Hayal edin, uzak bir gezegende kendi başına dolaşan bir uzay aracı var. Bu araç, yüzeydeki kayaları dikkatlice inceliyor, içerdikleri mineralleri analiz ediyor ve hangi bilgilerin önemli olduğunu tespit ediyor. İşte bu hayal, gerçek oldu!
Üstelik bu analizleri anında yaparak doğru verileri elde etmek için en ideal noktaları belirliyor. Tıpkı bir bilim insanı gibi gezegenin geçmişine dair ipuçlarını ortaya çıkarıyor.
Yapay zekâ Mars'ta nasıl çalışıyor?
Yaklaşık üç yıldır devam eden Perseverance görevi, Mars'taki kayalarda mineralleri arayan bir yapay zekâ formunu test ediyor. Mars'ta ilk kez yapay zekânın, kaya bileşimini gerçek zamanlı analiz ederek otonom kararlar almasını sağlıyor.
NASA'nın Güney Kaliforniya'daki Jet Propulsion Laboratory (JPL) tarafından geliştirilen bir spektrometre olan PIXL yazılımını destekliyor.
PIXL, bir kayanın yüzeyindeki minerallerin kimyasal bileşimini haritalayarak kayanın Mars'ın eski geçmişinde mikrobiyal yaşamı destekleyebilecek koşullarda oluşup oluşmadığını belirlemelerine olanak tanıyor.
Adaptive sampling nasıl işliyor?
[GIPHY:vsd6oQw2aujvRcC7fA][/GIPHY]
"Adaptive sampling" olarak adlandırılan bu yazılım, hedefine otonom olarak pozisyon alıyor ve ardından PIXL'in taramalarını inceleyerek daha derinlemesine incelenmeye değer mineralleri buluyor.
Üstelik Dünya'daki görev kontrolörleriyle konuşmadan, gerçek zamanlı olarak yapılıyor. PIXL'in baş araştırmacısı Abigail Allwood'a göre; PIXL'in yapay zekâsı, anahtar bilimsel bulgulara odaklanmamıza yardımcı oluyor. İnsanların veriyi incelemesine gerek kalmadan PIXL'in sonuca ulaşmasını sağlıyor.
Mars'ta yapay zekânın tek uygulaması bu değil.
NASA'nın Curiosity keşif aracı, kayanın şekline ve rengine göre otonom olarak lazerle kayaları inceleyen bir yapay zekâ formunu önceden kullanmaya başlamıştı. Lazer ile yapılan incelemeler sonucunda kayanın kimyasal bileşimi belirleniyor.
PIXL, bir kayanın yüzeyine X-ışını demeti göndererek mikroskobik noktalar oluşturan ızgara taraması yapıyor. Her nokta, mevcut minerallerin kimyasal bileşimi hakkında bilgi veriyor. Bu sayede bilim insanları, Mars'taki yaşam izlerini daha hızlı ve verimli bir şekilde bulabilirler.
İlginizi çekebilecek diğer içeriklerimiz: