robonaut isimli bir yapay zeka destekli robot üzerinde çalışıyor. Bu robot insanlarla birlikte çalışacak ve astronotlar için riskli olan görevleri üstlenecek.
Uzay görevleri
Bir uzay görevi planlamak kolay bir iş değildir ancak yapay zeka bunu kolaylaştırabilir. Yeni uzay görevleri geleneksel olarak önceki çalışmalardan elde edilen bilgilere dayanır fakat bu bilgiler genellikle sınırlıdır veya tam olarak erişilebilir değildir. Uzay çalışmalarının teknik detayları yalnızca kamuoyuna karşı değil, kurumlar içerisinde de büyük bir gizlilikle muhafaza edilir. Ancak bu gizlilik teknik bilgi akışına ulaşabileceklerin sayısını azaltıyor. Açık kaynaklar ve yapay zeka destekli sistemler ise bilgi eksikliğinin getirdiği ekstra iş yükünü ortadan kaldırma potansiyeli gösteriyor. Bu amaçla geliştirilen tasarım mühendisliği asistanı Daphne, uydu tasarım ekiplerinde görev alan sistem mühendisleri tarafından kullanılıyor. Daphne, mühendislerin görevlerini kolaylaştıracak birçok bilgiye erişimini kolaylaştırıyor.
Veri işleme
Dünya gözlem uyduları muazzam miktarda veri üretir. Bu veriler, yer istasyonları tarafından uzun sürelerde parçalar halinde alınır ve analiz edilmeden önce bir araya getirilmeleri gerekir. Çok küçük ölçekli temel uydu görüntülerinin analizi yapmak için bazı kitle kaynaklı projeler olsa da ayrıntılı uydu verilerinin analizi için yapay zekanın kabiliyetlerine ihtiyaç duyuluyor.
Yapay zeka, gözlem uydularından gelen devasa verileri akıllıca işlemede çok etkili bir araç olarak kendini kanıtladı. Bu teknoloji günümüzde kentsel alanlardaki ısı depolamasını tahmin etmek ve rüzgar hızı tahmini için meteorolojik verileri uydu görüntüleri ile birleştirmek için aktif olarak kullanılıyor. Yapay zeka, diğer birçok uygulamanın yanı sıra, jeostatik uydu verilerini kullanarak güneş radyasyonu tahminlerine de yardımcı oluyor.
Yapay zekanın veri işleme kabiliyetleri uyduların kendileri için de kullanılabilir. Bilim insanları, gerçekleştirdikleri son araştırmalarda uzaktan uydu sağlığı izleme sistemi için çeşitli AI tekniklerini test ettiler. Yapay zeka, uydulardaki herhangi bir sorunu tespit etmek, uydu performansını öngörmek ve bilinçli kararları destekleyen bir görselleştirme sunmak için uydulardan alınan verileri analiz ederek bu iş için de faydalı bir araç olduğunu gösterdi.
Uzay enkazı
Uzay enkazıyla nasıl mücadele edileceği 21. yüzyılın en büyük zorluklarından bir tanesi. Avrupa Uzay Ajansı’na göre, insanlığın oluşturduğu uzay altyapısına tehlike arz eden 10 cm’den büyük yaklaşık 34.000 nesne bulunuyor. Bu nesneler, insanlar tarafından inşa edilen ve görevini tamamlamış uzay yapılarının enkazlarından oluşuyor. Bu sorunu çözmek için birçok yenilikçi fikir ortaya atılıyor. Bunlardan bir tanesi, uyduların alçak dünya yörüngesine yeniden girerek kontrollü bir şekilde tamamen parçalanmasını sağlamak. Diğer bir yaklaşım ise uzayda olası çarpışmalardan kaçınmak ve herhangi bir enkaz oluşmasını engellemek. Araştırmacılar yakın tarihli bir çalışmada makine öğrenimi (ML) tekniklerini kullanarak çarpışmadan kaçınma manevraları tasarlamak için bir yöntem geliştirdiler.
Navigasyon sistemleri
GPS veya diğer navigasyon sistemlerini kullanan Google Haritalar gibi araçlara alışkınız. Ancak bu sistemlerin uzay için geliştirilen bir benzeri yok. Ay veya Mars çevresinde herhangi bir navigasyon uydumuz yok ama Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) gibi gözlem uydularından aldığımız milyonlarca görüntü bu amaçla kullanılabilir. 2018'de NASA'dan bir araştırma ekibi Intel ile iş birliğine giderek gezegenleri keşfetmek için yapay zeka kullanan akıllı bir navigasyon sistemi geliştirdi. Ekip, çeşitli uzay görevlerinden elde edilen milyonlarca fotoğraf üzerinde eğitilen yapay zeka modeli sayesinde sanal bir Ay haritası oluşturmayı başardı.
