Milyarlarca yıl önceki patlama, sıradışı kara deliği ortaya çıkardı

Görselde kütleçekimsel mercek etkisinin kara deliği nasıl ortaya çıkardığı resmediliyor (Avustralya Araştırma Konseyi Kütleçekimsel Dalga Keşfi Mükemmeliyet Merkezi)
Görselde kütleçekimsel mercek etkisinin kara deliği nasıl ortaya çıkardığı resmediliyor (Avustralya Araştırma Konseyi Kütleçekimsel Dalga Keşfi Mükemmeliyet Merkezi)
TT

Milyarlarca yıl önceki patlama, sıradışı kara deliği ortaya çıkardı

Görselde kütleçekimsel mercek etkisinin kara deliği nasıl ortaya çıkardığı resmediliyor (Avustralya Araştırma Konseyi Kütleçekimsel Dalga Keşfi Mükemmeliyet Merkezi)
Görselde kütleçekimsel mercek etkisinin kara deliği nasıl ortaya çıkardığı resmediliyor (Avustralya Araştırma Konseyi Kütleçekimsel Dalga Keşfi Mükemmeliyet Merkezi)

Evrenin erken dönemlerindeki bir patlamadan gelen ışık, sıradışı bir kara deliği ortaya çıkardı. Bilim insanları bu keşfin, farklı türdeki kara deliklerin oluşumuna dair yeni ipuçları sunduğunu söylüyor.
Üç milyar yıl önce meydana gelen GRB 950830 isimli gama ışını patlaması, 1995'te uzay aracı Atlantis'teki Compton Gama-Işını Gözlemevi aracılığıyla gözlemlenmişti. Şimdiyse gökbilimciler, patlamanın ışığını kullanarak orta kütleli bir kara deliği saptadı.
Bu tür kara delikleri tespit etmek son derece zor. Hatta bazı bilim insanları bu nedenle söz konusu kara deliklerin varlığını sorguluyor. Yeni araştırma ise bunların gerçekten var olduğunu gösteriyor.
Güneş'in kütlesinin 100 ila 100 bin katına ulaşabildiği tahmin edilen orta kütleli kara delikler, yıldız kaynaklı olanlardan daha büyük, süper kütleli kara deliklerdense daha küçük.
NASA'ya göre bu türdeki kara delikler çok aktif olmadığı, yıldızlara güçlü kütleçekim kuvveti uygulamadığı ve X ışını parlamaları yaratmadığı için tespit edilmeleri de zorlaşıyor.
Bu nedenle yeni araştırmanın ardındaki bilim insanları, söz konusu kara deliği kütleçekimsel mercekleme adı verilen bir yöntemle saptadı. Bu olgu, kara deliklerin bir mercek gibi davranmasıyla ortaya çıkıyor.
Mercek görevi gören kara delikler, uzaklardaki (kozmik patlama gibi) bir ışık kaynağından gelen ışığın bozulmasına neden oluyor. İşte bu bozulma, ışığın yolunun üzerinde çok büyük bir nesne olduğunu gösteriyor.
Saygın bilimsel dergi Nature Astronomy'de yayımlanan araştırmanın yazarları bu çalışmada bir adım ileri gitti ve ışığı bozan nesnenin ne olduğunu anlamak için kütlesini hesapladı. Hesaplama nesnenin kütlesinin orta kütleli bir kara delikle uyuştuğunu ortaya koydu. Bunun ardından araştırmacılar, en olası açıklamanın bu tür bir kara delik olduğuna karar verdi.
Avustralya'daki Melbourne Üniversitesi'nden ve araştırmanın yazarlarından gökbilimci Rachel Webster, "Nesneyi bu teknikle keşfetmek, ne kadar yaygın olduklarına dair ipuçları veriyor" diye konuştu.
"Çok nadir olsalardı tek bir kütleçekimsel merceklenme vakası bile görmemiz mümkün olmazdı. Her şey istatistik ve olasılıkla ilgili."
Araştırmanın yazarları, yalnızca Samanyolu Galaksisi'nde yaklaşık 40 bin orta kütleli kara delik olduğunu düşünüyor.
Bunun yanı sıra yeni keşfin, söz konusu nesnelerin büyük kuzenleri süper kütleli kara deliklere de ışık tutabileceği düşünülüyor. Araştırmacılara göre yıldız kaynaklılar ve süper kütleliler arasında gözlemsel bir boşluk var ve bu tür keşifler, söz konusu boşluğu doldurmada önemli.
Melbourne Üniversitesi'nden astrofizikçi ve yeni araştırmanın lideri James Paynter, "Süper kütleli kara deliklerin nasıl bu kadar büyüyebildiğini bilmiyoruz" dedi ve ekledi:
"Orta kütleli kara deliklerden oluşan bir popülasyon varsa bu boşluk dolmaya başlar. Bu nesnelerin erken evrenin saf hidrojen yıldızlarının birleşmesinden veya çöküşünden oluştuğunu düşünüyoruz. Ama daha eski de olabilirler. Daha evrenin ilk evrelerinde oluşmuş, ilk kara delikler olabilirler."
 
Independent Türkçe, Science Alert, Space



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