Yeni yapay zekâ modeli uyduları izleyebiliyor ve davranışlarındaki sapmaları tespit ederek yörüngedeki çarpışma riskini azaltıyor. Araştırma, Expert Systems dergisinin 27 Eylül 2026 sayısında yayımlandı.
Geliştirme, UK Space Agency'nin desteğiyle AI4 Space Safety and Sustainability projesi kapsamında gerçekleştirildi. Konsorsiyumda FVEY ülkelerinden kuruluşlar yer alıyor: Avustralya, Kanada, Yeni Zelanda, Birleşik Krallık ve ABD.
Projeyi, University of Strathclyde bünyesindeki Aerospace Centre of Excellence'ın direktörü Profesör Massimiliano Vasile yönetiyor. Katılımcılar arasında Alan Turing Institute, University of Arizona, MIT, University of Waterloo ile GMV, Columbiad, LMO ve Zendir şirketleri bulunuyor.
Alan Turing Institute bünyesindeki Defence AI Research Centre'da (DARe) geliştirilen model, uydulardan yansıyan ışıktan — yani light curves olarak adlandırılan verilerden — anormallikleri ve uydu hareketini tahmin etmeyi ilk kez başardı.
Yörünge her yıl daha da kalabalıklaşıyor: 2025 yılında 2000 yılındaki 159 uyduya karşılık 4000'ten fazla yeni uydu fırlatıldı. Otomatikleştirilmiş araç, uzay trafiğinin izlenmesi ve yönetimiyle başa çıkmaya yardımcı oluyor.
Model, teleskoplar tarafından toplanan büyük hacimli uydu parlaklığı verileriyle eğitildi ve ardından Strathclyde ile GMV'den gelen simülasyonlarla ince ayar yapıldı. Gerçek zamanlı olarak gözlemevlerinin verilerini analiz ediyor ve uzmanların daha fazla incelemesi için anormallikleri işaretliyor.
Test, sıra dışı light curves'lerin tespitinde 88 % düzeyinde doğruluk gösterdi. Sistem ayrıca uydunun dönme ve takla atma gibi davranışlarını da ayırt ediyor — bu, yörüngede bakım ve araçların hizmet ömrünün uzatılması için önemli.
Işık, radar ve diğer kaynaklardan gelen verilerin birleşimi önümüzdeki yıllarda uyduların korunmasına yönelik yaklaşımı tam olarak nasıl değiştirecek?
Profesör Vasile, AI4S3 sayesinde yapay zekânın gökyüzündeki tek bir pikselden bile uzay nesnelerinin davranışlarının analizine nasıl yardımcı olduğunun gösterildiğini belirtti. Projenin sonraki adımları radar, hiperspektral ölçümler ve yörünge bilgisi gibi çok modlu verilerin entegrasyonunu içeriyor.
