Derin Öğrenme ile Sanal “Süper Enstrüman” Geliştirmek

Sanal bir enstrüman(araç), ileri bir yapay zeka kullanarak karmaşık bir veriyi analiz edebilir ve kullanılabilir bilimsel veri sentezlemeyi öğrenebilir.

Southwest Araştırma Enstitüsü bilim adamlarınca yazılan bir çalışma, kullanımı ile uzay görevlerinde daha yüksek verim ve daha az maliyete sebep olabilecek ve bunu iki uzay mekiği aracının(enstrümanının) yapabildiği şeyleri bir araya getirebilecek yeni bir algoritmayı bizlere gösteriyorlar. Bu sanal ‘süper enstrüman’, NASA’nın Solar Dinamik Gözlemevinde çekilmiş olan, güneşin ultraviyola fotoğraflarını, derin ööğrenme kullanan bir algoritma ile analiz ediyor ve sonrasında da güneşin ultraviyole ışık olarak yaydığı enerjiyi ölçüyor.

“Derin öğrenme, bizlerin veri ile etkileşimine devrim getiren, yükselişte olan bir konsept.” diyor SwAM’de araştırmacı bilim insanı Dr. Andrés Muñoz-Jaramillo.

NASA’nın Sınır Geliştirme Laboratuvarının parçası olan dokuz enstitüden bu çalışmaya katkı sağlayanların yanı sıra, bu ay Science Advances’ta yayınlanan bu yazının ortak yazarlarından birisi Dr. Muñoz-Jaramillo. NASA’nın bahsedilen bu laboratuvarı, uzay bilimi ve uzayın keşfedilmesi sürecince çıkan zorluklara derin öğrenme ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak yaklaşmaya çalışan, uygulamalı bir yapay zeka araştırma merkezi olarak düşünülebilir.

Derin öğrenme aslında bir bakıma, insan beyninin bilgi işleme yolunu taklit etmeye çalışan bir çeşit makine öğrenmesi metodu olarak düşünülebilir. Makineler, bu derin öğrenme mekanizmalarının sonucunda, aslında insan zekası isteyen, yabancı diller arası çeviri, araç sürme ve yüz tanıma gibi birçok görevi yapabilir hale gelmekte.
Alexa®’nızın sesli isteklere yanıt vermesi, Netflix®’in izlemeniz gereken bir sonraki diziyi önermesi, iPhone®’unuzun yüz tanıma sistemiyle ekran kilidinizi açması aslında tamamen derin öğrenmenin bir sonucu.

“Dünyayı aşan tüm misyonlarda kullanılan uzay araçları, spesifik bilimsel soruları yanıtlamak için spesifik niteliklerle doldurulmuş birçok enstrümana(araca) sahip. Bunları sanal süper enstrümanlar olarak bir araya getirdiğimizde ise, maliyetine göre daha verimli ve bilimsel anlamda daha etkili görevler gerçekleştirebilir veya bu sistem sayesinde, bir enstrümandan ölçüm sonuçlarını alıp, diğer bir enstrümanın bilimsel bir sorusunu cevaplamayı kolaylaştırabiliriz” diyor Muñoz-Jaramillo.

Muñoz-Jaramillo ayrıca belirtiyor ki bu bahsedilen sanal süper enstrümanlar asla donanımsal cihazların sonu olmayacak. Fiziksel donanımlar, bir uzay aracının sanallaştırma için gereken veriyi toplamasında her zaman gerekli olacak.

“Derin öğrenme araçları, hiçbir şeyden bir şeyler oluşturamazlar fakat kesinlikle var olan teknolojinin kapabilitesini güçlendirebilirler.”

Ekibin sanal süper enstrümanı NASA’nın Sınır Geliştirme Laboratuvarının bir projesinde iyonosferik bozunumunu öngörmek için kullanılmakta. Muñoz-Jaramillo diğer nitelikleri de bir araya getirebilmek için ek süper enstrümanlar üzerine çalışmakta.
“Esasında, derin öğrenme, verinin sofistike bir biçimde dönüşüm geçirmesi. Bu dönüşümü kullanarak bilimsel anlamda kullanışlı veri haline getirmemiz ve sadece güneşi görme üzerine değil, daha birçok bilimsel soruyu yanıtlamamız gerekirken kullandığımız yöntemleri modernize etmek ve verimini artırmak için kullanmalıyız.”

KAYNAK: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/10/191007103609.htm