Mars için “nöromorfik” yapay zeka test ediliyor

Mars için gerçek otonomi
Nöromorfik bilişim nedir?
Yorumlar

Metin Akpınar

Teknoloji Editörü

Mars için “nöromorfik” yapay zeka test ediliyor — **Avrupa Uzay Ajansı** (ESA), **Mars** yüzeyinde daha etkili bir keşif yapabilmek için **nöromorfik yapay zeka** tabanlı görüntüleme sistemlerini test etmeye başladı. Bu projede, İngiltere merkezli Opteran adlı girişimle iş birliği yapan Airbus Defence and Space birimi, Mars gezginlerine gelişmiş bir çevresel algılama kazandırmayı hedefliyor.

Mars için gerçek otonomi

Airbus, Mars görevinde kullanılacak gezginlere daha düşük ağırlık ve enerji tüketimiyle üstün görüntüleme kabiliyeti sunmak için Opteran Mind yazılımını kullanarak testler gerçekleştiriyor. Standart dört kamera ile 360 derece görüş sağlayan bu yazılım, görüntü stabilizasyonunu sağlarken aynı zamanda konum bilgisi de oluşturabiliyor. Opteran ve Airbus, bu teknolojiyi İngiltere’nin Stevenage şehrinde bulunan Mars Yard’da test ederek zorlu uzay koşullarında derinlik algısını geliştirmeye çalışıyor.

Proje kapsamında kullanılan algoritma, görüntüleme için yüksek çözünürlüklü bir işleme değil, görsel algoritmaların küçük bir ASIC çipte işlenmesini sağlayan verimlilik odaklı bir yapı sunuyor. Konum belirleme ve algılama algoritması, ARM Cortex A53 çekirdeklerini kullanan dört çekirdekli bir çipte 1,4 çekirdek veya Cortex A76 için bir çekirdeğin 0,9'unu kullanıyor.

ESA’nın GSTP programı tarafından fonlanan bu proje, engel tespiti için derinlik algılama yeteneklerini geliştirmeyi ve gelecekte altyapı gerektirmeyen görsel navigasyon sağlamayı hedefliyor. 2024 yılının sonuna kadar yapılacak analizlerin ardından, başarılı sonuçların alınması durumunda 2025 başlarında yeni bir fon sağlanarak projenin ticarileşme ve Mars yüzeyine uyarlanması süreci hız kazanacak.

Nöromorfik bilişim nedir?

Nöromorfik bilişim, insan beyninin yapısını ve işleyişini taklit ederek çalışan bir yaklaşım. Beynin sinir ağları ve nöronların çalışma prensiplerinden ilham alarak tasarlanıyor, bu nedenle bilgi işlem süreçleri çok hızlı ve enerji verimli hale geliyor. Bu sistemler geleneksel yapay sinir ağlarına alternatif olarak görülüyor. Bu teknolojide aynı zamanda bir kendi kendine öğrenme de söz konusudur. Haliyle görüntü tanıma, dil işleme ve otonom sistemlerde büyük avantaj sağlanabilir.