NASA'nın Perseverance gezgini, insan operatörler yerine yapay zeka tarafından planlanan rotaları kullanarak Mars'ta ilerleyerek tarihe geçti. Görsel algılama yeteneğine sahip bir yapay zeka, normalde gezgin planlayıcıları tarafından kullanılan aynı görüntüleri ve arazi verilerini analiz etti, kayalar ve kum dalgalanmaları gibi tehlikeleri belirledi ve Mars yüzeyinde güvenli bir yol çizdi.
Gezginin sanal bir kopyasında yapılan kapsamlı testlerden sonra, Perseverance yapay zeka tarafından oluşturulan rotaları başarıyla takip ederek yüzlerce metre otonom olarak yol aldı.
Mars'ta Yapay Zekanın Planladığı Gezi Gerçekleştirildi
NASA'nın Perseverance gezici aracı, yapay zekâ tarafından planlanan ilk sürüşlerini başka bir gezegende tamamladı. Bu dönüm noktası niteliğindeki gösteri, 8 ve 10 Aralık tarihlerinde Güney Kaliforniya'daki NASA Jet İtki Laboratuvarı tarafından gerçekleştirildi. Test sırasında, gezici araç için ara noktaları seçmek üzere üretken yapay zekâ kullanıldı; bu, normalde Dünya'daki insan uzmanlar tarafından yürütülen karmaşık bir planlama görevidir.
NASA Yöneticisi Jared Isaacman, "Bu gösteri, yeteneklerimizin ne kadar ilerlediğini ve diğer dünyaları nasıl keşfedeceğimiz konusunda yeni ufuklar açtığını gösteriyor. Bunun gibi otonom teknolojiler, görevlerin daha verimli çalışmasına, zorlu arazi koşullarına yanıt vermesine ve Dünya'dan uzaklaştıkça bilimsel verimliliği artırmasına yardımcı olabilir. Bu, ekiplerin yeni teknolojiyi gerçek operasyonlarda dikkatli ve sorumlu bir şekilde uygulamasının güçlü bir örneğidir." dedi.
 |
Yapay Zeka Görüntüsü Mars Yüzeyinde Gezinmeye Nasıl Yardımcı Oldu?
Bu gösterim için mühendisler, JPL'nin yüzey görevi veri setinden mevcut verileri incelemek üzere görme-dil modelleri olarak bilinen bir tür üretken yapay zeka kullandılar. Sistem, insan planlamacıların tipik olarak kullandığı aynı görüntüleri ve bilgileri analiz etti ve ardından Perseverance'ın zorlu Mars arazisinde güvenli bir şekilde seyahat edebilmesi için ara nokta konumlarını belirledi.
Çalışma, JPL'nin Rover Operasyon Merkezi (ROC) tarafından koordine edildi ve Anthropic ile iş birliği içinde, şirketin Claude AI modelleri kullanılarak gerçekleştirildi.
Mars keşif araçlarının rotalarını planlamak neden zor?
Mars, Dünya'dan ortalama 225 milyon kilometre (140 milyon mil) uzaklıkta bulunuyor. Bu mesafe, uzun iletişim gecikmelerine neden olarak, bir gezici aracın gerçek zamanlı kontrolünü imkansız hale getiriyor. Yaklaşık otuz yıldır, gezici araçların navigasyonu, arazi verilerini dikkatlice inceleyen ve rotaları önceden planlayan insan sürücülere bağlı olmuştur.
Bu planlamacılar, tehlikelerle karşılaşma riskini azaltmak için genellikle 100 metreden (330 fit) fazla aralıklarla yerleştirilmemiş ara noktalardan oluşan yollar tasarlarlar. Tamamlanan planlar NASA'nın Derin Uzay Ağı'na gönderilir ve gezici araç talimatları kendi başına yerine getirir.
Perseverance oyununda rota planlamasını yapay zeka devralıyor
Perseverance'ın 1707 ve 1709. Mars günlerinde (sol olarak bilinir) gerçekleştirdiği sürüşler sırasında, görev ekibi bu sorumluluğu üretken yapay zekaya devretti. Sistem, NASA'nın Mars Keşif Uydusu'ndaki HiRISE (Yüksek Çözünürlüklü Görüntüleme Bilim Deneyi) kamerası tarafından yakalanan yüksek çözünürlüklü yörünge görüntülerini ve dijital yükseklik modellerinden elde edilen arazi eğim verilerini inceledi.
Yapay zeka, bu bilgilerden yararlanarak ana kaya, kaya çıkıntıları, kaya alanları ve kum dalgalanmaları gibi önemli yüzey özelliklerini belirledi. Ardından, gerekli tüm ara noktaları içeren kesintisiz bir sürüş rotası oluşturdu.
Mars'a komutları göndermeden önce, mühendisler yapay zeka tarafından oluşturulan talimatları JPL'nin dijital ikizi (gezici aracın sanal kopyası) üzerinden geçirdiler. Bu adımda, planın Perseverance'ın uçuş yazılımıyla güvenli bir şekilde çalışacağından emin olmak için 500.000'den fazla telemetri değişkeni kontrol edildi.
8 Aralık'ta Perseverance, yapay zeka tarafından oluşturulan planı kullanarak 210 metre (689 fit) yol kat etti. İki gün sonra ise 246 metre (807 fit) daha yol aldı.
Bu, Gelecekteki Uzay Keşifleri İçin Ne Anlama Geliyor?
JPL'de uzay robot bilimcisi ve Perseverance mühendislik ekibinin üyesi Vandi Verma, "Üretken yapay zekanın temel unsurları, gezegen dışı sürüş için otonom navigasyonun temellerini basitleştirmede büyük umut vaat ediyor: algılama (kayaları ve dalgalanmaları görme), konum belirleme (nerede olduğumuzu bilme) ve planlama ve kontrol (en güvenli yolu belirleme ve uygulama). Üretken yapay zeka ve diğer akıllı araçların, operatör iş yükünü en aza indirirken yüzey araçlarımızın kilometre ölçekli sürüşleri yönetmesine ve büyük miktarda araç görüntüsünü tarayarak bilim ekibimiz için ilginç yüzey özelliklerini işaretlemesine yardımcı olacağı bir güne doğru ilerliyoruz." diye konuştu.
JPL Keşif Sistemleri Ofisi Müdürü Matt Wallace, "Sadece Dünya'da değil, aynı zamanda NASA mühendislerimizin, bilim insanlarımızın ve astronotlarımızın kolektif bilgeliğiyle eğitilmiş, uzay araçlarımızda, helikopterlerimizde, insansız hava araçlarımızda ve diğer yüzey unsurlarımızda da akıllı sistemlerin olduğunu hayal edin. Bu, Ay'da kalıcı bir insan varlığı için gerekli altyapıyı ve sistemleri kurmak ve ABD'yi Mars'a ve ötesine götürmek için ihtiyaç duyduğumuz çığır açan teknolojidir." dedi.
