ChatGPT ile sınavlarda kopya... Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrencinin aniden başarı sıçraması yaşaması, öğretmenleri ve akademisyenlerini şaşırtıyor

Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
TT

ChatGPT ile sınavlarda kopya... Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels

Sanki yapay zeka uygulamaları, bazı öğrencilerin hayal gücünü ve oyunlarını gıdıklamak için bir teknoloji tepsisinde taşımadan önce, öğrencilerin ödevlerde ve sınavlarda kopya çekmelerini kolaylaştıracak modern ve yenilikçi bir yolu yoktu.

Öğretmenler ve akademisyenler, eğitim-öğretim döneminde kendilerine farklı bir performans gösteren öğrencilerin üzerine birdenbire inen "ustalık", başarı, fikirlerin düzenlenmesindeki farklılık ve dilin sağlamlığı karşısında şaşkına dönüyorlar.

Eski kuşaklar kopya çekmeyi sinsi bakışlarla, tereddütlü hareketlerle hatırlar. Cüret arttığında, öğrenci ezberlemediği bazı şeyleri, bir denklemi ya da onu doğru cevaba götüren ipucunu yazdığı bir kağıdı açmadan önce bekler.

Kopya çekme yöntemlerinin cetvellere, silgilere, masalara ve sandalyelerin altına yazmaktan, kıyafetlerin veya ayakkabıların köşelerine gizlenmiş rulo kağıt parçalarına, gömleklerin ve okul önlüklerinin içine yazmaya kadar değişik şekilleri vardı.

Ayrıca, kemerlerin iç yanlarında veya vücudun uzuvlarına veya kalem kutusunun veya hesap makinesinin kapağının içine ve bu makaleyi okuyan her okuyucunun yaşının imkanlarına göre ekleyebileceği diğer yerlere kopyalar yazılırdı.

Bu yöntemler elbette hazırlıksız kopya çekmenin dışında. Diğer öğrencilerin cevaplarını dikizleme ya da fısıltıyla veya izleme koşulları izin veriyorsa işaret diliyle cevap vermelerini isteme şeklinde de kopya çekiliyordu.

Cep telefonu sınav sınıflarına girer girmez birçok kopya vakası ilk önce kısa mesajlarla tespit edildi.

Daha sonra e-posta mesajlarının metinlerinde kayıtlı, ardından Bluetooth kulaklıklara, akıllı saatlere vb. kaydedilen basılı veya fotokopi belgeler kullanılarak da kopya çekildi.

El yordamı ile kopya çekmenin elektronik hale gelmesiyle birçok vakanın tutuklanması karşısında, birçok ülkede milli eğitim bakanlıkları sınav salonlarında çok sayıda denetim kurarak telefonların girişine engel oldu.

Sınıflara çok miktarda güvenlik kamerası yerleştirildi ve öğrenciler Mısır, Çin, Fas ve diğer ülkelerde elektronik çubuk gibi cihazlarla arandılar.

Şaşırtan zeka

Lübnanlı öğretmen Samar, meslektaşlarının, öğrencilerinin testleri gerçekten kendilerinin çözmesini sağlamaya çalışmaktan şikayet ettiğini duyduktan sonra, öğrencileri 8 yaşın altında olduğu ve yapay zeka teknolojisinin henüz onlara ulaşmadığı için şanslı olduğunu söylüyor.

Velilerin çocuklarının ödevlerini çözmek için araya girmesiyle öğrenciler yapay zeka uygulamalarına ve internet sitelerine bağımlı hale geldi.

Samar, bu sitelerden bazılarını denediğini ve öğrencilerin anlamasını sağlama konusunda yeni fikirler ve sorular bulmak için kullandığını ekliyor.

Farklı bir bağlamda, bir ortaokul öğretmeni olan Basema Harb, öğrencilerinin bazı ödevlerde yazma düzeyinde aniden ilerlediklerini fark ettiğini, ancak daha sonra kompozisyon metinlerini yazmak için birbirlerine ChatGPT kullanmayı öğrettiklerini keşfettiğini söylüyor.

Fransızca dersinin ev ödevleri yüzde 100 doğruydu, bu da onu bir grup öğrenciden şüphelenmeye sevk etti, ancak onları araştırdıktan ve kopya çektiklerini aileleriyle görüştükten sonra keşfetti.

Bundan sonra ders saatlerinde öğrencilerin telefonlarını çıkarttı.

Basma, yapay zekanın daha önce herhangi bir uygulamasını denemediğini ancak sınavlara ve derslere hazırlanmada faydalı bulduğunu ve araştırma süresini kısaltmak için öğretmene asistan olarak da kullanılabileceğini söylüyor.

Basma, meslektaşlarının dikkatini konuya çekti ve matematik öğretmeni, çoğu öğrencinin özellikle cebir, aritmetik ve matematikte yapay zeka uygulamalarını kullanarak problem çözdüğünü keşfetti.

Yarışmaları rekor bir hızla bitiren öğrencileri görünce durumun farkına vardılar.

Üniversitedeki uygulamalar

Lübnan'daki bir üniversitede akademisyen olan Maryam Kurdi, yazının insan tarafından mı yoksa makine tarafından yazıldığını gösteren bir programa bir yıl ortası projesini gönderdikten sonra bazı öğrencilerin kopya çektiğini ortaya çıkardığını ve öğrencilerin yüzde 60'ından fazlasının yapay zeka uygulamalarını kullandığını fark ettiğini söylüyor.

Bazılarının bazı cümleleri, numaralandırma ve indeksleme yöntemini değiştirdiğini, ancak sonunda yapay zeka kullanımının farklı şekillerde ortaya çıktığını belirtiyor.

Ayrıca, bu uygulamaların bilimsel olarak kullanılmasına karşı olduğunu, metinleri anlamadan ve bilgileri doğrulamadan kopyalanmaması gerektiğini anlatıyor.

Aynı zamanda yıl sonundaki sınavlarda herhangi bir elektronik ortamın kullanılmasına da engel olan Kurdi, final sınavlarında de öğrencilerin tüm cep telefonlarını, akıllı ve akıllı olmayan saatlerini masanın üzerine yerleştirdi.

Uygulamadan kurtulma

Best College tarafından geçen mart ayında bin üniversite öğrencisi üzerinde yapılan bir ankette, öğrencilerin yüzde 43'ünün yapay zeka uygulamalarını kullanma deneyimi olduğu ortaya çıktı.

Beş öğrenciden en az biri ödevlerini tamamlamak için kullanırken, her 10 öğrenciden dokuzu meraktan yapay araçlarını kişisel projeler üzerinde denedi.

Bu anket, üniversite öğrencilerinin yüzde 57'sinin onu kullanmayı düşünmediğini veya sınavları tamamlamak için ona güvenmeye devam etmediğini gösterdi.

Yine de üçte biri bunu kullanırken yüzde 11'i kullanmamayı tercih ediyor. Ankete katılan öğrencilerin yüzde 51'i işlerinde yapay zeka araçlarını kullanmayı dolandırıcılık veya intihal olarak görmesine rağmen yapay zekayı kullanıyorlar.

ChatGPT'yi tasarlayan OpenAI şirketi ise bu programın dezenformasyon için kullanılmaması gerektiğini düşünüyor.

Bu da programı, metinlerin programın kendisi tarafından makine tarafından mı yoksa insan zekası tarafından mı oluşturulduğunu bilmeye izin verecek şekilde geliştirmesini sağladı.

Bu, her alanda dolandırıcılığı önlemek ve bu teknolojiyi tarafsız bir şekilde kullanmak için tasarlandı.

Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrenciler, tam metinler oluşturarak veya soruları yanıtlayarak sınavlarda ve projelerde kopya çekmek için yapay zekayı kullanır.

Bu, belirli bir soruna takılıp kalan öğrencilere ve intihale düşmeden Google veya benzeri sitelerde elektronik arama yapmak gibi araştırma için bir asistan olarak yararlı olabilir.

Ancak hile ve transfer kullanımı, öğrenci kullanıcılara haksız bir avantaj veya not verir.

Profesörler, öğrencilerin başka kaynaklardan içerik kopyalayarak kopya çekmelerini önlemek için intihali tespit etmek için yapay zeka destekli araçları kullanabilir.

Ancak aynı zamanda öğrenciler, yakalanmadan hangi içeriği kopyalayabileceklerini belirlemek için yapay zeka destekli intihal tespit araçlarını da kullanabilirler.

Burada öğretmenler öğrencileri kopya çekmekten caydırmak için bir akademik dürüstlük kültürü aşılamalı ve bilimi geliştiren ve bilgiyi uydurma veya kopyalanmayan özgün boyutlarda artıran akademik dürüstlüğün öneminin farkına varmalarını sağlamalı.

Öğretmenler ayrıca bu belayla yüzleşmek için en son yapay zeka kopya tekniklerinden haberdar olmalı, bu nedenle, özellikle yazı kalıpları çok mükemmelse, makine yazısını insan yazısı için algılayan programlar aracılığıyla araştırma projelerini ve ödevlerini araştırmaya tabi tutarlar.

Bu uygulamaların belki de en öne çıkanları (Originality.ai, GPTZero, Copyleaks) intihali tespit eden ve içeriğin yapay zeka tarafından mı üretildiğini yoksa insan ürünü mü olduğunu tespit etmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi üzerinde çalışan diğer araçlar olabilir.

Independent Arabia, Independent Türkçe

 



Cook’un mirası ile Ternus’un hırsı arasında... Apple’ın geleceğini belirleyecek 7 kritik konu

 Manhattan’daki bir binada yer alan Apple logosu (DPA)
Manhattan’daki bir binada yer alan Apple logosu (DPA)
TT

Cook’un mirası ile Ternus’un hırsı arasında... Apple’ın geleceğini belirleyecek 7 kritik konu

 Manhattan’daki bir binada yer alan Apple logosu (DPA)
Manhattan’daki bir binada yer alan Apple logosu (DPA)

Küresel teknoloji sektörünün dengelerini değiştirebilecek kritik bir gelişmede, Apple bugün yaptığı resmî açıklamayla, Tim Cook’un yıl içinde CEO görevinden ayrılacağını duyurdu. Cook’un, yönetimden tamamen çekilmek yerine şirket içinde İcra Kurulu Başkanı görevine geçeceği belirtildi. Şirketin yeni CEO’su ise son yıllarda Apple’ın ürün mühendisliğindeki dönüşümünde kilit rol oynayan John Ternus olacak. Ternus’un, 1 Eylül itibarıyla görevi devralacağı açıklandı. Bu değişimle birlikte Apple, trilyonlarca dolarlık piyasa değerini yöneten yeni bir liderlik dönemine girerken, şirketin özellikle yapay zekâ, donanım rekabeti ve küresel regülasyon baskıları gibi alanlarda ciddi stratejik sınamalarla karşı karşıya olduğu değerlendiriliyor.

grtbgb
Tim Cook, ocak ayında Los Angeles’ta düzenlenen Amerikan Film Enstitüsü Ödülleri etkinliğine katıldı. (Reuters)

Tim Cook’un mirası ve ‘sahneye çıkışının’ zamanlaması

Wall Street’teki analistler, Tim Cook’un bu dönemde görevden ayrılmasını ‘hesaplanmış bir dönüşüm’ olarak değerlendiriyor. Cook’un on yılı aşkın liderliği boyunca şirketi dünyanın en büyük finansal teknoloji devine dönüştürdüğüne dikkat çeken uzmanlar, Apple’ın aynı zamanda yapay zekâ stratejisi açısından kritik bir yeniden yapılanma sürecinden geçtiğini vurguladı. Analistlere göre Cook’un ayrılığı, şirketin bu zorlu dönüşüm döneminde yeni bir vizyon ve ivme arayışının parçası. Artan rekabet ve yapay zekâ alanında net bir stratejik çerçeve sunma baskısının, yönetimde ‘yeni kan’ ihtiyacını hızlandıran temel etken olduğu ifade ediliyor.

gbgb
John Ternus, Apple’ın her yıl düzenlediği Dünya Geliştiriciler Konferansı’nda konuşuyor. (Arşiv – Reuters)

Ternus’un tahtı kurtarmak için izlediği yol haritası

Ternus’un piyasalardaki şüpheleri giderebilmesi ve hızlı bir şekilde güven inşa edebilmesi için, kısa sürede çözmesi gereken yedi kritik ve tartışmalı başlık bulunduğu ifade ediliyor:

1- Yapay zekâ ikilemi: ‘Takip eden’ konumdan ‘egemenlik’ aşamasına geçiş

En acil ve öncelikli görev, Apple Intelligence sistemini kullanıcıların satın alma kararlarında belirleyici bir faktör haline getirmek olarak görülüyor. Ternus, Apple ile Google arasında yürütülen stratejik iş birliği kapsamında Gemini modelinin Apple sistemlerine entegre edilmesi için yıllık yaklaşık 1 milyar dolarlık anlaşmayı sürdürürken, şirketin aynı zamanda kendi yapay zekâ altyapısını geliştirmek zorunda olduğu belirtiliyor. Uzmanlara göre Ternus’tan beklenen asıl dönüşüm, dışa bağımlılığı azaltarak ‘sistem egemenliği’ oluşturması ve Siri’yi yalnızca bir sesli asistan olmaktan çıkarıp, yüz milyonlarca kullanıcının günlük yaşamında aktif rol oynayan kapsamlı bir dijital merkez haline getirmesi.

2- ‘Geleceğin cihazı’ inovasyonu… iPhone dönemi sona mı eriyor?

Ternus, ‘bir sonraki büyük ürünü’ ortaya koyma konusunda ciddi bir baskı altında bulunuyor. Apple için özellikle, eski tasarımcısı Jonathan Ive ile bağlantılı ekiplerin OpenAI bünyesinde yeni donanım girişimlerine yönelmesi, rekabeti daha da görünür hale getiriyor. Bu tablo, Ternus’u klasik akıllı telefon konseptini aşan, tamamen yeni bir cihaz geliştirme zorunluluğuyla karşı karşıya bırakıyor. Sektörde beklentiler, yalnızca katlanabilir bir iPhone’un ötesine geçen, kullanıcı alışkanlıklarını yeniden tanımlayacak radikal bir ürün üzerinde yoğunlaşıyor.

3- İş gücünde yeniden yapılanma

Teknoloji devlerinde görülen yeniden yapılanma dalgasına paralel olarak, Ternus’un Apple içinde de kapsamlı bir organizasyon değişikliğine gitmesi bekleniyor. Amazon, Meta ve Oracle gibi şirketlerin uyguladığı iş gücü azaltma politikalarına benzer şekilde, Apple’ın da 160 binden fazla çalışanı arasında özellikle geleneksel departmanlarda küçülmeye gidebileceği değerlendiriliyor. Bu tür bir yeniden yapılandırmanın, kaynakların yapay zekâ ve büyüme odaklı alanlara kaydırılması amacı taşıdığı ve yatırımcılar tarafından kârlılığı artıracak bir adım olarak görüldüğü ifade ediliyor.

4- Apple TV+ için stratejik karar aşaması

Apple TV+, 2019’dan bu yana içerik üretimine yaklaşık 30 milyar dolar yatırım yaptı. Buna rağmen platformun, büyük ses getiren yapımlar üretme konusunda sınırlı başarı elde ettiği değerlendiriliyor. Yeni yönetimin önündeki kritik soru ise net: Apple, Netflix ve Amazon ile rekabet etmek için büyük içerik satın almaları ve agresif büyüme stratejileri mi izleyecek, yoksa bu alandan kademeli olarak çekilerek maliyetleri mi azaltacak?

5- ‘Üst yönetim mutfağının’ yeniden kurulması

Ternus’un, göreve gelmesinin ardından kendi yönetim ekibini oluşturması bekleniyor. Apple’da CEO değişiklikleri genellikle üst düzey departman başkanlıklarında da zincirleme değişimleri beraberinde getiriyor. Yatırımcılar, yeni ekipte genç, yenilikçi ve özellikle yazılım ile yapay zekâ odaklı isimlerin öne çıkmasını bekliyor. Bu beklenti, şirketin uzun yıllardır sürdürdüğü donanım ve tasarım merkezli yaklaşımın yerini daha teknoloji ve algoritma ağırlıklı bir stratejiye bırakacağı yönündeki öngörülerle de örtüşüyor.

6- Beyaz Saray diplomasisi

Tim Cook, Washington’daki siyasi dalgalanmalarla başa çıkma konusunda güçlü bir diplomasi geliştirmiş ve Donald Trump ile yakın ilişkiler kurarak Apple’ı gümrük vergileri gibi risklerden korumayı başarmıştı. Ancak Ternus için bu alanda benzer bir deneyim bulunmuyor. Bu nedenle yeni CEO’nun, ABD yönetimiyle hızlı şekilde doğrudan ilişkiler kurarak şirketin küresel tedarik zincirlerini etkileyebilecek siyasi riskleri en aza indirmesi gerektiği ifade ediliyor.

frbfgrb
ABD Başkanı Donald Trump, geçtiğimiz ağustos ayında Beyaz Saray’da Tim Cook ile tokalaşıyor. (AFP)

7- ‘Omaha’nın bilge yatırımcılarının’ güvenini kazanmak

Berkshire Hathaway, yaklaşık 62 milyar dolarlık payıyla Apple’ın en büyük hissedarı konumunda bulunuyor. Şirketin yönetiminde Warren Buffett’ın ardından Greg Abel’in öne çıkmasıyla birlikte, yeni dönemde Ternus’un bu yatırım çevresiyle güçlü bir ilişki kurması kritik görülüyor. Analistlere göre bu ilişki, Apple hisselerinin kriz dönemlerinde tarihsel olarak sahip olduğu istikrarın korunması açısından önemli bir unsur olacak. Yatırımcı güveninin sürdürülebilmesi için Ternus’un hem finansal çevrelerle hem de şirketin uzun vadeli stratejik ortaklarıyla uyumlu bir iletişim geliştirmesi gerektiği ifade ediliyor.

Sonuç olarak Ternus, yalnızca bir donanım mühendisi olarak yükselen bir isim değil; aynı zamanda yoğun bir teknolojik dönüşüm sürecinde küresel ölçekte dev bir şirketi yönetecek lider konumunda bulunuyor. Başarısı, Apple’ın tasarım geleneğini yazılım ve yapay zekâ devrimiyle birleştirme kapasitesine bağlı görülürken, piyasanın bu dönüşüm için fazla zaman tanımayacağı değerlendiriliyor.


Yapay zeka ile fotoğraf düzenlemede en iyi 10 program

Yapay zeka ile fotoğraf düzenlemede en iyi 10 program
TT

Yapay zeka ile fotoğraf düzenlemede en iyi 10 program

Yapay zeka ile fotoğraf düzenlemede en iyi 10 program

Geçmişte bulanık görüntüler, kötü aydınlatma ve arka plandaki rastgele unsurlar tek bir anlama geliyordu: kötü fotoğraflar. Bugün ise yapay zekâ destekli fotoğraf düzenleme araçları bu gerçeği değiştirdi. Tek bir tıklamayla (hatta basit bir metin komutuyla) ışığı ayarlamak, yüz netliğini artırmak, dikkat dağıtan unsurları kaldırmak ve hatta fotoğrafın eksik kısımlarını yeniden oluşturmak mümkün.

“Akıllı” fotoğraf düzenleme rehberi

Şarku’l Avsat eWeek’te yayımlanan Aminu Abdullah’ın hazırladığı değerlendirme çerçevesinde kötü fotoğrafları yalnızca iyileştirmekle kalmayıp gerçekten onarabilen en iyi 10 yapay zekâ destekli aracı inceliyor. Bu araçların bazıları profesyonellere yönelikken, bazıları hızlı kullanım için tasarlandı. Bir kısmı ise artık sohbet botları gibi çalışıyor: fotoğrafı yüklüyor, sorunu tarif ediyorsunuz ve gerisini yapay zekâ hallediyor.

2026’da iyi bir yapay zekâ fotoğraf düzenleme aracı neyi ifade eder? Her “yapay zekâ destekli” olduğunu iddia eden araç buna değmez. En iyi araçlar bazı ortak özellikler taşır: Fotoğrafı düzenlemeden önce analiz eder, yüzleri, ışık koşullarını ve arka planı tanır. Tüm görüntüye aynı filtreyi uygulamak yerine hedefli düzenlemeler yapar; gölgeleri aydınlatırken parlak alanları bozmaz, cildi yapay görünmeden yumuşatır, istenmeyen nesneleri kaldırırken sahneyi doğal biçimde yeniden oluşturur.

Ayrıca bu araçlar zaman kazandırır. Arka plan kaldırma, toplu düzenleme ve gürültü azaltma gibi işlemler artık saniyeler içinde tamamlanır. Yapay zekâ, tekrarlayan işleri üstlenerek kullanıcının sonuca odaklanmasını sağlar.

1. Adobe Photoshop AI

Profesyonel düzenlemeler için en iyi seçenek

Yapay zekâ özellikleriyle Photoshop hâlâ en güçlü araçlardan biri. “Generative Fill” gibi özelliklerle istenmeyen unsurlar kaldırılabilir, eksik alanlar yeniden oluşturulabilir.

Öne çıkanlar:

Hassas pozlama ve renk dengesi

Sorunsuz nesne kaldırma

Kayıp detayları yeniden oluşturma

Dezavantajı ise öğrenme eğrisinin yüksek olmasıdır.

2. Nano Banana 2

Komut tabanlı düzenleme için en iyi araç

Metin komutlarıyla çalışır. Fotoğrafı yükleyip ne istediğinizi yazmanız yeterlidir.

Örnek: “Yüzdeki ışığı düzelt” veya “arka plandaki arabayı kaldır”.

3. ChatGPT

Etkileşimli düzenleme deneyimi için

Fotoğraf yükleyip sorunları analiz ettirebilir, ardından düzeltme isteyebilirsiniz. Basit düzenlemelerde oldukça etkilidir.

4. Luminar Neo

Hız ve manuel kontrol dengesi

Fotoğrafı analiz ederek otomatik ayarlamalar yapar.

Gökyüzü değiştirme

Nesne silme

Görüntü genişletme

5. Grok Imagine

Hızlı düzenleme ve paylaşım için

X içinde entegre çalışır. Komutla düzenleme yapıp doğrudan paylaşabilirsiniz.

6. Canva Magic Studio

Pazarlama içerikleri için ideal

Sosyal medya ve görsel içerik üretimi için güçlüdür.

7. Pixlr AI

Tarayıcı üzerinden hızlı düzenleme

Kurulum gerektirmez, hızlı çözümler sunar.

8. Topaz Photo AI

Teknik kalite sorunları için

Gürültü, bulanıklık ve düşük çözünürlük sorunlarına odaklanır.

9. Freepik AI Photo Editor

Kapsamlı düzenleme çözümü

Tek platformda birçok yapay zekâ özelliğini bir araya getirir.

10. Remini

Düşük kaliteli fotoğraflar için en iyi seçenek

Bulanık ve düşük çözünürlüklü görüntüleri netleştirme konusunda uzmanlaşmıştır.

Sonuç olarak, yapay zekâ destekli fotoğraf düzenleme araçları artık sadece iyileştirme değil, gerçek anlamda “onarım” yapabiliyor. Doğru aracı seçmek ise kullanım amacına


NASA'dan Voyager 1'i kurtarmak için sıradışı plan

NASA'nın Voyager 1 uydusunun sanatçı tarafından yapılmış tasviri (NASA)
NASA'nın Voyager 1 uydusunun sanatçı tarafından yapılmış tasviri (NASA)
TT

NASA'dan Voyager 1'i kurtarmak için sıradışı plan

NASA'nın Voyager 1 uydusunun sanatçı tarafından yapılmış tasviri (NASA)
NASA'nın Voyager 1 uydusunun sanatçı tarafından yapılmış tasviri (NASA)

NASA, ilk yıldızlararası uzay aracının enerjisinin tükenmesini önleyecek bir çözüm bulmak için acele ediyor.

1977'de fırlatılan Voyager 1'in enerji seviyesindeki düşüş, görev operatörlerini geçici bir çözüm olarak araçtaki cihazlardan birini kapatmaya zorladı.

ABD uzay ajansı, aracın ömrünü uzatmak ve yeniden tam işlevine kavuşturmak için halihazırda "sıradışı bir plan" üzerinde çalıştığını açıkladı.

2012'de Güneş Sistemi'nden ayrılan ilk sonda olan Voyager 1, en uzaktaki insan yapımı nesne konumunda.

Araç, plütonyumun bozunmasıyla elektrik üreten bir radyoizotop termoelektrik jeneratörle çalışıyor. Bu enerji sistemi, yılda 4 watt güç kaybına neden oluyor.

Beklenmedik bir düşük güç sorunu ilk olarak 27 Şubat'ta, planlı bir dönüş manevrası sırasında tespit edilmiş ve görevin mühendisleri, fazladan herhangi bir enerji düşüşünün, sondadaki bileşenleri kapatacak bir koruma sistemini tetikleyeceği uyarısında da bulunmuştu.

NASA, daha kalıcı bir çözüm üzerinde çalışırken başka sorunların ortaya çıkmasını önlemek için, halihazırda Dünya'dan 25 milyar kilometreden daha uzaktaki Voyager 1 aracındaki bir cihazı kapattığını açıkladı.

Voyager görev yöneticisi Kareem Badaruddin, "Bir bilimsel cihazı kapatmak kimsenin tercihi olmasa da elimizdeki en iyi seçenek bu" diyor.

Voyager 1'de çalışmaya devam eden iki bilimsel cihaz kaldı: Biri plazma dalgalarını dinliyor, diğeriyse manyetik alanları ölçüyor. Bu cihazlar hâlâ mükemmel çalışıyor ve insan yapımı başka hiçbir aracın ulaşmadığı bir uzay bölgesinden veri gönderiyor.

Düşük Enerjili Yüklü Parçacıklar Deneyi (LECP) adlı cihaz, 49 yıldır neredeyse kesintisiz çalışıyor ve Samanyolu'ndan gelen kozmik ışınlar gibi düşük enerjili yüklü parçacıkları ölçüyor.

NASA yayımladığı güncellemede, "Nükleer enerjili uzay aracının gücü azalıyor ve LECP'yi kapatmanın, insanlığın ilk yıldızlararası keşif aracını çalışır durumda tutmanın en iyi yolu olduğu düşünülüyor" ifadelerini kullanıyor.

Bu cihaz, yıldızlararası ortamın yapısı hakkında kritik veriler sağladı ve helyosferimizin ötesindeki uzayda basınç cephelerini ve değişken parçacık yoğunluğuna sahip bölgeleri tespit etti. Voyager ikiz araçları dışında bu bilgileri sağlayabilecek kadar Dünya'dan uzak bir uzay aracı yok.

Independent Türkçe