Yapay Zeka ile Uzay Araştırmaları: ESA’dan Anomali Tespiti
Avrupa Uzay Ajansı’nda (ESA) görev yapan iki gökbilimci, uzay araştırmalarında yapay zekânın kullanım alanlarını genişleten dikkat çekici bir çalışmaya imza attı. David O’Ryan ve Pablo Gómez tarafından geliştirilen yeni bir sinir ağı modeli, Hubble Uzay Teleskobu’nun onlarca yıla yayılan arşiv verilerini tarayarak daha önce fark edilmemiş kozmik anomalilerin tespit edilmesini sağladı.
Geliştirilen yapay zekâ sistemi, yalnızca iki buçuk günlük bir tarama sürecinde yaklaşık 100 milyon görüntü kesitini inceledi. Bu yoğun tarama sonucunda 1.400 civarında olağandışı gök cismi belirlendi. Yapay zekânın sunduğu aday liste, son aşamada insan gözüyle kontrol edilerek doğrulandı ve bunların 800’den fazlasının daha önce hiçbir astronomik çalışmada belgelenmediği ortaya kondu.
ESA tarafından yapılan açıklamada, Hubble verilerinin hacminin artık geleneksel yöntemlerle detaylı biçimde incelenmesini zorlaştırdığına dikkat çekildi.
ESA, AnomalyMatch ile Hubble arşivini nasıl taradı?
AnomalyMatch, Hubble Legacy Archive üzerinde eğitildi ve yine bu arşiv üzerinde kullanıldı. Söz konusu arşiv, Hubble’ın 35 yıla yaklaşan görev süresi boyunca elde ettiği on binlerce veri setini barındırıyor.
Elde edilen anomalilerin büyük bir kısmı, birbirleriyle etkileşim halindeki ya da birleşme sürecinde olan galaksilerden oluştu. Bu tür galaksiler, düzensiz şekilleri, uzun yıldız ve gaz kuyruklarıyla tanınıyor.
Bunun yanı sıra, yerçekimsel merceklenme örnekleri de dikkat çekti. Ön plandaki bir galaksinin kütleçekiminin, arka plandaki başka bir galaksiden gelen ışığı büktüğü bu yapılar, halka ya da yay biçiminde gözlemlenebiliyor.
Buna ek olarak, kenardan görülen gezegen oluşum diskleri, dev yıldız kümeleri barındıran galaksiler ve “denizanası galaksiler” olarak adlandırılan yapılar da anomali listesinde yer aldı. Öte yandan, birkaç düzine nesnenin mevcut sınıflandırma şemalarına uymadığı ve tam olarak hangi kategoriye girdiğinin belirlenemediği ifade edildi.
Pablo Gómez’in ESA açıklamasında vurguladığı üzere, bu çalışma Hubble arşivinin bilimsel verimliliğini artırma potansiyeli taşıyor. Yine de, AnomalyMatch’ın tamamen otonom bir keşif aracı olmadığının, nihai değerlendirmede insan uzmanların kritik rol oynamaya devam ettiği belirtiliyor. Bununla birlikte, yaklaşımın gelecekte James Webb Uzay Teleskobu gibi daha büyük ve karmaşık veri üreten gözlem projelerinde de kullanılabileceği değerlendiriliyor.
