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.



Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
TT

Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)

Güney Koreli araştırmacılar, yapay zeka modellerinin nihayet, belirli konulara aşina olmadıklarını insan davranışına benzer şekilde kabul etmelerini sağlayacak yeni bir yöntem geliştirdi.

Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, bu atılımın otonom sürüş ve tıp gibi alanlarda kullanılan yapay zeka modellerinin güvenilirliğini artırabileceğini söylüyor.

Önceki araştırmalar, özellikle tıbbi teşhis gibi alanlarda, bu araçların karar alma süreçlerinde kullanılmasının en büyük risklerinden birinin yapay zekanın "aşırı özgüveni" olduğunu ortaya koymuştu.

OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yaygın kullanılan yapay zeka modellerinin, bilmediklerini kabul etmek yerine tahmin yapmaya teşvik edildikleri için "halüsinasyon gördükleri", yani bilgi uydurdukları gösterilmişti.

Şimdiyse araştırmacılar, yapay zekanın aşina olmadığı veya daha önce karşılaşmadığı bilgilerin farkında olmasını sağlayan ve sohbet robotlarının genel güvenilirliğini artıran bir yöntem geliştirdi.

Araştırmacılar, yapay zekada aşırı özgüvenin temel nedeninin, omurga altyapısını oluşturan yapay sinir ağlarını kullanarak ilk verilerden öğrenme biçimi olduğunu söylüyor.

Bu aşamada ortaya çıkan küçük hatalar, düzeltilmezse yayılabiliyor ve sonraki eğitim sırasında önemli hatalara neden olabiliyor.

Araştırmacılar, başlatma aşamasında bir sinir ağına rastgele veri girildiğinde, modelin hiçbir şey öğrenmemiş olmasına rağmen yüksek bir güven sergilediğini buldu.

Bu durum "halüsinasyona" yol açtı.

Bunu ele almak için araştırmacılar, insan beyninin sorunu çözme biçiminden ipuçları kullandıklarını söylüyor.

İnsanlarda beyin sinyalleri doğumdan önce bile dış uyaran olmaksızın üretiliyor, bu da sorunun üstesinden gelmeye yardımcı oluyor.

Bunu taklit eden bilim insanları, bir yapay zeka modelinin sinir ağı omurgasının, gerçek öğrenmeden önce rastgele gürültü girdileriyle kısa bir ön eğitimden geçtiği bir sistem geliştirdi.

Araştırmacılara göre bu süreç, yapay zekanın veri öğrenmeye başlamadan önce kendi belirsizliğini ayarlayarak kendisi için bir temel oluşturmasını sağlıyor.

Isınma süreci, yapay zeka modelinin başlangıç ​​güvenini şansa yakın düşük bir seviyeye ayarlamasına ve aşırı güven yanlılığını önemli ölçüde azaltmasını sağlayabilir.

Araştırmacılar, başka bir deyişle yöntemin modellerin önce "Henüz hiçbir şey bilmiyorum" durumunu öğrenmesine yardımcı olduğunu söylüyor.

Araştırmacılar, "Geleneksel modeller, eğitim sırasında karşılaşmadıkları veriler için bile yüksek güvenle yanlış cevaplar verme eğilimindeyken, ısınma eğitimi alan modeller, güvenlerini düşürme ve 'bilmediklerini' tanıma yeteneklerinde belirgin bir iyileşme gösterdi" diye açıkladı.

Bu, yapay zekanın "bildiklerini" "bilmediklerinden" ayırt etme yeteneğini geliştirmesini sağlayabilir.

Nature Machine Intelligence adlı akademik dergide yayımlanan çalışmanın yazarlarından Se-Bum Paik, "Bu çalışma, beyin gelişiminin temel ilkelerini birleştirerek, yapay zekanın kendi bilgi durumunu insanlara daha benzer bir şekilde tanıyabileceğini gösteriyor" dedi.

Bu önemli çünkü yapay zekanın yalnızca doğru cevabı ne sıklıkla verdiğini iyileştirmekle kalmayıp, ne zaman kararsız olduğunu veya yanılmış olabileceğini anlamasını sağlıyor.

Independent Türkçe


Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)
TT

Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Yeni bir araştırma kapsamında maymunların herhangi bir yiyecek ödülü olmadan, tamamen meraktan kendi istekleriyle dokunmatik ekranlı bir video oyununu uzun süre oynaması bilim insanlarını şaşkına çevirdi.

Araştırmacılara göre bulgular, merakın hayvan davranışını nasıl yönlendirdiğinin daha iyi anlaşılmasına yol açabilir.

Yiyecek veya çiftleşme fırsatları gibi dışsal ödüllerden bağımsız olarak işleyen merak duygusu, hayvanları çevrelerini keşfetmeye yönlendirir.

Ancak bir hayvanın çevresinin hangi kısımlarının diğerlerine göre daha fazla merak uyandırdığı tam olarak bilinmiyor.

Araştırmacılar, merakın aşırı basit veya karmaşık durumlardan kaçınırken, orta derecede karmaşık veya belirsiz uyaranlara yönelme eğiliminde olduğu varsayımında bulunuyor.

"Goldilocks ilkesi" denen bu kavram, insan merakını de şekillendiriyor.

Ancak hayvanlarda bu dürtüyü inceleyen çok az çalışma var.
 

Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)​​​​​​​Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)

Japonya'daki Kyoto Üniversitesi'nden bilim insanları, maymunlara dokunmatik ekranlı bir video oyunu vererek merakın nasıl işlediğini inceledi.

Video oyunları, insanların bilişsel yeteneklerini geliştirmesine ve yaşam kalitelerini artırmasına fayda sağlayan araçlar olarak son yıllarda öne çıkıyor.

Video oyunlarının laboratuvar ve hayvanat bahçelerindeki hayvanların ilgisini çekip çekemeyeceğini ve onların sağlık ve huzurunu iyileştirmeye yardımcı olup olamayacağını araştıran çalışmalar da yapılıyor.

Hakemli dergi iScience'ta yayımlanan çalışmanın yazarlarından Sakumi Iki, "Başlangıçta vahşi maymunların oyun davranışlarını inceliyordum, bu yüzden laboratuvardaki maymunlarda oyun davranışının doğal bir şekilde ortaya çıkabileceği durumlar yaratmayı uzun zamandır istiyordum" diye açıklıyor.

Araştırmacılar, bölgedeki Japon makaklarının merakını tam olarak ne tür uyaranların tetikleyebileceğini araştırdı.

Saklambaçtan esinlenerek dokunmatik ekran tabanlı bir oyun görevi geliştirdiler.

Bu oyunda maymun dokunmatik ekrandaki bir düğmeye bastığında, düğmeye bağlı olarak ekranın farklı bir yerinde bir kukla beliriyor.

Kuklanın ortaya çıkışı farklı gürültü seviyelerine göre değişirken, gürültü seviyesi yükseldikçe kukla daha zor tahmin edilen bir yerde görünüyor.

Bilim insanları maymunların orta ve düşük gürültüye, ardından orta ve yüksek gürültüye verdikleri tepkileri gözlemledi.

Maymunların, kuklanın biraz tahmin edilebilir ama yine de orta derecede belirsiz bir yerde belirmesini sağlayan orta gürültü düğmesini seçtiğini gördüler.

Bu da makakların tıpkı insanlar gibi, çok basit veya çok rastgele uyaranlara kıyasla, orta düzeyde belirsizliğe sahip uyaranları etkin bir şekilde keşfetme eğilimi gösterdiğine işaret ediyor.

Ayrıca maymunların oyunu oynamaya uzun süreler harcaması, oyunun meraklarını uyandırmada başarılı olduğu fikrini destekliyor.

Dr. Iki "Tipik bilişsel görevlerde maymunların motivasyonunu yüksek tutmak için genellikle onlara yiyecek ödülleri verilir; bu yüzden ödül olmadan oyuna ilgi göstereceklerinden pek emin değildim" diyor. 

Ancak şaşırtıcı bir şekilde, bazı maymunlar hiçbir ödül olmamasına rağmen bu oyunda neredeyse 100 deneme boyunca çalıştı.

Araştırmacılar gelecekteki çalışmalarda bu bulguları kullanarak maymunların merakını uyandıran daha fazla oyun geliştirmeyi umuyor.

Merakın arkasındaki sinirsel ve bilişsel mekanizmaları belirleyerek "bu olguyu daha kapsamlı bir şekilde anlamayı" hedefliyorlar.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news


Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
TT

Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)

Araştırmacılar, akıllı saatlerinden gelen verileri kullanarak kişinin bayılmak üzere olup olmadığını tahmin edebilen dünyanın ilk sistemini geliştirdi.

Chung-Ang Üniversitesi Hastanesi'nde 132 hastanın katıldığı klinik çalışmada, Samsung Galaxy Watch'la kullanıcının kalp atış hızından gelen biyosinyallerden yararlanan gerçek zamanlı bir uyarı sistemi geliştirildi.

Sistem, bilimsel olarak vazovagal senkop diye bilinen bayılma nöbetlerini, yüzde 80'den fazla doğrulukla 5 dakikaya kadar önceden tahmin edebildi.

Hastanenin Kardiyoloji Bölümü'nden araştırmayı yöneten Profesör Junhwan Cho, "Senkop hastalarının düşmelerden kaynaklanan travmalar yaşaması yaygın bir durum ve ekstrem vakalarda bazıları kırık veya beyin kanaması gibi ciddi şekilde yaralanıyor" dedi.

Bu teknolojinin sağlayacağı erken uyarı, hastalara güvenli bir pozisyona geçmeleri veya yardım çağırmaları için önceden zaman kazandırabilir ve bu da ikincil yaralanmaların görülme sıklığını önemli ölçüde azaltabilir.

sdvfrtbhn
Samsung ve Kore'deki Chung-Ang Üniversitesi Gwangmyeong Hastanesi'nin ortak klinik çalışmasında, Galaxy Watch 6'dan elde edilen verilerle kişinin bayılıp bayılmayacağını tahmin edilebildi (Samsung)

Araştırmacılar, hastalardan kalp atış hızı değişkenliği verilerini toplamak için Galaxy Watch 6'daki fotopletismografi (PPG) sensörünü kullandı.

Daha sonra bayılma nöbetinin meydana gelmek üzere olup olmadığını belirlemek için verileri analiz etmek adına yapay zeka algoritması kullanıldı.

Bu, ticari bir akıllı saatin bayılmaya yönelik erken tahmin sistemini başarıyla sunduğu ilk örnek.

Samsung'un sağlık alanındaki araştırma ve geliştirme çalışmalarını yöneten Jongmin Choi, "Bu çalışma, giyilebilir teknolojinin sağlık hizmetlerini 'hastalık sonrası bakım'dan 'önleyici bakım' modeline nasıl dönüştürebileceğinin bir örneği" dedi.

Kullanıcılarımızın daha sağlıklı günlük yaşamlar sürmelerini sağlayan teknolojik yeniliklere öncülük etmeye kararlıyız.

Teknoloji devi, sağlık izleme yeteneklerini akıllı saatlerine ve diğer giyilebilir teknoloji cihazlarına entegre etmeyi planlıyor.

Araştırma bulguları, European Heart Journal-Digital Health adlı akademik derginin son sayısında "Prediction of vasovagal syncope using artificial intelligence-enabled smartwatch photoplethysmography-derived heart rate variability" (Yapay zeka destekli akıllı saat fotopletismografisiyle elde edilen kalp atış hızı değişkenliği kullanılarak vazovagal senkopun tahmin edilmesi) başlıklı çalışmada yayımlandı.

Independent Türkçe