Uzayla ilgili bilgi işleme şirketlerinden biri olan MathWorks’te çalışan Ossi Saarela, “Uzak gök cisimlerine inmek, bazılarının ne kadar küçük olduğunu düşününce, çok zorlu bir iş. Hatta inene kadar bazılarının neye benzediğini bilmiyoruz bile. Bunu yolda giderken çözmemiz gerekiyor.” dedi. Her ne kadar birçok uzay aracı ufak şeylerde kendi kendine karar verebilse de -bozulan parçaların durdurulması gibi- hala işin büyük bir kısmı Dünya’daki insanlarda. Bu da işlerin yavaşlamasına sebep oluyor.
Ossi Saarela, “Bunun çözümü aslında basit: İnsanların yaptığı şeyi makineye yaptırmak. Ancak bu, ağızdan çıktığı kadar kolay değil. Biz insanlar olarak bir şeyleri ayırt etmede ustayız. Bir kapı gördüğümüzde açıp içeri girmeyi ve arkadan kapatmayı düşünmeden yapabiliyoruz. Fakat bir makinenin bu işlemleri yapabilmesi için önce kapının ne olduğunu anlaması ve daha sonra ne yapacağına karar vermesi gerekiyor. Derin öğrenme de burada işe katılıyor. Derin öğrenme, şu ana kadar beraberinde getirdiği sıkıntılar yüzünden uzay gibi çok komplike alanlarda kullanılmak istenmiyordu. Ancak seferlerin sıklığı ve işin insanlar için her geçen gün zorlaşması bunu zorunlu kıldı. Bizim MathWorks’te yaptığımız temel şeylerden biri de bu” ifadelerinde bulundu. İşler bu hızla ve yolunda giderse, çok da uzak olmayan bir gelecekte insanlara gerek kalmayacak gibi görünüyor.
Kaynak: https://www.webtekno.com/uzay-yolculugunda-derin-ogrenme-neden-kullanilmadi-h52060.html
https://www.space.com/41591-deep-learning-robotic-space-exploration.html