Ay yüzeyi, milyonlarca yıldır maruz kaldığı göktaşı bombardımanları sonucunda sayısız kraterle kaplanmıştır. Bu durum, gelecekteki insanlı ve insansız Ay misyonları için en büyük lojistik ve teknik engellerden birini oluşturur; çünkü güvenli bir iniş bölgesi seçmek, milimetrik bir hassasiyetle yüzey topografyasının haritalandırılmasını gerektirir. NASA’nın 2009 yılından bu yana Ay’ı tarayan Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) aracı, milyarlarca piksel büyüklüğünde milyonlarca yüksek çözünürlüklü görüntü kaydetmiştir. Ancak bu devasa veri yığınını manuel olarak inceleyip kraterleri tek tek işaretlemek, insan gücüyle on yıllar sürecek zahmetli bir süreçtir. Bu sorunu aşmak için yapay zeka algoritmaları kritik bir çözüm sunmaktadır ancak yapay zekanın da kusursuz çalışabilmesi için güvenilir, etiketlenmiş eğitim verilerine ihtiyacı vardır.
Bilgisayarlı görü ve yapay zeka modellerinin nesneleri doğru tanıyabilmesi için geniş ve yüksek kaliteli veri setlerine ihtiyacı vardır. Ancak bilim dünyasında küçük boyutlu Ay kraterlerini kapsayan, halka açık ve kapsamlı bir veri tabanı daha önceden bulunmuyordu. Bu eksikliği gidermek için ESA, oyuncuların kendi sanal Ay üslerini kurup yönetirken aynı zamanda gerçek uydu görüntüleri üzerinde krater işaretleme mini oyunları oynadıkları 'IMPACT' adlı bir platform geliştirdi. Patrick Bauer liderliğindeki ESA araştırmacılarının öncülüğünde, bu oyunun katılımcıları binlerce saat harcayarak 512 x 512 piksel boyutundaki 672 karo üzerindeki kraterleri manuel olarak etiketledi ve yapay zekanın temel eğitim materyalini oluşturdu.
Carl Sagan Seti: Kozmos & Tanrının Kapısını Çalan Bilim (2 Kitap)
"Evrenin neresindeyiz ve nereye gidiyoruz?" Çağımızın en büyük astrofizik başyapıtı Kozmos ve bilimin sınırlarını sorgulayan 2'li özel koleksiyon seti.
Oluşturulan bu özgün veri seti ile eğitilen ESA'nın yapay zeka modeli, LRO tarafından 44.12°N, 307.80°E koordinatlarında çekilen 1.25 x 1.27 kilometrelik bir Ay yüzeyi parçasında test edildi. Model, 6 ila 180 metre çapları arasında değişen tam 3192 potansiyel krateri başarıyla tespit ederek kırmızı çemberlerle haritalandırdı. Özellikle keskin kenarlı yeni kraterler kolayca tespit edilebilirken, milyonlarca yıllık uzay erozyonu nedeniyle kenarları aşınmış ve bozulmuş (degraded) kraterler yapay zeka için hâlâ büyük bir meydan okuma olmaya devam etmektedir. Araştırmacılar, modelin hassasiyetini artırmak için gelecekte üç boyutlu arazi temsilleri sunan dijital yükseklik modellerini (DEM) entegre etmeyi planlamaktadır.
Bu çalışma, uzay ajanslarının toplumsal katılımı (citizen science) modern yapay zeka teknolojileriyle nasıl harmanlayabileceğinin en somut örneklerinden biridir. Geleneksel uzay araştırmalarında veri analizi süreci laboratuvar duvarları arasında sıkışıp kalırken, IMPACT projesi gibi inisiyatifler sayesinde dünyanın dört bir yanından sıradan insanlar, insanlığın uzaydaki geleceğine doğrudan katkı sunabilmektedir. Ay'ın kalıcı bir insan üssüne ev sahipliği yapacağı Artemis dönemi yaklaşırken, güvenli iniş koridorlarının milimetrik doğrulukla çıkarılması, sadece bir mühendislik başarısı değil, aynı zamanda küresel bir iş birliği zaferi olarak kayıtlara geçmektedir.
