NASA ve IBM, Ay verileriyle çalışmak için bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Model kraterlerin haritalanmasına, volkanik yapıların tanınmasına ve Ay’ın kutupları yakınında buzun nerelerde kalıcı olabileceğinin değerlendirilmesine yardımcı oluyor.
Yaklaşık iki milyon görüntü parçası
NASA-IBM Lunar Foundation Model, 10 Eylül’de duyuruldu. Eğitimin temelini, 2009’dan bu yana Ay’ı inceleyen Lunar Reconnaissance Orbiter aracının verileri oluşturdu. Geliştiriciler yaklaşık iki milyon görüntü parçasının yanı sıra arazi verilerini ve diğer görevlerden elde edilen materyalleri kullandı.
Bu bir temel model: önce büyük bir veri kümesiyle eğitiliyor, ardından araştırmacılar belirli görevler için ince ayar yapabiliyor. Böylece her çalışma için sıfırdan yeni bir algoritma geliştirmek gerekmiyor.
Tahminler neyi gösteriyor?
Uygulama alanlarından biri kutuplardaki buzla ilgili. Model, buzun yüzeyde veya yüzey altında kalıcı olabileceği koşulları değerlendiriyor. Bu değerlendirme buz birikintilerinin varlığını doğrulamıyor; sonuçların bilimsel olarak daha ayrıntılı incelenmesi gerekiyor.
Model ayrıca kraterleri ve yüzey değişimlerini tanıyor. Görüntüler karşılaştırılırken aydınlanma koşulları dikkate alınmalı, çünkü küçük arazi ayrıntılarının görünürlüğü ışığa bağlı.
Model Hugging Face’te, ince ayar ve kullanım kodları ise GitHub’da erişime açık. Araştırmacılar bu kaynakları kendi çalışmalarında kullanabiliyor ve sonuçları diğer algoritmalarla karşılaştırabiliyor.
