NASA, Mars'a neden ayna gönderdi?

Perseverance uzay aracı, Şubat 2021'de Kızıl Gezegen'e ulaşacak (NASA)
Perseverance uzay aracı, Şubat 2021'de Kızıl Gezegen'e ulaşacak (NASA)
TT

NASA, Mars'a neden ayna gönderdi?

Perseverance uzay aracı, Şubat 2021'de Kızıl Gezegen'e ulaşacak (NASA)
Perseverance uzay aracı, Şubat 2021'de Kızıl Gezegen'e ulaşacak (NASA)

Mars yolundaki Perseverance uzay aracı, ilk olarak 60 yıl önce Apollo programı için geliştirilen bir alet taşıyor ama kimse bunu gerçekten kullanıp kullanmayacağından emin değil.
Retroreflektör diye bilinen bu optik ayna, henüz var olmayan bir uzay lazeriyle çalışmak üzere tasarlandı. Yani mühendisler bu aynayı tasarlarken aslında belirsiz bir geleceğe yatırım yaptı.
Yalnızca Perseverance değil, NASA’nın InSight uzay aracı ve ESA’nın yakında tamamlanacak ExoMars uzay aracı da, lazer ışığını doğrudan kaynağına yansıtması için özenle tasarlanmış küçük aynalar taşıyor.
Bu retroreflektörler son derece basit cihazlar olsa da uzun mesafelerde çok hassas ölçümler yapabiliyor. Araştırmacılar bu ölçümleri yapmak için basit bir yöntem tasarladı: Retroreflektöre bir lazer ışını fırlatmak ve ışığın hedefe ulaşıp geri yansıması için geçen süreyi ölçmek. Böylece retroreflektörün tam olarak ne kadar uzakta olduğunun anlaşılacağı düşünülüyor.
Mars’taki aynalar
Perseverance’ın avuç içi büyüklüğündeki Lazer Retroreflektör Dizisi (kısaltmasıyla LARA), bir gün Mars'ta çok işe yarayabilir.
Zira Perseverance ve ExoMars, Kızıl Gezegen’in yüzeyinde dolaşacağı için, Dünya’daki bilim insanları Mars yüzeyindeki daha birçok noktanın yerini bu aynaları kullanarak belirleyebilir.
Bu ölçümler sayesinde bilim insanları, Mars yörüngesindeki değişimleri takip edebilir, gezegen jeolojisindeki küçük kaymalarla sismik aktiviteleri tespit edebilir ve aracın konumuyla ilgili daha kesin bilgiler sağlayabilir.
Ayrıca yüzeydeki retroreflektörlerden gelen gerçek zamanlı bilgiler, uzay araçlarının kullandığı arazi haritasının sağlamasında kullanılabilir. Böylece uzay aracının hesapta olmayan bir şeylere çarpmaması için rotada son dakika düzeltmeleri yapılabilir.
Diğer yandan Kasım 2018'de Mars yüzeyine ulaşan InSight uzay aracında, Lazer RetroReflektör (LaRRI) adı verilen küçük bir geri yansıtıcı zaten mevcut. Ancak şu anda InSight bu enstrümanı kullanamyor. Zira Mars'taki bir retroreflektöre ulaşabilecek lazer henüz icat edilmedi.

Uzay lazerlerinin gerekliliği
Hem Mars ve hem de oraya gönderilen tüm robotlar, Dünya'daki gözlemevlerindenyaklaşık 401 milyon kilometre uzakta. Ve uzmanlara göre gezegenimizdeki hiçbir lazer, bu kadar uzağa ulaşamaz ve ne kadar hassas olursa olsun, aletlerin algılayabileceği kadar ışık yansıtamaz.
Öte yandan Mars’taki üç geri yansıtıcının geliştirilmesine liderlik eden İtalya Ulusal Nükleer Fizik Enstitüsü'nden Simone Dell’Angelo ve meslektaşlarının aklında bir çözüm var: Kızıl Gezegen’in yörüngesindeki bir uyduya lazer yerleştirmek.
Perseverance, InSight ve ExoMars'taki geri yansıtıcılar işte bunun için üretildi. Lazer kaynağına çok daha yakın olacakları için yansıtıcıların boyutu da daha küçük. Bu sayede Mars görevlerinde onlara yer açmak da kolaylaşıyor.
 
Independent Türkçe, Forbes



Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
TT

Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)

Yeni bir araştırmaya göre OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yapay zeka sohbet botlarının mantıklı düşünmesini ve akıl yürütmesini gerektiren sorgular, diğer soru türlerine göre daha fazla karbon salımına yol açıyor.

ChatGPT gibi geniş dil modellerine (GDM) yazılan her sorgu enerji gerektiriyor ve karbondioksit salımına yol açıyor. Almanya'daki Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden araştırmacılar bu emisyon seviyelerinin sohbet botuna, kullanıcıya ve konuya bağlı olarak değiştiğini söylüyor.

Hakemli dergi Frontiers'ta yayımlanan araştırma, 14 yapay zeka modelini karşılaştırarak karmaşık akıl yürütme gerektiren cevapların, basit cevaplara göre daha fazla karbon salımı yaptığını ortaya koydu.

Soyut cebir veya felsefe gibi uzun uzun muhakeme gerektiren sorgular, lise tarih dersi gibi daha dolambaçsız konulara göre 6 kat daha fazla emisyon üretiyor.

Araştırmacılar yapay zeka sohbet botlarını sık kullananların, karbon emisyonlarını sınırlamak için sordukları soruların türünü ayarlamasını öneriyor.

Çalışma, farklı konularda bin standart soru üzerinden 14 GDM'yi değerlendirerek karbon salımlarını karşılaştırdı.

Çalışmanın yazarı Maximilian Dauner, "Eğitimli GDM'lere sorulan soruların çevresel etkisi, bunların muhakeme yaklaşımına büyük ölçüde bağlı ve doğrudan akıl yürütme süreçleri, enerji tüketimini ve karbon salımlarını önemli ölçüde artırıyor" diyor.

Akıl yürütme özelliğine sahip modellerin, yalın yanıt veren modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla karbondioksit salımına yol açtığını gördük.

Bir kullanıcı yapay zeka sohbet botuna soru sorduğunda, sorgudaki kelimeler veya kelime parçaları bir dizi sayıya dönüştürülerek model tarafından işleniyor. Bu dönüştürme ve yapay zekanın diğer hesaplama süreçleri karbon salımlarına neden oluyor.

Çalışma muhakeme becerisine sahip modellerin soru başına ortalama 543,5 jeton (token) oluştururken, yalın modellerin sadece 40 jeton gerektirdiğini belirtiyor.

Makalede "Daha yüksek jeton ayak izi, her zaman daha yüksek CO2 emisyonu anlamına gelir" ifadeleri kullanılıyor.

Örneğin yaklaşık yüze 85 doğruluk oranına ulaşan Cogito, en isabetli modellerden biri. Yalın cevaplar veren benzer boyutlardaki modellere göre üç kat daha fazla karbon emisyonu üretiyor.

Dr. Dauner, "Şu anda GDM teknolojilerinin doğasında, doğruluk ve sürdürülebilirlik arasında bir taviz verme ilişkisi görüyoruz" diyor. 

Emisyonları 500 gram karbondioksit eşdeğerinin altında tutan modellerin hiçbiri, bin soruyu doğru cevaplamada yüzde 80'in üzerinde doğruluk oranına ulaşamadı.

Karbondioksit eşdeğeri, çeşitli sera gazlarının iklim değişikliği üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılan bir birim.

Araştırmacılar yeni bulguların, insanların yapay zeka kullanımı hakkında daha bilinçli kararlar almasını sağlayacağını umuyor.

Araştırmacılar bir örnek vererek DeepSeek R1 sohbet botundan 600 bin soruyu yanıtlamasını isteyen sorguların, Londra'dan New York'a gidiş-dönüş uçuşuna eşdeğer karbon emisyonu yaratabileceğini söylüyor.

Buna karşılık Alibaba Cloud'ın Qwen 2.5'i, benzer doğruluk oranlarıyla üç kat daha fazla soruya cevap verirken aynı emisyon seviyelerine ulaşıyor.

Dr. Dauner, "Kullanıcılar, yapay zekadan yalın cevaplar vermesini isteyerek veya yüksek kapasiteli modellerin kullanımını, gerçekten bu gücü gerektiren görevlerle sınırlayarak emisyonları önemli ölçüde azaltabilir" diyor.

Independent Türkçe