Yapay Zeka Kullanılarak Uzaylılar Nasıl Bulunacak?

1
76
Bilim insanları gezegenlerin etrafındaki atmosferi inceleyerek hangilerinde dünya dışı yaşamın elverişli olduğunu analiz etmeye yarayacak bir yapay zekâ geliştirdi.
Bilim insanları gezegenlerin etrafındaki atmosferi inceleyerek hangilerinde dünya dışı yaşamın elverişli olduğunu analiz etmeye yarayacak bir yapay zekâ geliştirdi.
Bilim insanları gezegenlerin etrafındaki atmosferi inceleyerek hangilerinde dünya dışı yaşamın elverişli olduğunu analiz etmeye yarayacak bir yapay zekâ geliştirdi.

Astronomlar güneş sistemimizin dışındaki gezegenleri ilk kez 1990’ların ilk yıllarında keşfetti. O zamandan beri 3400 tane dış gezegen sınıflandırıldı. Şimdi ise bu gezegenlerin hangisinde dünya dışı yaşamın olabileceği belirlenmek isteniyor. Fakat araştırmacılar bazen tek bir gezegen için günlerce hatta haftalarca analiz yapmak durumunda kalıyor. 2018’de kullanıma girecek olan James Webb Uzay Teleskobu gibi yeni enstrümanlar bilim adamlarının el yordamıyla analiz etmekte zorlanacağı kadar yüksek tutarda bilgi biriktirmeye başlayacak. Bu büyük data havuzunun yeni keşifleri yavaşlatıp durma aşamasına getirmesi olası. İşte tam da bu yüzden University College London (UCL) tarafından üretilen RobeERt ismindeki yapay zekâ, uzayın derinliklerinden gelen veriyi yaşama elverişli gezegenlerin tespiti için insanlardan çok daha hızlı bir şekilde tarayacak.

Peki nasıl çalışıyor: Gezegenler yakındaki yıldızlardan gelen ışınların küçük bir miktarını yansıtıyor. Bu ışınlar atmosferden geçtiği sırada çeşitli gazlar bu ışınları ya emiyor ya da belli dalga boylarında geçmelerine izin veriyor. Dünyadaki bilim insanları bu spektrumu kullanarak bir gezegen atmosferinin nelerden oluştuğunu ve dolayısıyla yaşam barındırmaya -dünya dışı varlıklar veya ileride keşifçi insanlar için- hangi oranda elverişli olduğunu belirlemeye çalışıyor.

RobERt – Robotik Dış Gezegen Tanıma’nın kısaltılmış hali- bir dış gezegenin atmosferini saniyeler içinde analiz edebiliyor. Bu sistemin arkasındaki zekâ olarak insan beyninin düşünmesine benzer bir yöntem kullanan derin sinirsel ağ (DBN), veriyi çok katmanlı silikon nöronlardan geçirerek doğru cevabı bulduğuna karar verene kadar filtreliyor -ki RobERt’ın durumunda bu cevap verilen bir spektrumda hangi gazların bulunduğu.

İnsan beyni gibi, DBN sistemleri deneme ve yanılma ile öğreniyor. RobERt’ın eğitilmesi için UCL araştırmacıları 85.000 tane simüle edilmiş spektrum kullandı. UCL araştırma takımında baş araştırmacı olan Ingo Waldmann’ın ifadesine göre, araştırmacılar kasıtlı olarak işleri zorlaştırmak için kirli veri setlerini kullansalar bile RobERt gaz karışımlarını %99.7 gibi bir oranda doğru tespit etti.

Yaşama elverişli gezegenlerin bulunması sadece bir başlangıç. RobERt’ın hızlı data analizi -kendimizinki dahil olmak üzere- güneş sistemlerinin nasıl oluştuğunu anlamaya daha da yaklaştırabilir. “Gezegenlerin oluşumunu anlama konusunda henüz yeniyiz” diyor Waldmann, ve ekliyor: “Bunu yapmamızın tek yolu çok sayıdaki diğer güneş sistemlerini incelemek.” RobERt aynı zamanda bir teorik fizikçi fonksiyonu görerek bildiğimiz güneş sistemleri dağarcığına eklemeler yaparak bilim insanlarının kendi bulgularını RobERt’ın birikimleri ile karşılaştırmalarına olanak sağlayacak. Waldmann “Böylece eğer şanslıysak yaşama elverişli küçük bir gezegen bulabiliriz” diyor. “Şansa ihtiyacımız var ama bu er ya da geç gerçekleşecek.”.


Çeviren : Kenan TÜMER

1 YORUM

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here