NASA, Nancy Grace Roman uzay teleskobunu planlanandan sekiz ay önce, Eylül 2026’da yörüngeye fırlatacağını duyurdu. Bu yeni uzay teleskobunun, ömrü boyunca astronomlara 20,000 terabayt veri sağlaması bekleniyor.
Bu, 2021’de faaliyete geçen James Webb Uzay Teleskobu’ndan günlük olarak aktarılacak olan 57 gigabaytlık büyüleyici görüntülerin yanında yer alıyor. Ayrıca, bu yılın ilerleyen dönemlerinde Chile’deki Vera C. Rubin Gözlemevi tarafından yapılacak bir anketin, her gece 20 terabayt veri toplaması bekleniyor.
Karşılaştırma yapmak gerekirse, bir zamanların en iyi teleskobu Hubble Uzay Teleskobu, her gün yalnızca 1 ila 2 gigabayt sensör verisi sunabiliyor. Uzun zamandır bu veriler elle incelenmiyordu; fakat astronomlar, verilerini analiz etmek için GPU’lara yönelmeye başladılar.
UC Santa Cruz’dan astrofizikçi Brant Robertson, bu bilimsel sıçramaya öncülük eden projelerde çalışarak ön saflarda yer aldı. Robertson, son 15 yılı Nvidia ile birlikte, süpernova patlamalarıyla ilgili teorileri test eden ileri simülasyonlar ve en yeni gözlemevlerinden gelen veri fırtınasını analiz etme araçları geliştirmekle geçirdi.
“Birkaç nesneyi incelemekten, büyük veri setlerinde CPU tabanlı analizler yapmaya, ardından da bu aynı analizlerin GPU hızlandırmalı versiyonlarına geçiş yapmamız oldu,” diye aktardı TechCrunch’a.
Robertson ve o zamanlar yüksek lisans öğrencisi olan Ryan Hausen, büyük veri setlerini inceleyip galaksileri tanımlayabilen Morpheus adlı bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Webb verilerinin erken dönem AI analizi, belirli bir tür disk galaksilerin beklenenden daha fazla sayıda tespit edilmesini sağladı ve evrenimizin gelişimine dair teorilere yeni bir boyut kattı.
Artık Morpheus, zamanla değişiyor: Robertson, modelin mimarisini konvolüsyonel sinir ağlarından, büyük dil modellerinin yükselişinin arkasındaki dönüştürücülere geçiş yapıyor. Bu değişim, modelin mevcut kapasitesinin birkaç katını analiz etmesini sağlayarak işini hızlandıracak.
Robertson, yer teleskoplarının gözlem kalitesini artırmak için uzay teleskobu verileriyle eğitilmiş üretken AI modelleri üzerinde de çalışıyor. Dünya atmosferi tarafından bozulmalar yaşanan gözlemler için yazılım kullanmak, yörüngeye 8 metrelik bir ayna yerleştirmekten daha pratik bir çözüm sunuyor.
Ancak dünya genelindeki GPU erişim talebinin baskısını hissediyor. Robertson, UC Santa Cruz’da bir GPU kümesi oluşturmak için Ulusal Bilim Vakfı’nı kullandı, ancak bu sistem bile araştırmacıların daha fazlasını talep etmesiyle eski hale geliyor. Trump yönetimi, mevcut bütçe talebinde NSF bütçesini %50 oranında kesmeyi önerdi.
“İnsanlar bu AI, ML analizlerini yapmak istiyor ve GPU’lar bunun için gerçekten en iyi yol,” dedi Robertson. “Girişimci olmalısınız… özellikle teknolojinin sınırlarında çalışıyorsanız. Üniversiteler oldukça riskten kaçan bir yaklaşım sergiliyor çünkü kaynakları sınırlı, bu yüzden onlara gösterip, ‘bakın, alan olarak buraya gidiyoruz’ demeniz gerekiyor.”
Uzay araştırmalarında verileri analiz etmek için yeni teknolojilere ne kadar ihtiyaç olduğuna ne dersiniz?
