Güneş Sistemimizdeki Dünya Dışı Yaşam Makine Öğrenimiyle Aranacak

Yazan: Mark Anderson

Çeviren: Mert Günçiner               

Düzenleyen: Ümit Sözbilir

Özet: NASA’da dünya dışı yaşam arayışımızda bize yardımcı olacak bir yapay zekâ algoritması geliştirildi. Bu algoritma Mars’taki keşif araçlarından ve Satürn’ün uydusu Titan’da yapılması planlanan kazı çalışmalarından elde edilecek bilgileri analiz etmede kullanılacak. Rastlanılacak astrobiyolojik kanıtlar sayesinde güneş sistemimizde hayat izlerine rastlayabiliriz.

Güneş sistemimizdeki dünya dışı yaşam arayışımızda yapay zekâ bize yardımcı olabilir mi? NASA’ya göre bu sorunun cevabı “evet”.

2022 yazı veya sonbaharında gerçekleşecek ExoMars görevi için geliştirilen bir yapay zekânın ilk sürümü şu anda deneme aşamasında. Geliştirilen makine öğrenmesi (machine learning) algoritmaları Mars yüzeyinden elde edilecek anlamlı verilerin gereksiz olanlarından ayırt edilmesiyle ilgilenecek.

Bu yapay zekâ dünya üzerinde sadece ExoMars aracından elde edilen verilerin analizini yapacak. Eğer bu proje başarıya ulaşırsa söz konusu olan yapay zekâ 2026’da Satürn’ün ayı Titan üzerinde yapılacak olan NASA görevinde de kullanılabilir. Dragonfly isimli sekiz kanatlı pilotsuz uçak (octocopter drone) Titan’ın yoğun atmosferini geçip yüzeyde kazı çalışmaları yapacak. Yapay zekânın yardımıyla yapılacak analizlerle birlikte sahada takip edilecek olan bilimsel süreç de kendi kendine işleyebilecek.

Diğer gezegenlerde mikrobiyolojik bir yaşam bulma umudu hep canlı veya taşıl (fosil) örnekleri üzerinden oldu. NASA’nın Goddard Gezegensel Ortamlar Laboratuvarında (Goddard Planetary Environments Lab) yazılım ekibinin liderliğini yapan Eric Lyness’a göre arayışımızı bu düzlemde devam ettirmemiz de işimizi zorlaştırıyor olabilir. Bu konuda daha önce başarıya ulaşılamamış olmasını da hesaba katarsak elimizde işe yarar hiçbir yöntem yok.

Tabii ki bu yapay zekânın yardımcı olmayacağı anlamına gelmiyor. Lyness beş senedir bu konu üzerine araştırmalarını yapıyor. Amacı güneş sisteminin herhangi bir yerinde yapılacak keşif görevlerindeki jeokimyasal analizleri kendi kendine yapabilecek bir yazılım geliştirebilmek.

Geçen seneden itibaren çalışmalarına makine öğrenmesiyle birlikte devam eden Lyness: “Üniversite öğrencisi ve mezunu stajyerlerimiz var. Makine öğrenmesiyle inanılmaz şeyler yapabiliyorlar. Anlaşılan makine öğrenmesi sandığımızdan da önemli bir konu.’’ Lyness ve ekibi geliştirdikleri bilimsel analiz algoritmasını geçen ay bir jeokimya konferansında tanıttı.

DNA’nın kâşiflerinden biri olan Rosalind Franklin’in ismini aldığı ExoMars aracı yüzeyin 2 metre derinliğine erişebilecek ilk araç olacak. Yüzeyin aksine bu derinlikte güneşten gelen morötesi ışınlar canlı yaşamı yok etmemiş olabilir. Başka bir deyişle, ExoMars aracı Mars’ta gerçekten yaşam olabilecek bölgeleri araştırabilecek ilk araç olacak. Bu derinliklerde canlı toprak bakterileri bulunabilir.

Lyness şöyle diyor: “Mikrop benzeri çeşitli yaşam türlerini bulabilme ihtimalimiz var. Ancak Mars’ta mikro düzeyde bile olsa bir canlı bulunabilmesi hâlâ pek olası değil.’’ (Bununla birlikte NASA’nın Curiosity aracı Mars atmosferinin metan ve oksijen içerdiğine dair güçlü kanıtlar sundu. Bu aykırılık mikro düzeydeki bir yaşamın göstergesi olabileceği gibi biyolojik yaşamı temel almayan bazı süreçlerle de oluşmuş olabilir.)

Mars yüzeyi geçmiş çağlarda yaşam için daha güvenli bir bölgeydi. Rosalind Franklin aracı yapacağı kazı çalışmalarıyla Mars toprağından bu zamanlardan kalmış taşıl örnekleri de elde edebilir.

Rusya Federal Uzay Ajansı (Russian Space Agency) ve Avrupa Uzay Ajansı (European Space Agency) ile birlikte yürütülecek olan ExoMars çalışmasına NASA bir kütle spektrometresiyle katkıda bulundu. Bu cihaz sayesinde yapılan kazı çalışmalarından elde edilen toprak örnekleri analize sokulacak. Lyness’a göre yapay zekânın yardım elini uzatacağı nokta da tam burası.

Spektrometre sayesinde malzeme örneklerinin içerisindeki demir iyonunun kütle dağılımı incelenir. Alınan toprak örneğinden lazer ışınlarının geçirilmesi suretiyle bu ışınlarla çarpışan çeşitli molekül parçaları ve bu moleküllere ait atomik kütleler tespit edilir. Bu sayede elimizdeki ürünün içerdiği maddeler hakkında bir bilgimiz olur fakat bu sefer elde edilen kütle bilgileri herhangi sayıda bileşiğe, minerale veya bileşene ait olabilir. Bu noktada kütle bilgisinin izini sürmek karmakarışık bir yapbozu çözmek haline gelir.

Lyness ve ekibinin yaptığı analizlerde Mars toprağının bolca içerdiği montmorillonit minerali kullanılıyor. Bu mineralin kütle spektrometresinde tespit edilebileceği farklı yöntemler inceleniyor. Bu tespit aşamasında montmorillonit içeren organik bir bileşik analize dahil edildiğinde normalde spektrometreden alınan sonuçların nasıl değiştiği not ediliyor. Bu mineralin sonuçlarda yarattığı farklılığın tam anlamıyla anlaşılabilmesi Mars yüzeyindeki araştırmalar için büyük önem taşıyor.

Lyness şöyle devam ediyor: “Spektrum verilerini tam anlamıyla incelemek ve elde edilen tepe değerlerinin bazı kütlelere ne sebeple ait olduğunu kavrayabilmek çok uzun zaman alabilir. Bu noktada bilim insanlarına verebileceğiniz en ufak bir tavsiye veya bilgi kırıntısı bile kütle dağılımlarını tespit etme süremizi kısaltabilir.’’

ExoMars görevi sayesinde Lyness ve ekibinin geliştirdiği yapay zekâ verimli testlere tabii tutulup geliştirilmeye devam edilebilecek. Yapay zekâya hâlâ bir isim verilmediğini belirten Lyness tavsiyelere açık olduğunu belirtti. (Kendisinin ricası Boaty McBoatface[1] gibi isim önerilerinin şimdiden dışarıda bırakılması.)

Daha da ileri bir gelecekte Dragonfly pilotsuz uçağı (drone) bir astrobiyoloji görevi için Jüpiter’in ayı Europa’yı ziyaret edebilir. Europa’nın dünyaya veri alıp ona veri göndermesini kısıtlayacak yapıda daha zorlu bir ortama sahip olması sebebiyle bu yapay zekânın sunacağı kolaylık yapılacak astrobiyolojik keşifler adına bir ihtiyaç haline geliyor.

Tüm gelişmeler 2030 ortalarına doğru nükleer enerjiyle çalışan sekiz kanatlı pilotsuz uçaklar Satürn’ün uydusunda didik didik yaşam belirtisi aradığı bir geleceğe işaret ediyor. Dünya dışı biyolojik yaşamın bulunabileceği bu araştırmalar makine öğrenmesinin bilime sağladığı katkıyla olacak.

Lyness şöyle bitiriyor: “Bilimde kullandığımız araç ve gereçleri daha da akıllı hale getirmek üzerine çalışmalar yapmalıyız. Elimizdeki aletlerin zekileşmesiyle birlikte çıktığımız gezegenler arası keşiflerde önemli bulgularla karşılaşacağız.’’  

[1] 2016’da Birleşik Krallık bir araştırma gemisine verilecek isim için internetteki kullanıcılara danışma kararı verdi. Yapılan oylamada esprili bir anlamı olan Boaty McBoatface (Türkçe: Teknemsi Teknesurat) ismi seçilmişti.
(Kaynak: https://www.theguardian.com/environment/2016/apr/17/boaty-mcboatface-wins-poll-to-name-polar-research-vessel)