NASA, yeni teleskoplardan gelen veri akışıyla karşılaştığında bilim insanlarının GPU'ya olan ilgisini hızlandıracak.

NASA yeni uzay teleskobunu hızlandırıyor

*2026 yılının Eylül ayında – planlanan tarihten sekiz ay erken – NASA, “Nancy Grace Roman” (RST) adlı yeni teleskopu Dünya yörüngesine gönderecek. Görev süresince yaklaşık 20 000 TB veri toplayacak. Bu büyük hacim, diğer gözlemevlerinden gelen akışlarla birlikte grafik işlemcilerine (GPU) artan talep yaratacak.*

RST’nin modern gözlem ekosistemine uyumu
Gözlemevi Çalışma Dönemi Günlük Veri Hacmi
RST 2026–… 20 000 TB (toplam)
James Webb 2021’den beri 57 GB/gün
Vera C. Rubin Observatory 2026 ve sonrası ~20 TB/gece
Hubble 2000'den bu yana 1–2 GB/gün

*Karşılaştırma, RST’nin “Hubble”dan neredeyse bin kat daha fazla veri üreteceğini gösteriyor. Bu, astronomların GPU tabanlı işleme geçişini doğruluyor: manuel analiz hacimleri karşılayamıyor.*

Ana figürler ve katkıları
- Brant Robertson – Kaliforniya Üniversitesi Santa Cruz’ta astrofizikçi.
- 15 yılı aşkın süredir misyon verileriyle çalışıyor, Nvidia ile işbirliği yapıyor.
- Süpernova simülasyonlarından veri akışı analiz araçları geliştirmeye geçiş.

- Ryan Hausen – Robertson’ın eski doktora öğrencisi.
- Birlikte büyük veri setlerinde galaksileri tanımak için *Morpheus* adlı derin öğrenme modeli oluşturdu.

Konvolüsyonel ağlardan transformer’lara
*Morpheus modeli başlangıçta konvolüsyonel sinir ağları kullandı, ancak şimdi transformer mimarisine geçiyor – modern dil modellerinin temelini oluşturan aynı teknoloji. Bu, tek bir geçişle gökyüzünün birkaç kat daha fazla bölgesini işleyebilecektir.*

Üretici Yapay Zeka ve yer gözlemlerinin iyileştirilmesi
- Uzay verileriyle eğitilmiş üretici modeller geliştiriliyor; bu modeller Dünya görüntülerindeki atmosferik bozulmaları düzeltir.
- Sekiz metrelik aynanın yörüngeye gönderilmesi teknolojik açıdan zor olduğu için yazılım tabanlı işleme en iyi seçenek haline geliyor.

Finansal zorluklar
*Robertson, GPU talebinin artışını vurguluyor:*

> “İnsanlar Yapay Zeka ve makine öğrenimini kullanmak istiyor ve GPU bu iş için tek araç. Üniversiteler sınırlı kaynaklardan dolayı risklerden kaçınıyor ama gelişim yönünü göstermek gerekiyor.”

Ulusal Bilim Vakfı (NSF), üniversitede bir GPU kümesi oluşturmayı finanse etti, ancak ekipman hızla eskiyor. Aynı zamanda ABD Başkanı’nın yönetimi NSF bütçesini %50 azaltmayı planlıyor; bu da ileri araştırmaları zorlaştırabilir.

Sonuç:

2026 Eylül’ünde RST’nin devriye çıkışı astronomi için kilit bir olay olacak ve veri analizinde yeni ufuklar açacak. Aynı zamanda AI modelleri ve GPU bulut çözümleri geliştiriliyor, ancak finansal kısıtlamalar araştırmacılardan yaratıcılık ve kaynak verimliliği bekliyor.