ISRO, Vikram Lander Modülünün ay yüzeyine inmesini sağlamak için ALS veya Otomatik İniş Sırasını kullanacağını doğruladı. Görünen o ki, bu sadece Vikram’ın Çıkarması değil, ISRO da görevin diğer pek çok yönü için yapay zekayı kullanıyor
ISRO, Chandrayaan 3’ün Vikram Lander Modülü için bugünkü fırlatma programına devam edeceklerini açıkladığında ilginç bir şeyi ortaya çıkardılar.
Vikram Lander Modülü ISRO’nun bilim adamları tarafından kontrol edilmeyecektir. Bunun yerine, tamamen Ay’ın güney kutbuna yönelik bu görev için özel olarak tasarlanmış yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının kontrolü altında olacak.
Görünen o ki ISRO, AI ve ML’yi yalnızca iniş için kullanmıyor. Bunun yerine, dünyadaki diğer birçok uzay ajansı gibi ISRO da yapay zekayı birçok şey için kullanıyor. Yapay zeka algoritmaları olmasaydı, günümüzde herhangi bir uzay görevi yalnızca çok daha fazla çaba harcamakla kalmayacak, aynı zamanda çok daha pahalı olacak ve felaketle sonuçlanmaya daha yatkın olacaktı.
İlgili Makaleler
İZLE: Chandrayaan-3, Vikram iniş modülü tarafından çekilen Ay’ın yakın çekim videosunu paylaşıyor
Bilgelik Aracı: Chandrayaan-3’ün Vikram iniş aracındaki Pragyan gezgini bir mühendislik harikasıdır
Pragyan Rover’ın işini yapmasına izin vermek
Mars Keşif Gezgini ve Curiosity gibi geziciler, yapay zeka sayesinde on yıldan fazla bir süredir Mars’ı keşfediyor. Benzer şekilde Pragyan Rover, önce ilgili örnekleri bulmak ve ardından bunları analiz etmek için ihtiyaç duyduğu hareketleri gerçekleştirmek için bir yapay zeka algoritması kullanacak.
Bunun yanı sıra gezicinin sensörleri kayalar, kraterler ve diğer topolojik unsurlar gibi engelleri tespit edebiliyor. Yapay zekayı kullanarak ileriye doğru en iyi yolu çizmek için bu sensörlerden gelen verileri analiz eder. Bu, gezicinin herhangi bir risk olmadan güvenli bir şekilde geçmesini sağlar.
Vikram’ı mevcut yörüngesine yaklaştırmak
Yapay zeka, Vikram Lander Modülü gibi uyduların ve uzay araçlarının uzayda geçiş şeklini tamamen değiştirdi.
Vikram Modülünün sensörlerinden ve kamera dizilerinden gelen girdilere dayanarak yerleşik yapay zeka sistemi, ne zaman kendini güçlendireceğini ve ne zaman havalı fren uygulayacağını belirliyor. Ayrıca ne zaman, hangi yöne, ne kadar döneceğini de belirler.
Verileri Analiz Etme
Pragyan Rover, Vikram Lander ile birlikte tonlarca ham, işlenmemiş veri toplayacak. İnsanlardan oluşan bir ekibin oturup verileri incelemesi ve ardından verileri anlamlı hale getirmesi gerekseydi ne olacağını bir düşünün.
Uzay görevlerinden elde edilen verilerin analizi, makine öğrenimi sayesinde ciddi bir gelişme gösteriyor. Bu akıllı algoritmalar, uydulardan ve sondalardan toplanan verilerdeki kalıpları tespit edebiliyor. Bu, heyecan verici keşiflere veya potansiyel sorunlara işaret edebilecek alışılmadık bir şey ararken kullanışlı olur.
Ayrıca veri eğilimlerini derinlemesine inceleyebilir ve bize normal eski veri analizi yöntemlerinden çok daha iyi bilgiler sağlayabilir. Hatta sonuçları tahmin edip tahmin edebiliyor ve uzay araştırmalarını tamamen yeni bir seviyeye taşıyor.
Bakım konusunda yardımcı olmak
Yapay zekanın sadece uydu operasyonlarını yönetmek ve roket inişlerini gerçekleştirmekle sınırlı olmaması oldukça etkileyici. Ayrıca, tüm bu verileri, işlerin biraz bakıma ihtiyaç duyabileceği noktaları belirlemek için kullanma becerisine de sahip.
Bu akıllı makine öğrenimi modelleri aslında işlerin ne zaman ters gidebileceğini veya performansın gelecekte ne zaman olumsuz etkilenebileceğini tahmin edebiliyor. Ve sadece tahminlerle yetinmiyorlar. Bize bu potansiyel sorunların üstesinden gelmek için sağlam planlar veriyorlar, bu da işlerin ters gitme olasılığını gerçekten azaltıyor. Bu sadece bakım masraflarından tasarruf etmekle ilgili değil; aynı zamanda görevi ve diğer varlıkları güvenli ve sağlam tutmakla da ilgili.
