NASA ve ESA'nın yeni araştırması kozmolojinin temel varsayımını sarstı: Evren tüm yönlerde genişlemiyor olabilir

12 Ağustos 2013'te çekilen bu uzun-pozlama fotoğraf Yangon yakınlarındaki berrak gece gökyüzünde Samanyolu'nu gösteriyor (Ye Aung Thu / AFP)
12 Ağustos 2013'te çekilen bu uzun-pozlama fotoğraf Yangon yakınlarındaki berrak gece gökyüzünde Samanyolu'nu gösteriyor (Ye Aung Thu / AFP)
TT

NASA ve ESA'nın yeni araştırması kozmolojinin temel varsayımını sarstı: Evren tüm yönlerde genişlemiyor olabilir

12 Ağustos 2013'te çekilen bu uzun-pozlama fotoğraf Yangon yakınlarındaki berrak gece gökyüzünde Samanyolu'nu gösteriyor (Ye Aung Thu / AFP)
12 Ağustos 2013'te çekilen bu uzun-pozlama fotoğraf Yangon yakınlarındaki berrak gece gökyüzünde Samanyolu'nu gösteriyor (Ye Aung Thu / AFP)

Evrenle ilgili temel fikirlerimizden birine meydan okuyan yeni bir araştırmaya göre evrenimiz her yöne aynı hızda genişlemiyor olabilir.
Evrenin izotropik olduğu (ya da her yönden aynı olduğu) varsayımı, kozmosun nereden geldiği ve nereye gidebileceği konusundaki anlayışımızın zeminini oluşturuyor. Araştırmacılar, en azından başında, evrenin her yöne eşit olarak genişlediğinden neredeyse emindi.
Fakat NASA ve Avrupa Uzay Ajansı gözlemevlerinden alınan verilere dayanan yeni araştırmaya göre, bu varsayım en azından bugünün evreninde yanlış olabilir. Bu verileri kullanan araştırmacılar evrenin farklı bölümlerinin aslında farklı oranlarda genişlediğini ve gökyüzünün farklı bölgelerindeki galaksi kümelerinin birbirinden farklı davrandığını keşfetti.
Evrene dair süregelen anlayışımız Big Bang'den sonra evrenin her yöne doğru genişlemeye başladığını ve galaksilerin ve galaksi kümelerinin evren boyunca aynı hızda birbirinden ayrıldığına işaret ediyor. Yeni çalışma durumun böyle olmayabileceğini ve bu oranın aslında nereye baktığımıza bağlı olarak değiştiğini gösteriyor
Harvard-Smithsonian Astrofizik Merkezi'nden çalışmanın ortak yazarı Gerrit Schellenberger, "Galaksi kümesi gözlemlerimize dayanarak, evrenin ne kadar hızlı büyüdüğünün hangi yöne baktığımıza bağlı olduğuna işaret eden farklılıklar bulmuş olabiliriz. Bu, bugün kozmolojide kullandığımız en temel varsayımlardan biriyle çelişecektir" ifadelerini kullandı.
Araştırmacılar uzun süredir evrenin gerçekten de her yönde aynı olup olmadığına kesin bir cevap bulmaya çalışıyor. Bunu, aralarında kızılötesiyle farklı galaksileri gözlemlemek ve patlayan yıldızları izlemenin de dahil olduğu farklı yöntemler kullanarak ölçmeye çalıştılar fakat hiçbir şey kesin kanıt teşkil etmedi ve sonuçlar her iki yönde göstergeler verdi.
Yeni çalışmada ölçülerini belirlemek için araştırmacılar evrenin genişleme hızını incelemek ve ölçmek için yeni bir teknik kullandı. Yeni tekniği kullanarak tam olarak ne hızda genişlediklerini anlamak için 800'den fazla galaksi kümesi gözlemlediler.
İlk olarak belirli bir galaksi kümesinin yayacağı X-ışını miktarını, evrenin genişleme hızı gibi değişikliklerden bağımsız bir katsayı oluşturacak şekilde hesapladılar. Bu bir galaksi kümesindeki sıcak gazın sıcaklığıyla X-ışınlarının miktarı veya X-ışını parlaklığı arasındaki ilişkiye dayanıyordu.
İkinci adımda, aslında evrenin genişleme hızına dayanan farklı bir yöntem kullanarak X-ışını parlaklığını hesapladılar. Bu veriler genişleme hızının aslında aynı olmadığını ve evrenin bizden farklı yerlerde farklı hızlarda uzaklaştığını gösterdi.
Bu araştırmacıların evrenin düzensiz şekilde genişlediğine dair bulduğu ilk kanıt değil fakat yeni çalışma bunu diğerlerinden çok daha ikna edici biçimde ortaya koyuyor olabilir.
ESA'nın keşfe katkıda bulunan XMM-Newton gözlemevinde proje bilimcisi olan Norbert Schartel, "Bu çok etkileyici bir sonuç. "Önceki çalışmalar, mevcut Evren'in her yöne eşit olarak genişlemeyebileceğini öne sürdü, ancak bu sonuç (ilk kez galaksi kümeleri üzerinde X-ışınlarıyla böylesi bir test yapıldı) çok daha büyük bir öneme sahip ve aynı zamanda gelecek araştırmalar için büyük potansiyel ortaya çıkardı" diye konuştu.
Bu olağandışı keşfin bir açıklaması, evrenin genişlemesinin eşit olabileceği fakat bazı galaksilerin diğer galaksi kümelerinin yerçekimi gibi başka bir etken tarafından daha hızlı çekildiği olabilir. Fakat bu, bilim insanlarının evrenin genişlemesinin bu hızın ana belirleyicisi olduğunu beklediği düşünülürse pek olası olmayabilir.
Durum böyle değilse, araştırma evrenin aslında izotropik olmadığını ve farklı yönlerde farklı olduğunu öne sürüyor. Örneğin karanlık enerji, evren boyunca farklı şekillerde dağılabilir ve beklenmedik sonuçlara neden olabilir.
Independent Türkçe'de yer alan habere göre, araştırmacılar, evrenin genişlemesini fırına yerleştirilmiş bir kuru üzüm ekmeği örneğiyle anlatıyor: Ekmek pişerken genişler ve galaksileri temsil eden kuru üzümler birbirinden uzaklaşır. Ekmek eşit olarak karıştırılmışsa, genişleme eşit olacaktır fakat en son sonuçlar hamurda gözden kaçan bir bileşen olabileceğine işaret ediyor.
Bonn Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Thomas Reiprich, "Bu ekmeğin içindeki mayanın eşit karıştırılmadığı durumuna benziyor, bu da bazı yerlerde diğer kısımlara nazaran daha hızlı genişlemesine neden oluyor. Eğer karanlık enerji evrenin farklı yerlerinde farklı güçlere sahip olsaydı bu dikkat çekici olurdu. Ne var ki diğer açıklamaları ortadan kaldırmak ve ikna edici bir iddiada bulunmak için çok daha fazla kanıt gerekecektir" diye açıkladı.
Çalışma Astronomy and Astrophysics adlı hakemli derginin son sayısında yayımlandı ve internetten okunabilir.



Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
TT

Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)

Google, kuantum bilgisayarların 2029'a kadar şifreli sistemleri ele geçirebileceği uyarısında bulundu.

Alphabet'in sahibi olduğu şirketin internet sitesindeki blog paylaşımında, kuantum bilgisayarların 2020'lerin sonuna kadar "mevcut şifreleme standartları için ciddi bir tehdit oluşturacağı" belirtildi.

Teknoloji devinin çarşamba günkü paylaşımında şu ifadelere yer verildi:

Bilgilerin gizli ve güvenli tutulması için kullanılan mevcut şifreleme sistemleri, önümüzdeki yıllarda büyük ölçekli bir kuantum bilgisayar tarafından kolayca kırılabilir. Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme standartları, özellikle de dijital imzalar için ciddi bir tehdit oluşturacak.

Banka, devlet ve teknoloji hizmeti sağlayıcılarının kuantum bilgisayar korsanlarına karşı hazırlıklı olması gerektiği de vurgulandı.

Google, kendi şifreleme ve güvenlik sistemlerinin de bu tehditlere karşı güncellediğini bildirdi.

Cambridge merkezli kuantum teknolojisi şirketi Riverlane'in eski ürün geliştirme direktörü Leonie Mueck, depolanan gizli bilgilerin kuantum bilgisayar saldırılarına karşı korunabilmesi için uzun süredir çalışıldığını belirtiyor:

İstihbarat camiasında muhtemelen 10 yıldan fazladır bu tehdide karşı çalışmalar yapıldığını görüyoruz. Bugün gizli olarak sınıflandırılan belgelerin, 10 yıl sonra bir kuantum bilgisayarın şifresini çözemeyeceği şekilde depolanması gerekir.

Birleşik Krallık'ın (BK) siber güvenlik kurumu Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nden geçen yıl yapılan açıklamada, kuruluşların 2035'e kadar sistemlerini kuantum bilgisayar korsanlarına karşı daha güvenli hale getirmesi istenmişti.

BK ve ABD'deki üniversiteler, kuantum bilgisayarları son derece karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için kullanıyor.

Ancak uzmanlara göre, kuantum mekaniğinin ilkeleriyle çalışan bu sistemlerin gelişmesiyle bilinen şifreleme modelleri de tehlikeye girebilir.

Teknoloji camiasında "Q Günü" diye de adlandırılan bu senaryoda, kuantum bilgisayarların mevcut tüm şifreleme sistemlerini aşarak kapsamlı siber saldırılarla küresel çapta felakete yol açabileceği öngörülüyor.

Independent Türkçe, Guardian, Gizmodo


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe