Avrupa Uzay Ajansı’nda (ESA) görev yapan iki gökbilimci, uzay araştırmalarında yapay zekânın kullanım alanlarını genişleten dikkat çekici bir çalışmaya imza attı. David O’Ryan ve Pablo Gómez tarafından geliştirilen yeni bir sinir ağı modeli, Hubble Uzay Teleskobu’nun onlarca yıla yayılan arşiv verilerini tarayarak daha önce fark edilmemiş kozmik anomalilerin tespit edilmesini sağladı.
Geliştirilen yapay zekâ sistemi, yalnızca iki buçuk günlük bir tarama sürecinde yaklaşık 100 milyon görüntü kesitini inceledi. Bu yoğun tarama sonucunda 1.400 civarında olağan dışı gök cismi belirlendi.
ESA tarafından yapılan açıklamada, Hubble verilerinin hacminin artık geleneksel yöntemlerle detaylı bir şekilde incelenmesini zorlaştırdığına dikkat çekildi.
ESA, AnomalyMatch ile Hubble arşivini nasıl taradı?
AnomalyMatch, Hubble Legacy Archive üzerinde eğitildi ve yine bu arşiv üzerinde kullanıldı. Söz konusu arşiv, Hubble’ın 35 yıla yaklaşan görev süresi boyunca elde ettiği on binlerce veri setini barındırıyor.
Elde edilen anomalilerin büyük bir kısmı, birbirleriyle etkileşim halindeki veya birleşme sürecinde olan galaksilerden oluştu. Bu tür galaksiler, düzensiz şekilleri, uzun yıldız ve gaz kuyruklarıyla tanınıyor.
Buna ek olarak, kenardan görülen gezegen oluşum diskleri, dev yıldız kümeleri barındıran galaksiler ve “denizanası galaksiler” olarak adlandırılan yapılar da anomali listesinde yer aldı.
Pablo Gómez’in ESA açıklamasında vurguladığı üzere, bu çalışma Hubble arşivinin bilimsel verimliliğini artırma potansiyeli taşıyor. Yine de, AnomalyMatch’ın tamamen otonom bir keşif aracı olmadığını, nihai değerlendirmede insan uzmanların kritik rol oynamaya devam ettiği belirtiliyor.
