Yapay zeka son yıllarda dalgalar yaratıyor ve sorunları geleneksel bilgi işlemin izin verebileceğinden daha hızlı çözmemizi sağlıyor. Son zamanlarda, örneğin, Google’ın yapay zeka yan kuruluşu DeepMind, protein katlama sorununu çözen bir program olan AlphaFold2’yi geliştirdi . Bu, bilim adamlarını 50 yıldır şaşırtan bir problemdir.

Yapay zekadaki gelişmeler, her türlü disiplinde ilerleme kaydetmemize izin verdi – ve bunlar bu gezegendeki uygulamalarla sınırlı değil. Görevler tasarlamaktan Dünya’nın çöp yığınını temizlemeye kadar, yapay zekanın uzayda daha ileriye gitmemize yardımcı olabileceği birkaç yol var.

Astronot yardımcıları

Yıldızlararası filmindeki yardımcı robotlar Tars ve Case’i hatırlıyor musunuz? Bu robotlar henüz gerçek uzay görevleri için mevcut olmasa da, araştırmacılar astronotlara yardımcı olacak akıllı asistanlar yaratarak benzer bir şey üzerinde çalışıyorlar. Bu yapay zeka tabanlı asistanlar, filmlerdeki kadar süslü görünmeseler de, uzay araştırmaları için inanılmaz derecede faydalı olabilir.

Yakın zamanda geliştirilen bir sanal asistan, uzay aracı atmosferindeki değişiklikler – örneğin artan karbondioksit – veya potansiyel olarak zararlı olabilecek bir sensör arızası gibi uzun uzay görevlerinde herhangi bir tehlikeyi potansiyel olarak tespit edebilir. Daha sonra mürettebatı denetim önerileriyle uyarır.

Cimon adlı bir AI asistanı , üç yıl boyunca test edildiği Aralık 2019’da uluslararası uzay istasyonuna (ISS) uçtu. Sonunda, Cimon, astronotların yapmasını istedikleri görevleri yerine getirerek stresini azaltmak için kullanılacak. NASA ayrıca , astronotlarla birlikte çalışacak veya onlar için çok riskli görevleri üstlenecek olan Robonaut adlı ISS’deki astronotlar için bir yol arkadaşı geliştiriyor .

Görev tasarımı ve planlaması

Mars’a bir görev planlamak kolay bir iş değil, ancak yapay zeka bunu kolaylaştırabilir. Yeni uzay görevleri geleneksel olarak önceki çalışmalardan elde edilen bilgilere dayanır. Ancak, bu bilgiler genellikle sınırlı olabilir veya tam olarak erişilebilir olmayabilir.

Bu, teknik bilgi akışının, ona kimlerin erişebileceği ve diğer görev tasarım mühendisleri arasında paylaşabileceği ile sınırlandırıldığı anlamına gelir. Ama ya önceki tüm uzay görevlerinden elde edilen tüm bilgiler, sadece birkaç tıklamayla yetkisi olan herkesin kullanımına açık olsaydı. Bir gün, yeni uzay görevlerinin erken tasarımına ve planlanmasına yardımcı olmak için Wikipedia’ya benzer, ancak karmaşık soruları güvenilir ve ilgili bilgilerle yanıtlayabilen yapay zekaya sahip daha akıllı bir sistem olabilir.

Araştırmacılar, aksi takdirde birçok insan çalışma saatini alan ilk görev tasarımı için gereken süreyi azaltmak için bir tasarım mühendisliği asistanı fikri üzerinde çalışıyorlar . “Daphne”, Dünya gözlem uydu sistemleri tasarlamak için akıllı bir asistanın başka bir örneğidir . Daphne, uydu tasarım ekiplerinde sistem mühendisleri tarafından kullanılmaktadır. Geri bildirim ve belirli soruların yanıtları da dahil olmak üzere ilgili bilgilere erişim sağlayarak işlerini kolaylaştırır.

Uydu veri işleme

Dünya gözlem uyduları muazzam miktarda veri üretir. Bu, yer istasyonları tarafından uzun bir süre boyunca parçalar halinde alınır ve analiz edilmeden önce bir araya getirilmesi gerekir. Çok küçük ölçekte temel uydu görüntü analizi yapmak için bazı kitle kaynaklı projeler olsa da, ayrıntılı uydu veri analizi için yapay zeka imdadımıza yetişebilir.

Alınan veri hacmi için, AI akıllıca işlemede çok etkili olmuştur. Kentsel alanlardaki ısı depolamasını tahmin etmek ve rüzgar hızı tahmini için meteorolojik verileri uydu görüntüleri ile birleştirmek için kullanılmıştır. AI, diğer birçok uygulamanın yanı sıra, sabit uydu verilerini kullanarak güneş radyasyonu tahminine de yardımcı oldu .

Veri işleme için AI, uyduların kendileri için de kullanılabilir. Son araştırmalarda, bilim adamları uzaktan uydu sağlık izleme sistemi için çeşitli AI tekniklerini test ettiler . Bu, herhangi bir sorunu tespit etmek, uydu sağlık performansını tahmin etmek ve bilinçli karar verme için bir görselleştirme sunmak için uydulardan alınan verileri analiz etme yeteneğine sahiptir.

Uzay enkazı

21. yüzyılın en büyük uzay zorluklarından biri, uzay enkazının nasıl çözüleceğidir . ESA’ya göre , mevcut uzay altyapısına ciddi tehdit oluşturan 10 cm’den büyük yaklaşık 34.000 nesne var. Alçak Dünya yörünge bölgesinde konuşlandırılırlarsa, uyduların kontrollü bir şekilde tamamen parçalanmasını sağlayan uyduları Dünya atmosferine yeniden girecek şekilde tasarlamak gibi tehditle başa çıkmak için bazı yenilikçi yaklaşımlar vardır.

Diğer bir yaklaşım ise uzayda olası çarpışmalardan kaçınmak ve herhangi bir enkaz oluşmasını engellemektir. Yakın tarihli bir çalışmada, araştırmacılar, makine öğrenimi (ML) tekniklerini kullanarak çarpışmadan kaçınma manevraları tasarlamak için bir yöntem geliştirdiler.

Başka bir yeni yaklaşım , ML modellerini eğitmek için Dünya’da mevcut olan muazzam bilgi işlem gücünü kullanmak, bu modelleri zaten yörüngede veya yolda olan uzay aracına iletmek ve bunları çeşitli kararlar için gemide kullanmaktır. Uzay uçuşlarının güvenliğini sağlamanın bir yolu , uzay aracında zaten eğitilmiş ağlar kullanılarak yakın zamanda önerildi . Bu, yörüngede çarpışma tehlikesini minimumda tutarken uydu tasarımında daha fazla esneklik sağlar.

Navigasyon sistemleri

Dünya’da, GPS veya diğer navigasyon sistemlerini kullanan Google Haritalar gibi araçlara alışkınız. Ancak diğer dünya dışı cisimler için şimdilik böyle bir sistem yok.

Ay veya Mars çevresinde herhangi bir navigasyon uydumuz yok ama Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) gibi gözlem uydularından aldığımız milyonlarca görüntüyü kullanabiliriz. 2018’de NASA’dan bir araştırma ekibi Intel ile işbirliği içinde gezegenleri keşfetmek için yapay zeka kullanan akıllı bir navigasyon sistemi geliştirdi. Modeli çeşitli görevlerden elde edilen milyonlarca fotoğraf üzerinde eğittiler ve sanal bir Ay haritası oluşturdular.

Evreni keşfetmeye devam ederken, doğuştan gelen merakımızı tatmin etmek ve dünyadaki insan yaşamını iyileştirmek için iddialı görevler planlamaya devam edeceğiz. Çabalarımızda, yapay zeka hem Dünya’da hem de uzayda bu keşfi mümkün kılacaktır.