Uzay Keşfinde Yeni Dönem: NASA ve IBM’den Açık Kaynaklı Yapay Zeka Hamlesi

NASA ve IBM’in 60 yılı aşkın ortaklığı, bu kez Ay verilerini yapay zekâyla analiz eden açık kaynaklı bir modelle devam ediyor. NASA ve IBM tarafından geliştirilen model, Ay yüzeyinden elde edilen büyük miktardaki veriyi analiz ederek farklı yapı ve oluşumların daha hızlı incelenmesine yardımcı oluyor.

İçerikten Görseller

×

+
−

‹
›

Son 17 yıldır Ay’ı gözlemleyen Ay Yörünge Keşif Aracı’ndan (LRO) gelen petabaytlarca veriyle çalışan model, su buzlarının yanı sıra krater ve volkanik yapıların tespitinde de kullanılabiliyor. Modelin yanı sıra kullanılan veri seti de bilim dünyasının erişimine açıldı.

İçerikten Görseller

×

+
−

‹
›

Ay yüzeyindeki su buzları daha isabetli tespit ediliyor

Ay’ın eksen eğikliği nedeniyle bazı bölgeler sürekli gölgede kalıyor. Üstelik Ay’da atmosfer olmadığı için bu bölgeler tamamen karanlık; dolayısıyla burada saklanan su buzlarını görmek de oldukça zor. IBM mühendisleri, yapay zekânın bu bölgeleri daha iyi tanıması için Ay yüzeyini dilimlere ayıran Orange Wedge yöntemini kullandı.

Sonuçlar da yöntemin işe yaradığını gösteriyor. Model, su buzu tespitindeki hata payını önceki modele göre %22 düşürdü. Bu da Ay’da gelecekte kurulabilecek üsler için su kaynaklarının aranmasını kolaylaştırabilecek bir gelişme.

Kraterler ve volkanik yapılar da haritalanıyor

NASA-IBM modeli, Ay yüzeyindeki kraterleri 1 metrelik detaylarına kadar tanıyıp ayırt edebiliyor. Geniş alanlarda yapılan incelemelerde mevcut yapay zekâ modellerinden %19 daha iyi sonuç veren model, bunu rakiplerinin kullandığı eğitim verisinin yarısıyla yapıyor.

Modelin ne kadar hassas çalıştığını gösteren bir örnek de var. 5 Ağustos 2026’da bir SpaceX roketinin çarpmasıyla oluşan yeni krateri, eski bir kraterle üst üste gelmesine rağmen ilk denemede tespit etti. Sistem ayrıca Ay’ın geçmişteki volkanik hareketleri ve sıcaklık değişimleri hakkında bilgi veren özel yüzey oluşumlarını tespit etmede %3 daha yüksek doğruluk sağlıyor.

Model ve veri seti bilim dünyasına açıldı

NASA ve IBM, modeli açık kaynaklı olarak Hugging Face üzerinden kullanıma sundu. Kod tabanı da GitHub’da yer alırken proje, afet izleme ve iklim tahmini gibi alanlarda kullanılan Prithvi model ailesinin bir parçası.

Modelin yanında, 9 farklı enstrümandan gelen 30’dan fazla veri katmanını bir araya getiren veri seti de paylaşıldı. LRO ve GRAIL görevlerinin yanı sıra JAXA’nın SELENE/Kaguya verilerini içeren bu sette 2 milyondan fazla veri noktası bulunuyor.