Nöbetçi Eczaneler
OpenAI’nin devasa dil modeli ChatGPT, sadece metin üretmekle kalmayıp, uzay görevlerinde de çığır açan bir performansa imza attı. Bir grup yenilikçi araştırmacı tarafından düzenlenen simülasyon temelli yarışmada, ChatGPT eğitim aldıktan sonra uzay aracı kontrolünde gösterdiği üstün başarıyla ikinci sıraya yerleşti.
Bu şaşırtıcı başarı hikayesinin temelinde, 2015 yılında Meksikalı bir oyun stüdyosu olan Squad tarafından yaratılan ve gerçekçi yörünge mekaniğiyle dikkat çeken Kerbal Space Program (KSP) adlı uzay simülasyonu yer alıyor. Bu oyunda, oyuncular, uzaylılardan oluşan küçük bir ekibi yönetirken, kendi tasarladıkları uzay araçlarıyla pırıl pırıl gökyüzüne fırlıyorlar. Ama burada sadece eğlenmek değil, aynı zamanda ciddi bir fizik ve mühendislik bilgisi de söz konusu. KSP’nin gerçekçi fizik motoru, oyunculara karmaşık yörünge geçişleri ve uzay manevralarını uygulama imkânı sunuyor. Özellikle “Hohmann transferi” gibi zor ve detaylı uzay mekaniği hareketleri, oyunun en dikkat çekici özellikleri arasında yer alıyor. Bu sayede, hem amatör uzay meraklıları hem de uzman mühendisler, eğitim ve araştırma amaçlı bu platformu yoğun biçimde kullanıyor. KSP, tam anlamıyla bir fizik laboratuvarı gibi çalışıyor ve uzay mekaniği eğitimi için vazgeçilmez bir araç haline geliyor. Bu potansiyel, araştırma ekibinin ilgisini çekti ve KSP’yi bir yarışma ortamına dönüştürme fikrini doğurdu. Bu yarışma, Kerbal Space Program Differential Games (KSPDG) adıyla anılıyor ve katılımcılar, yapay zekalarıyla oyunun içinde ortaya çıkan çeşitli görevleri en iyi şekilde yerine getirmeye çalışıyorlar. Bu görevler arasında, kayıp bir uydunun takibi, karmaşık yörünge geçişleri ve acil durum müdahaleleri gibi pek çok zorluk bulunuyor. Bu ortamda, yapay zekanın uzay görevlerinde ne kadar etkin olabileceğini görmek isteyen ekip, ChatGPT gibi büyük dil modellerini test etmeye başladı.
Geleneksel olarak, uzay araçlarının kontrolü, PID veya LQR gibi klasik kontrol algoritmalarıyla sağlanıyordu. Ama bu yöntemler, yüksek doğruluk ve güvenilirlik için yoğun modelleme ve hassas ayarlamalar gerektiriyordu. Dil modellerinin yükselişi ve başarısı, bu alandaki yeni yaklaşımları da beraberinde getirdi. Ancak, unutmamak gerekir ki, bir dil modelinin doğrudan uzay aracını kontrol etmesi mümkün değil. Bu nedenle araştırmacılar, KSP’nin telemetri verilerini anlamlandırabilecek ve uygun komutlara dönüştürebilecek özel bir sistem geliştirdi. ChatGPT, bu verileri analiz ederek, yazılı komutlar üretip, aracın yönlendirilmesini sağladı. Bu komutlar, oyunun kontrol sistemiyle entegre edilerek, uzay aracının hareketi yönlendirilmiş oldu.
Her ne kadar başarılı olsa da, bu süreçte bazı sınırlamalar da ortaya çıktı. Özellikle büyük sayılarla ve karmaşık hesaplamalarla ilgili sorunlar, ekibin ara sıra manuel müdahaleler yapmasını gerektirdi. Araştırmacılar, bu sorunları aşmak için, modelin gözlem alanını ve bağlamını zenginleştirdiler; örneğin, uzay mekaniğine dair daha detaylı ve nitelikli bilgilerle donattılar. Bu sayede, yapay zekanın “anlama” kapasitesi arttı ve daha doğru kararlar vermesi sağlandı. Sonuç olarak, ChatGPT, diferansiyel denklem tabanlı geleneksel yaklaşımlarla rekabet eden bir performans sergiledi ve yarışmayı ikinci sırada tamamladı. Bu deney, yapay zekanın, doğru veri ve yönlendirmelerle, fiziksel dünyaya dair karmaşık görevleri yerine getirebileceğini gösterdi.
İleriye dönük olarak, araştırmacılar bu yöntemi pekiştirmeli öğrenme teknikleriyle birleştirerek, çok daha güçlü ve otonom yapay zeka ajanlarının geliştirilmesini hedefliyor. Bu çalışmaların sonuçları, Advances in Space Research dergisinde yayımlandı ve bilim dünyasında büyük yankı uyandırdı.