Yeni bir makine öğrenimi (ML) algoritması, Antarktika’daki buz hareketleri nedeniyle gizli kalmış göktaşlarının yerlerini belirleyebilecek.
Dünya’daki meteorların yaklaşık üçte ikisi Antarktika’da bulunuyor. Kıtanın buz kaplı yüzeyi, uzay kayalarının korunmasına yardımcı oluyor ve bu kayaların koyu renkleri onları buz ve kar karşısında öne çıkarıyor. Göktaşları da aslında gezegen cisimlerinin bir parçasıdır ve bu nedenle uzay kayaları, güneş sisteminin geri kalanının doğası, kökenleri ve evrimi hakkında birçok değerli ipucu verir.
Yeni çalışmada araştırmacılar, Antarktika’nın tüm yüzeyinin uydu verilerini analiz eden yapay zeka (AI) yazılımı üzerinde çalıştılar. Amaçları, bilim insanlarının daha önce uzay kayalarını ortaya çıkardıkları alanların benzerliklerine dayanarak, kıtada henüz keşfedilmemiş göktaşlarını barındırması en muhtemel bölgeleri belirlemekti. Bu nedenle araştırmacılar buzun sıcaklığı, eğimi ve hızı gibi yüzey özelliklerinin optik, termal ve radar verilerine odaklandılar.
Yapay zeka programı, bilinen göktaşı açısından zengin Antarktika bölgelerinin yaklaşık %83’ünü doğru bir şekilde tanımladı. Sonuç olarak, kıtada birçoğu Antarktika’daki mevcut araştırma istasyonlarına yakın olan ve şu anda keşfedilmemiş olanlar da dahil olmak üzere, potansiyel olarak göktaşı açısından zengin 600’den fazla bölge belirlendi. Araştırmanın yazarı Veronica Tollenaar, bu yerleri ziyaret ederek ve dronelarla yapılan araştırmalar gibi sahada yeni kurtarma teknikleri kullanarak, Antarktika’da gizli kalmış göktaşlarını bulmak istediklerini söyledi.
Yeni bulgular, Antarktika’dan bugüne kadar ele geçirilen 45.000’den fazla göktaşının, oradaki tüm göktaşlarının sadece %5 ila %13’ünü oluşturduğunu gösteriyor. Tollenaar, hesaplamalarının buz tabakasının yüzeyinde hala 300.000’den fazla göktaşının bulunduğunu gösterdiğini belirtti.
Tollenaar, yapay zeka programlarının %100 doğru olmadığı göz önüne alındığında, araştırmacıların bazen yazılımın umut verici bulduğu bir siteye gidip herhangi bir meteor bulmayabileceği konusunda uyardı. Yine de başarısız görevler hayal kırıklığı yaratacak olsa da verileri gelecekte daha iyi hale getirmek için AI’yı iyileştirmeye yardımcı olacağını söyledi.
