Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, mevcut g\u00f6rselleri analiz ederek yapay zeka yard\u0131m\u0131yla 27.000\u2019den fazla asteroit buldu.<\/p>\n\n\n\n
Uzay biliminde yapay zeka, kritik bir \u00f6neme sahip olmaya devam ediyor.<\/p>\n\n\n\n
Yak\u0131n d\u00f6nemde, THOR (Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery)<\/strong> isimli yapay zeka algoritmas\u0131, 400.000\u2019den fazla ar\u015fivlenmi\u015f g\u00f6rseli inceleyerek 27.000 yeni asteroit ke\u015ffetmeyi ba\u015fard\u0131.<\/p>\n\n\n\n Bu bulgular, G\u00fcne\u015f sistemimizle ilgili anlay\u0131\u015f\u0131m\u0131z\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde geni\u015fletecek ve olas\u0131 asteroit tehlikelerini daha iyi kavramam\u0131z\u0131 sa\u011flayacak.<\/p>\n\n\n\n THOR algoritmas\u0131, Asteroid Institute\u2019un y\u00f6netici m\u00fcd\u00fcr\u00fc ve B612 Foundation\u2019\u0131n<\/strong> kurucu ortaklar\u0131ndan Ed Lu liderli\u011findeki bir ekip taraf\u0131ndan geli\u015ftirildi.<\/p>\n\n\n\n Algoritma<\/strong>, bir teleskop g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcndeki yakla\u015f\u0131k 1,7 milyar \u0131\u015f\u0131k noktas\u0131n\u0131 analiz edebilecek \u015fekilde geni\u015f bir veri seti \u00fczerinde e\u011fitildi.<\/p>\n\n\n\n Bu, daha \u00f6nceden g\u00f6z ard\u0131 edilen ya da fark edilmeyen pek \u00e7ok asteroidin saptanmas\u0131n\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131ld\u0131.<\/p>\n\n\n\n Ke\u015ffedilen bu yeni nesnelerin \u00e7o\u011fu, G\u00fcne\u015f\u2019e yak\u0131n y\u00f6r\u00fcngelerde bulunuyor ve bu da onlar\u0131 potansiyel olarak riskli k\u0131l\u0131yor.<\/p>\n\n\n\n Bu sebeple, g\u00f6kbilimciler bu asteroidleri dikkatle izlemeye ve \u00e7arp\u0131\u015fma risklerini analiz etmeye devam edecekler.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Yapay zekan\u0131n kullan\u0131lmas\u0131<\/strong>, asteroitlerle birlikte gezegenler, kometler ve galaksiler gibi di\u011fer g\u00f6k cisimlerinin ke\u015ffinde de \u00f6nemli bir yere sahip.<\/p>\n\n\n\n