NASA, Euclid ve Nancy Grace Roman uzay teleskoplarının verilerindeki hatalı sinyalleri tespit eden yapay zekâ yazılımlarını eğitmek amacıyla Artifact InSPECtor adlı yurttaş bilimi projesini başlattı.
NASA, uzay teleskoplarının topladığı verilerdeki hatalı sinyalleri temizlemek ve makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek amacıyla "Artifact InSPECtor" adını verdiği yeni bir yurttaş bilimi projesini erişime açtı. Proje kapsamında her yaştan gönüllü katılımcı, akıllı telefon, tablet veya bilgisayarları üzerinden Avrupa Uzay Ajansı (ESA) tarafından inşa edilen ve NASA'nın kritik katkılar sunduğu Euclid uzay teleskobunun ilettiği gerçek gözlem verilerini inceleyebilecek. Katılımcılar, görüntülerdeki bozulmaları tespit ederek teleskop verilerini ayıklayan yapay zekâ yazılımlarının doğruluğunu denetleyecek ve sistemin yeni beceriler kazanmasına doğrudan katkı sağlayacak.
Gözlemevleri derin uzayı incelerken ışığın spektral yapısından yararlanıyor. Evrenin dört bir yanındaki milyonlarca uzak galaksiden gelen ışığı toplayan Euclid uzay teleskobuna, bilimsel operasyonlarına başladığında benzer sayıda galaksiyi farklı mesafe ve yoğunluklarda kaydedecek olan NASA'nın Nancy Grace Roman Uzay Teleskobu eşlik edecek. Her iki teleskop da ışığı prizma gibi renk desenlerine ayıran spektrograf adlı özel aygıtlar kullanıyor. Bilim insanları, tayf adı verilen bu desenleri inceleyerek incelenen her galaksinin Dünya'dan ne kadar uzakta olduğunu, hangi yıldız türlerini barındırdığını ve merkezlerindeki süper kütleli kara deliklerin fiziksel özelliklerini tespit edebiliyor; toplanan veriler evrenin genişlemesini ve bu genişlemeye neden olan karanlık enerjinin yapısını aydınlatmayı amaçlıyor.
Teleskop dedektörlerine ulaşan veriler, gerçek gök cisimlerinin sinyallerinin yanı sıra "artifakt" olarak adlandırılan yanıltıcı optik ve elektronik izleri de barındırıyor. Teleskobun koruyucu gövdesinden yansıyan ışıklar, dedektöre çarpan kozmik ışınlar ya da kamera ve elektronik devrelerdeki beklenmedik teknik pürüzler, fotoğraflarda tıpkı akıllı telefon lensindeki bir leke veya parlama gibi sahte işaretler oluşturuyor. Gökbilimciler bu hatalı sinyalleri tespit edip veri setinden çıkarmak için yüz tanıma sistemlerine benzer yapay zekâ araçları geliştirmiş olsa da nispeten yeni gözlem aygıtlarından gelen karmaşık verilerde yapay zekâ modelleri hatalı sinyalleri gerçek gök cisimlerinden her zaman doğru biçimde ayıramıyor.
Artifact InSPECtor projesine dahil olan gönüllüler, Euclid'in ilk veri paketi (Q1 Data release) kapsamında elde edilen gerçek tayf kayıtlarını inceleyerek mavi renkli piksellerle işaretlenen yapay zekâ tahminlerinin geçerliliğini doğrulayacak. Gönüllülerin yapacağı bu sınıflandırma çalışmaları, yapay zekâ modeline rehberlik eden talimat setinin iyileştirilmesinde kullanılacak. Euclid verileriyle başlayan inceleme süreci, 2027 yılının başında Nancy Grace Roman Uzay Teleskobu'ndan gelecek verilerin de eklenmesiyle kapsamını genişletecek. Katılımcılar, internet bağlantısına sahip cihazlar üzerinden projeye hemen dahil olarak teleskop verilerinin ayıklanma sürecinde yer alabiliyor.
Neden önemli?Kozmik ışın ve optik yansımalardan kaynaklanan parazitlerin temizlenmesi, teleskopların karanlık enerji ve evrenin genişlemesine dair yapacağı hassas ölçümlerin doğruluğu açısından kritik önem taşıyor.
Şu ana kadar bildiklerimiz
- Artifact InSPECtor projesinde gönüllüler, Euclid ve 2027 başından itibaren Nancy Grace Roman uzay teleskoplarının tayf verilerini inceleyecek.
- Teleskoplardaki spektrograf aygıtı, uzak galaksilerden gelen ışığı renklere ayırarak mesafe ve süper kütleli kara delik bilgilerini tespit ediyor.
- Gönüllülerin doğruladığı veriler, teleskop gövdesinden yansıyan ışık veya kozmik ışınların oluşturduğu hatalı sinyalleri temizleyen yapay zekâyı eğitecek.
Cevabı beklenen sorular
- Gönüllülerin yapacağı sınıflandırmaların 2027 başında devreye girecek Roman Teleskobu verilerinde yapay zekânın hata payını ne oranda azaltacağı henüz bilinmiyor.
