Astrofizikçiler, gökyüzünün radyo dalgaları, kızılötesi, görünür ışık ve X-ışınlarıyla kapsamlı haritalarını oluşturmayı başardı. Ancak ultraviyole (UV) ışıkta yapılan gözlemler, atmosferin engelleyici etkisi ve eksik veriler nedeniyle uzun süre tamamlanamadı. Johns Hopkins Üniversitesi’nde görev yapan ve Anthropic bünyesinde de çalışan astrofizikçi Brice Ménard, Claude Science adlı yapay zekâ modelinin desteğiyle bu boşluğu doldurarak gökyüzünün ilk kesintisiz ultraviyole haritasını hazırladıklarını açıkladı.
Dünya’nın ozon tabakası ultraviyole ışınlarının büyük bölümünü engellediği için bu alandaki astronomik gözlemler uzay teleskoplarıyla gerçekleştiriliyor. NASA’nın 2003-2013 yılları arasında faaliyet gösteren GALEX (Galaxy Evolution Explorer) uydusu, gökyüzünün yaklaşık üçte ikisini taramıştı. Ancak cihazın dedektörlerini korumak amacıyla Samanyolu’nun parlak merkez bölgeleri gözlem dışında bırakılmıştı.
Swift uydusu, Güney Kore’nin FIMS/SPEAR cihazı ve Avrupa’nın TD-1 görevi gibi farklı kaynaklardan elde edilen veriler de eksik bölgeleri tamamlamak için yeterli olmadı. Claude Science ise 38 binden fazla gözlemi bir araya getirerek bu verilerin işlenmesinde görev aldı. Ölçümlerin ortak bir ölçeğe uyarlanması, arka plan gürültüsünün ve istenmeyen parlamaların temizlenmesi gibi zaman alan işlemleri otomatikleştiren sistem, tüm gözlemlerin aynı koordinat düzeninde birleştirilmesine yardımcı oldu.
Eksik bölgeler yapay zekâyla tamamlandı
Doğrudan gözlemlenemeyen alanlarda yapay zekâ destekli tahmin yöntemlerinden yararlanıldı. Claude, görünür ışık, kızılötesi ve radyo dalgalarındaki veriler arasındaki bağlantıları analiz ederek eksik bölgelerdeki ultraviyole ışınımını istatistiksel olarak hesapladı. Avrupa Uzay Ajansının (ESA) Gaia uydusundan alınan bilgilerle 100 milyondan fazla yıldızın ultraviyole emisyonu da tahmin edilerek haritaya eklendi.
Tahminlerin doğruluğu, modelin erişimine kapatılan gerçek gözlem verileriyle karşılaştırılarak sınandı. Testlerde yapay zekânın ürettiği sonuçların gerçek ölçümlere yaklaşık yüzde 10’luk farkla yaklaştığı belirtildi.
Çalışma, insan denetiminin önemini gösteren bir örneği de beraberinde getirdi. İki aşamalı yapay zekâ kontrolünden geçmesine rağmen haritada hafif dairesel lekeler kaldı. Bu kusurları fark eden Ménard’ın uyarısı üzerine Claude, sorunu GALEX gözlemlerindeki istenmeyen parlamalarla ilişkilendirdi. Ardından veriler yeniden işlenerek kalibrasyon süreci tekrarlandı.
154 nanometrelik uzak ultraviyole ve 232 nanometrelik yakın ultraviyole dalga boylarını kapsayan harita, genç ve sıcak yıldızların çevresindeki toz bulutlarını, süpernova patlamalarının izlerini ve Macellan Bulutları’nı görünür kılıyor.
Hakem değerlendirmesi henüz tamamlanmayan çalışma, yapay zekânın astronomide büyük veri kümelerini işleme, eksik gözlemleri tahmin etme ve ölçümleri birleştirme süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini ortaya koyuyor.
