NASA ve IBM Research, akademik kurumlarla ortaklaşa çalışarak Ay araştırmalarına yönelik açık kaynaklı temel yapay zekâ modelini yayımladı. Geliştirilen model, Ay gözlem verilerini makine öğrenimi için işlenebilir hâle getirerek araştırmacıların az sayıda etiketli örnekle krater tespiti ve yüzey analizi gibi görevleri gerçekleştirmesine imkân tanıyor.
Sistem, Lunar Reconnaissance Orbiter'ın 17 yıllık verileri başta olmak üzere GRAIL, Lunar Prospector ve Kaguya görevlerinden toplanan yaklaşık iki milyon veri paketiyle sıfırdan eğitildi. IBM verilerine göre model, Ay'ın kutup bölgelerindeki buz yataklarını tahmin etmede mevcut temel modele kıyasla hata oranını yüzde 22'ye varan oranda azalttı ve krater tespitinde belirgin performans artışı sağladı.
Hugging Face ve GitHub üzerinde açık kaynak olarak paylaşılan model, doğrudan fiziksel ölçüm aygıtlarının yerini almayı değil, bilimsel analizler için standart bir altyapı sunmayı hedefliyor. Araştırma ekibi, sistemin mutlak jeodezik konumlandırma için uygun olmadığını ve testlerde koordinat sapmaları görülebildiğini vurguluyor.
KAYNAK: the-decoder.com