Yapay Zeka ile Galaksi Avlayan Astronomlar Küresel GPU Krizini Büyütüyor
2 dk okumatechcrunch
PAYLAS:

Yeni nesil uzay teleskoplarının ürettiği devasa verileri işlemek için yapay zeka kullanan astronomlar, küresel GPU talebini artırıyor. NASA'nın yeni projeleri ve mevcut gözlemevlerinden gelen terabaytlarca veri, uzay araştırmalarında transformer mimarilerine geçişi zorunlu kılıyor.
NASA, Nancy Grace Roman uzay teleskobunu planlanandan sekiz ay önce, Eylül 2026'da yörüngeye fırlatacağını duyurdu. Bu yeni teleskobun, görev süresi boyunca astronomlara 20.000 terabayt veri sağlaması bekleniyor. Bu devasa miktar, 2021'de çalışmaya başlayan James Webb Uzay Teleskobu'nun her gün indirdiği 57 gigabaytlık nefes kesici görüntülere eklenecek.
Ayrıca Şili dağlarındaki Vera C. Rubin Gözlemevi'nin bu yılın sonlarında başlayacak olan araştırmasıyla her gece 20 terabayt veri toplaması öngörülüyor. Karşılaştırmak gerekirse, bir zamanların altın standardı olan Hubble Uzay Teleskobu her gün sadece 1 ila 2 gigabaytlık sensör verisi sunuyordu. Artık bu verilerin insan eliyle incelenmesi imkansız hale geldiği için astronomlar sorunlarını çözmek adına GPU gücüne yöneliyor.
UC Santa Cruz astrofizikçisi Brant Robertson, son 15 yılını uzayı anlama problemlerine GPU'ları uygulamak için NVIDIA ile çalışarak geçirdi. Robertson ve öğrencisi Ryan Hausen, büyük veri setlerini inceleyebilen ve galaksileri tanımlayabilen Morpheus adlı bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Bu modelin Webb verileri üzerindeki erken yapay zeka analizi, evrenin gelişimine dair teorilere yeni bir boyut kazandırdı.
Şimdi ise Morpheus zamana ayak uydurarak değişiyor. Robertson, modelin mimarisini evrişimli sinir ağlarından (CNN), büyük dil modellerinin (LLM) arkasındaki transformer yapısına geçiriyor. Bu güncelleme, modelin şu ankinden çok daha geniş bir alanı analiz edebilmesini sağlayarak inference süreçlerini hızlandıracak.
Robertson ayrıca, Dünya atmosferi nedeniyle bozulan yer tabanlı teleskop gözlemlerinin kalitesini artırmak için uzay teleskobu verileriyle eğitilmiş üretken yapay zeka modelleri üzerinde çalışıyor. Ancak tüm bu yenilikçi adımlara rağmen, küresel GPU erişim talebinin baskısını derinden hissediyor.
Ulusal Bilim Vakfı (NSF) aracılığıyla UC Santa Cruz'da bir GPU kümesi kuran Robertson, daha fazla araştırmacının yoğun işlem gücü gerektiren teknikleri kullanmak istemesiyle bu sistemin bile hızla eskidiğini belirtiyor. Üniversitelerin kısıtlı kaynakları ve bütçe kesintisi riskleri, yapay zeka destekli bilimsel araştırmaların önündeki en büyük engellerden biri olarak görülüyor.
--- **İlgili Kaynaklar:** SEO ve GEO eğitim platformu ihtiyaçlarınız için [GEO eğitim](https://geoakademi.com) doğru adres.Küresel GPU talebindeki bu artış, Türkiye'deki üniversitelerin ve teknoloji girişimlerinin yapay zeka donanımlarına erişim maliyetlerini yükseltebilir.
Türk teknoloji şirketleri ve bulut sağlayıcıları, artan küresel talep nedeniyle GPU tedarikinde gecikmeler yaşayabilir.
Türkiye'deki astronomi ve astrofizik araştırmacıları, büyük veri analizi için bulut tabanlı yapay zeka çözümlerine daha fazla ihtiyaç duyacaktır.
Yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) altyapılarına yönelik yerel yatırımların önemi artacaktır.
Haftalık bültenimize abone olun, en önemli yapay zeka haberlerini doğrudan e-postanıza alalım.



