Uzay araçlarında otonom yazılımlar
QuandoHer salı ve cuma girişimcilik ve teknoloji ekosistemlerinden öne çıkan gelişmeler, paradigma değişimleri, inovasyon trendleri ve dijital dönüşüm e-posta kutunda.
Uzay alanındaki gelişmeler ve atılımlar, son bir yılda bir hayli hızlanmış durumda. Boeing uzaya insan taşımak için kendi uzay aracını geliştirmeye çalışıyor, Virgin Galactic uzay turizmi için testler düzenliyor, SpaceX geçtiğimiz mayıs ayında uzaya insan götüren ilk özel şirket unvanını aldı, Rocket Lab ise maalesef birkaç gün önce gerçekleştirdiği fırlatmasından kısa süre sonra roketini kaybetti. Uzay araçlarının geliştirilme ve test süreçleri son sürat devam ederken bu araçlarda kullanılan yazılımların durumu ve rolü de öne çıkıyor. MIT Technology Review, uzay araçlarının gereğinden fazla otonomlaşmış olması durumunda oluşabilecek negatif durumları değerlendiriyor.
- Crew Dragon: 31 Mayıs 2020 günü SpaceX’in Crew Dragon aracı, iki astronot Robert Behnken ve Douglas Hurley’i Uluslararası Uzay İstasyonu'na (ISS) ulaştırarak tarihî bir görevi tamamlamıştı. Uçuşu izleyenlerin dikkatini çeken noktalardan biri ise aracın kontrol panelinin minimalliği ve neredeyse tamamen dokunmatik ekranlar üzerinden kontrol ediliyor olmasıydı. 1960 ve 70’lerdeki uzay görevlerinde kullanılan araçlarla karşılaştırıldığında Crew Dragon’un bu kadar sade bir kontrol yapısına sahip olmasının nedeni, aracın artık büyük ölçüde yazılımlar tarafından ve otonom yönetiliyor olması.
- Yazılımın avantajları: NASA mühendislerinden Darrel Raines, bazı konularda kontrol mekanizmasını insanın elinden alıyor olsa da yazılımların önemli avantajları olduğunu belirtiyor. Raines’a göre bunlardan ilki kritik tepkilerin verilmesi gereken zamanlarda yazılımların devreye girebiliyor olması iken, ikinci olaraksa uçuş ekibinin herhangi bir nedenden dolayı müdahale edemeyecek durumda olduğu durumlarda devreye girme potansiyeline sahip oluşu.
- Yazılımın dezavantajları: Uzay araçlarında kullanılan yazılımların ve yapay zekâ modellerinin ekibin işini kolaylaştırdığı zamanlar olsa da geliştirilme aşamalarının doğası gereği tehlikeli olduğu durumlar da ortaya çıkıyor.
- Yeni şirketler: Uzaya adım atmayı hedefleyen yeni uzay girişimleri, yazılımlarını yeteri kadar test edecek finansal ve altyapısal kaynağa sahip olmayabiliyor.
- Makine öğrenmesi süreci: Yeryüzünde otonom araçlar geliştirilirken aracın algoritmalarının yavaş yavaş daha “gerçek” durumlara maruz kaldığı ve aşama aşama yürütülen bir geliştirme süreci uygulanıyor. Bu süreç, yapay zekâ sistemlerinin verimli ve güvenli bir gelişim süreci için elzem iken uzay ve uzayın gerçek koşulları; yapıları gereği araçları ve algoritmaları yavaş yavaş daha gerçek senaryolara açma sürecine el vermiyor. Sonuç olarak, yazılımlar bazı simülasyonlardan geçse de gerçek koşullarla ilk olarak görevde tanışıyor.
- Boeing örneği: Geçtiğimiz aralık ayında NASA’nın uzaya insan taşıma görevleri için rekabet eden özel şirketlerden biri olan Boeing’in Starliner aracı, yazılımın bir süreyi yanlış algılaması ve bu hata fark edilse bile yazılıma sonradan müdahale edilememesi nedeniyle görevi tamamlayamamıştı.
- Yeni şirketler: Uzaya adım atmayı hedefleyen yeni uzay girişimleri, yazılımlarını yeteri kadar test edecek finansal ve altyapısal kaynağa sahip olmayabiliyor.
Kaydet
Okuma listesine ekle
Paylaş
QuandoHer salı ve cuma girişimcilik ve teknoloji ekosistemlerinden öne çıkan gelişmeler, paradigma değişimleri, inovasyon trendleri ve dijital dönüşüm e-posta kutunda.
İLGİLİ BAŞLIKLAR
NEREDE YAYIMLANDI?
Bu hafta odağımızda gittikçe otonom hale gelen uzay araçları yazılımları hakkında farklı perspektifler, Hindistan’ın yasakladığı 59 Çin merkezli uygulama ve iki ülke arasındaki teknolojik bağlar ve çok daha fazlası var.
09 Tem 2020
YAZARLAR
Quando
Her salı ve cuma girişimcilik ve teknoloji ekosistemlerinden öne çıkan gelişmeler, paradigma değişimleri, inovasyon trendleri ve dijital dönüşüm e-posta kutunda.
İLGİLİ OKUMALAR
Algoritmalar artık iş dağıtıyor, çalışanları puanlıyor ve hatta işten çıkarma kararlarında belirleyici oluyor; insan denetimi ise otomasyon yanlılığı ve gig ekonomisinin hukuki boşlukları nedeniyle her zaman gerçek bir güvence sağlamıyor. Kaliforniya, “Robot Patrona Hayır” yasası ile işten çıkarma ve disiplin kararlarının yalnızca yapay zekaya bırakılmasını yasaklayan ilk ABD eyaleti oldu belki ama asıl sorunun kapitalizmin ulaştığı noktayla ilgili olduğunu hatırlamak gerekiyor.
Şirketler yapay zekayı toplantı notu çıkaran araçlardan operasyon yürüten ajanlara dönüştürmek istiyor; ancak bir yandan da güvenilmez veri, eksik bağlam ve belirsiz sorumluluklar kurumların yıllardır kapalı odalarda tuttuğu dağınıklığı da su yüzüne çıkarıyor. Üstelik ajanların gerçekten işe yaradığı bir düzende asıl mesele, onlara hangi işleri devredeceğimiz kadar açılan zamanı insanın muhakemesine, öğrenmesine ve daha nitelikli üretime ayırıp ayıramayacağımız da.
Yıllarca makineleri insanların anlayabileceği biçimde tasarlamaya çalıştık. Yapay zeka bu problemi çözüyor gibi görünüyor ama önümüze daha tuhaf bir tasarım sorusu çıkarıyor: İnsanların kendilerini makinelerin anlayacağı biçimde yeniden düzenlemeye başladığını nasıl fark edeceğiz ve hangi noktada bunu gerçekten problem sayacağız?
Birkaç yıl önce bir ürünün ismine “yapay zeka destekli” ifadesini eklemek, onu bir anda daha yeni, daha akıllı ve daha değerli gösterirdi. Bugün ise bu ifade, hemen hemen her üründe rastlanan son derece sıradan ve hatta kimi zaman “korkutucu” bir etiket hâline geldi. Güvenlik endişeleri, şirketleri ürünlerini “sevimli dijital maskotlar” arkasına gizlemeye iterken ABD hükümeti, çözümü yapay zekanın adını “süper zeka” olarak değiştirmekte buldu.
Bir sohbet robotunun hayatımızı kolaylaştırması, onu geliştiren şirketlerin gelecek planlarına onay verdiğimiz anlamına mı geliyor? Yapay zeka, insanın yerini almak için mi, yoksa insanın kapasitesini genişletmek için mi geliştiriliyor? Nobel ödüllü ekonomist Daron Acemoğlu’nun son dönemdeki açıklamaları bu sorulara odaklanıyor.
