Almanya’daki Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) bünyesindeki bir araştırma ekibi, otonom uzay sistemlerine giden yolda gerçek bir dönüm noktası olarak, dünyada bir ilki gerçekleştirdi. Ekip, yapay zekâ tabanlı bir konum kontrol cihazını doğrudan yörüngedeki 3U nano uydusu InnoCube üzerinde başarıyla test etti.
30 Ekim 2025 tarihinde, CET’e göre 11:40 ile 11:49 (TSİ 13:40 ile 13:49) saatleri arasındaki uydu geçişi sırasında, JMU'da geliştirilen yapay zekâ ajanı, tamamen kendi kontrolünde yörüngede tam bir konum manevrası gerçekleştirdi. Yapay zekâ, tepki tekerleklerini kullanarak uyduyu mevcut konumundan belirlenen hedef konumuna getirdi ve sonraki testlerde de bu başarıyı güvenli bir şekilde tekrarladı.
YENİ NESİL KONTROL
LeLaR (Öğrenen Tutum Kontrollü Yörünge İçi Gösterici) araştırma ekibi, bu başarıyla uzay özerkliğine doğru kararlı bir adım attı. Projenin temel amacı, InnoCube nano uydusu üzerinde yapay zekâ tabanlı bir tutum kontrol cihazının tasarımı, eğitimi ve yörünge içi testleriydi.
Konum kontrolörleri, uyduları yörüngede sabitler ve kameralar, sensörler veya antenler gibi donanımları belirli bir hedefe hizalamak için kullanılır. Bu çalışmayı özel kılan şey ise, Würzburg kontrolörünün geleneksel, sabit algoritmalar yerine derin takviyeli öğrenme (DRL) yaklaşımını kullanması. Bu yöntemde, bir sinir ağı simüle edilmiş bir ortamda optimum kontrol stratejisini kendi kendine öğrendi.
AYLAR SÜREN İŞ OTOMATİKLEŞTİ
DRL yaklaşımının temel avantajı, klasik yöntemlere kıyasla hızı ve esnekliği. Geleneksel tutum kontrolörleri, mühendisler tarafından bazen aylar hatta yıllar süren manuel parametre ayarı gerektiriyor. DRL yöntemi ise bu süreci otomatikleştiriyor ve zaman alıcı manuel yeniden kalibrasyon ihtiyacını ortadan kaldırarak beklenen ve gerçek koşullar arasındaki farklara otomatik olarak uyum sağlayan kontrolörler oluşturma potansiyeli sunuyor.
Görevden önce, yapay zekâ kontrolörü Dünya'da yüksek doğruluklu bir simülasyonda eğitildi ve uyduya yüklendi. En büyük zorluk, "Sim2Real" (Simülasyondan Gerçeğe) açığını kapatmak, yani simülasyonda eğitilen modelin uzaydaki gerçek uyduda çalışmasını sağlamaktı.
GÜVENLİK SINAVINI GEÇTİ
JMU'dan Dr. Kirill Djebko, bu başarının DRL kullanılarak eğitilen bir uydu konum kontrol cihazının yörüngede başarıyla çalışabileceğinin dünyadaki ilk pratik kanıtı olmasıyla gerçekten belirleyici olduğunu vurguladı. Tom Baumann ise bu testin, yapay zekânın yalnızca simülasyonda değil, gerçek koşullar altında da hassas ve otonom manevralar gerçekleştirebildiğini gösterdiğini ve gelecekteki uydu kontrol sistemleri için önemli bir adım olduğunu belirtti.
Würzburg ekibi, yapay zekânın güvenlik açısından kritik uzay görevlerinde güvenilir bir şekilde uygulanabileceğini gösterdi. Profesör Frank Puppe, simülasyon modelinin önemine dikkat çekerek, bu başarının havacılık ve uzay araştırmalarında yapay zekâ yöntemlerinin kabulünü önemli ölçüde artıracağına inandığını ifade etti.
DERİN UZAY İÇİN KRİTİK
Bu tür teknolojilere duyulan güvenin artması, insan müdahalesinin iletişim gecikmeleri nedeniyle imkansız olduğu gezegenler arası veya derin uzay görevleri için hayati önem taşıyor.
