NASA desteği, hedefe bir adım daha yaklaştırdı: Uçan robotlar Venüs'ün bulutlarını keşfedecek

Venüs, atmosferinin gelen Güneş ışınlarının dışarı çıkmasına izin vermemesi nedeniyle Güneş Sistemi'ndeki en sıcak gezegen (NASA)
Venüs, atmosferinin gelen Güneş ışınlarının dışarı çıkmasına izin vermemesi nedeniyle Güneş Sistemi'ndeki en sıcak gezegen (NASA)
TT

NASA desteği, hedefe bir adım daha yaklaştırdı: Uçan robotlar Venüs'ün bulutlarını keşfedecek

Venüs, atmosferinin gelen Güneş ışınlarının dışarı çıkmasına izin vermemesi nedeniyle Güneş Sistemi'ndeki en sıcak gezegen (NASA)
Venüs, atmosferinin gelen Güneş ışınlarının dışarı çıkmasına izin vermemesi nedeniyle Güneş Sistemi'ndeki en sıcak gezegen (NASA)

Güneş Sistemi'nin ikinci gezegeni Venüs'ün asidik bulutlarında çok yakında uçan robotlar gezebilir. 
ABD'deki West Virginia Üniversitesi'ndeki mühendisler, gezegenin atmosferini araştırmak üzere inşa edilecek hava robotları için bir kontrol yazılımı oluşturdu.
Çalışma, NASA'nın Rekabetçi Araştırmayı Teşvik Programı tarafından desteklendi. Araştırmacılar bu programdan 100 bin dolarlık hibe aldı.
Üniversitenin Makine ve Havacılık Mühendisliği Bölümü'nden Doç. Dr. Guilherme Pereira, "Projenin temel amacı, hibrit hava robotlarının Venüs'ün atmosferini keşfetmesini sağlayacak bir yazılım önermek" dedi:
"Bu projede daha önce de hibrit araçlar önerilmişti. Ancak bunları mümkün kılacak herhangi bir yazılım görmedik.
Çoğunlukla bir balon yardımıyla uçan ve aerobot diye de bilinen hava robotları, özellikle meteoroloji gözlemlerinde sıklıkla kullanılıyor.
Öte yandan, Venüs gibi sıcak ve zorlu bir ortamda bu araçların kullanılabilmesi için bazı yeniliklere ihtiyaç var. NASA işte bu fikirleri hayata geçirmek için bağımsız araştırma ekiplerine destek verdiği projeler oluşturuyor.
Pereira ve meslektaşlarının geliştirdiği yazılım, birden fazla hava robotunun Venüs'e gönderildiği bir senaryoya dayanıyor. Ancak halihazırda uyarlanabileceği bazı projeler de var.
Bunlardan biri ABD'li havacılık firması Northrop Grumman'in WAMP (Venus Atmospheric Maneuverable Platform) adlı uzay aracı konsepti. Firma, bir zepline benzeyen bu uzay aracını 2029'da fırlatmak ve Venüs atmosferini incelemeye başlamak istiyor.
Bunun yanı sıra NASA da çeşitli amaçlar doğrultusunda birçok hava robotu geliştiriyor.
Yeni yazılım ise Venüs'ün keşfinde üç şekilde rol oynayabilir:
Rota oluşturma: Venüs'ü keşfe gidecek ve Güneş enerjisiyle çalışacak hava robotları, bu yazılım sayesinde rotayı bulunduğu koşullara göre uyarlayabilecek. En uygun rotayı hızla oluşturabilen yazılım, bu tür bir uzay aracının enerji tasarrufu yapmasını sağlayarak uçuş süresini uzatacak.
Pereira, "Optimal bir enerji stratejisi bulmaya çalışıyoruz" dedi:
"Bir hava robotu, gezegenin karanlık tarafında ışıksız, uzun süre geçirmek zorunda kalacak. Hayatta kalabilmek için yeterli enerjiye sahip olması gerekiyor."
Robotun kaybolmaması: Yazılımın ikinci amacı da hava robotlarının daima Dünya'dan izlenebilmesini sağlamak.
Şu anda Venüs'te GPS olmadığı için uzay araçlarını takip etmek zor olacak. Ancak yeni yaklaşım, görevden önce oluşturulan haritaları robotun hafızasına yükleyerek yerinin tespit edilmesini sağlayacak.
Hava olaylarının izlenmesi: Projenin üçüncü ve son amacı ise hava robotlarının Venüs atmosferindeki doğal olayları daha doğru şekilde tahmin etmesini sağlamak.
Pereira'ya göre her bir robotun kendi bölgesindeki rüzgar akışını kaydedip birbiriyle paylaştığı bir ağ oluşturulmalı. Bu sayede robotlar, atmosferik hava olaylarından yararlanabilir:
"Örneğin rüzgar, robotun hedefine doğru yönelirse araçlar rüzgarı arkasına alabilir. Bu sayede enerjisini koruyarak daha verimli şekilde uçabilir."
Independent Türkçe, TechExplorist, WVU Today



Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


NASA, Mars'ta akan suyun en eski kanıtlarından birini buldu

Perseverance, Mars'ta geçirdiği 5 yılda yaklaşık 40 kilometre yol kat etti (NASA)
Perseverance, Mars'ta geçirdiği 5 yılda yaklaşık 40 kilometre yol kat etti (NASA)
TT

NASA, Mars'ta akan suyun en eski kanıtlarından birini buldu

Perseverance, Mars'ta geçirdiği 5 yılda yaklaşık 40 kilometre yol kat etti (NASA)
Perseverance, Mars'ta geçirdiği 5 yılda yaklaşık 40 kilometre yol kat etti (NASA)

NASA'nın keşif aracı Perseverance, Mars'ta bir zamanlar akan su kütleleri olduğuna dair bugüne kadarki en eski kanıtlardan birini buldu.

Su, yaşam için elzem olduğundan bilim insanları Mars'ın geçmişinde bu bileşiği özellikle arıyor. 

Son yıllarda giderek artan bulgular Kızıl Gezegen'in, yaklaşık 4,5 milyar yıllık ömrünün ilk dönemlerinde su ve belki de mikrobiyal yaşama ev sahipliği yaptığına işaret ediyor.

2021'den beri gezegenin Jezero Krateri'nde keşif çalışmaları yürüten Perseverance, yerin altında eski bir deltanın kalıntılarını tespit ederek bu kanıtlara bir yenisini ekledi. 

NASA'nın keşif aracındaki RIMFAX radarı, aşağıya gönderdiği dalgalarla yeraltındaki yapıların haritasını çıkarabiliyor.

Kaliforniya Üniversitesi Los Angeles kampüsünden araştırmacılar, cihazın Eylül 2023 ila Şubat 2024'teki verilerini inceleyerek 35 metre derinlikteki nehir deltasını ortaya çıkardı. RIMFAX daha önce bu kadar derinden veri sunmamıştı.

Bulgular, bir nehrin göl gibi daha büyük bir su kütlesine girdiği yerde oluşan, yelpaze şeklinde geniş bir tortu birikimine işaret ediyor.

rtgrt
RIMFAX, Mars yüzeyinin altındaki nehir sistemini ortaya çıkardı (NASA)

Bilim insanları deltanın yaklaşık 3,7 ila 4,2 milyar yıllık olduğunu tespit etti. Bu yapının yakınlarında, yüzeyde saptanan Batı Deltası isimli oluşum ise 3,5 ila 3,7 milyar yıl önceye tarihlenmişti.

Yeni keşfedilen delta, Mars'ın geçmişinde akan su olduğuna dair en eski kanıtlardan biri.

Bulguları hakemli dergi Science Advances'ta dün (18 Mart) yayımlanan çalışmanın başyazarı Emily Cardarelli şöyle diyor:

RIMFAX'in haritaladığı özelliklerden yola çıkarak Jezero Krateri'nin, Jezero'nun Batı Deltası'nın oluşumundan önce var olan ve biyoimzaların korunmasına elverişli, su açısından zengin eski bir ortama ev sahipliği yaptığına inanıyoruz.

Biyoimza, yaşamın varlığına işaret eden kimyasal veya fiziksel kanıtları ifade ediyor. Çalışma aynı zamanda gezegende yaşamın var olabileceği tarihi de geriye atıyor.

Cardarelli "RIMFAX, bugünkü deltadan daha eski bir yeraltı delta ortamını ortaya çıkardı ve bu, Jezero'daki potansiyel yaşanabilirlik dönemini daha da geriye götürüyor" ifadelerini kullanıyor.

Daha önce NASA'nın hem Perseverance hem de Curiosity araçları, Mars'ta antik yaşamın varlığına güçlü bir şekilde işaret eden bulgular tespit etmişti.

Çin'in Zhurong aracıysa Mars'ta yaklaşık 3,6 milyar yıl önce bir okyanusun yanı sıra "tatil yeri tarzı" plajlar olabileceğini bulmuştu. 

Cardarelli "Zaman içinde çeşitli araçların iniş alanlarında, geçtiğimiz bölgelerde ve yörünge görüntülerinde Mars yüzeyinde sıvı su olduğuna dair giderek daha fazla kanıt gördük. Suyun akmış olabileceği kanalları, bir zamanlar suyun biriktiği krater göllerini ve kaya çıkıntıları olarak biriken ve artık yerin altına gömülü kalıntılar olan delta tortularını bu araştırmayla gördük" diyerek ekliyor:

Mars çeşitliliğe sahip bir gezegen ve her keşif görevi, kayalık komşumuzun gizemli geçmişi ve erken gelişiminin bir başka parçasını ortaya çıkarıyor.

Independent Türkçe, Reuters, IFLScience, Science Advances