Bıçaklanma sonucu oluşan yaralanmalarda kanamayı durduran cihaz

Kanama durdurma cihazı (Twitter)
Kanama durdurma cihazı (Twitter)
TT

Bıçaklanma sonucu oluşan yaralanmalarda kanamayı durduran cihaz

Kanama durdurma cihazı (Twitter)
Kanama durdurma cihazı (Twitter)

Bir üniversite öğrencisi, bıçaklanma sonucu oluşan yaralanmalardaki büyük miktardaki kan kaybını durdurabilecek bir cihaz tasarladı. Yeni cihaz uyluk ve karın gibi genellikle tedavisi zor olan bölgelerdeki kanamayı durdurmak için baskı uyguluyor. Cihaz silikon bir bölümden oluşuyor ve elde taşınabiliyor. Silikon bölüm yavaşça yaraya yerleştirilir ardından aktüatör adı verilen manuel cihaza bağlanır.
Yara aktüatör tarafından bulunduktan sonra, aktüatör iç kanamayı önlemek için belli bir seviyeye kadar genişliyor. Cihaz Londra’da bulunan Loughborough Üniversitesi’nde Ürün Tasarımı ve Teknolojisi bölümü öğrencisi olan Joseph Bentley tarafından tasarlandı.
Bentley, REACT adı verilen prototipin, kanamayı durdurmaya yönelik geleneksel yöntemlerden daha hızlı ve daha etkili olduğunu söyledi. Yara paketleme yöntemi (Wound packing) sağlık görevlileri tarafından kullanılır ancak bıçaklama olaylarında olay yerine ilk ulaşan polisler olur bu nedenle de Bentley kullanımı kolay bir ürün yapmayı amaçladığını belirtiyor. Bıçaklanan bir kişi beş dakika gibi kısa bir süre içerisinde kan kaybın sebebiyle hayatını kaybedebilir, dolayısı ile en önemli öncelik kan kaybını olabildiğince çabuk durdurmaktır.
Bentley, polis ve sağlık görevlilerinin genellikle gazlı bezleri içeren bir kanama kontrol kiti kullandıklarını ve yaranın üzerinde gazlı bezlerle birlikte büyük miktarda güçle bastırdıklarını belirtti. Bazı durumlarda gazlı bez, yara paketleme olarak bilinen bir prosedürle yaranın içine yerleştirilebilir. Gazlı bez yaranın içini doldurur, bölgeye içeriden basınç oluşturur ve kopmuş olabilecek damarları sıkıştırır. Ancak bu durum, karın bölgesi gibi bölgelerde bu yöntem kullanılmaz, zira boş alanı doldurmaya çalışırken gazlı bez bitebilir.
REACT’ın bu yöntemden daha hızlı ve daha basit olduğunu, sadece bir dakika sürdüğünü ve ilk seferde yeterince sıkı değilse çıkarılıp yeniden yapılması gerektiğini belirten Bentley, cihazın gazlı bezlerin aksine ameliyat sırasında güvenli ve kolay bir şekilde çıkarılabileceğini de söyledi. Zira, gazlı bez kullanıldığında, cerrahlar yaradan gazlı bezi çıkarmaya çalıştıklarında kan pıhtıları bozulur ve bu da kanamanın yeniden başlamasına neden olur. REACT ise kağıt hamurun içindeki balon gibi bir işlev görür, bu nedenle güvenli bir şekilde çıkarılabilir sonuç olarak da kan pıhtıları bozulmadan kalır.
Bentley, REACT cihazı için İngiltere’de patent başvurusunda bulundu ayrıca vücudun diğer bölgelerindeki yaraları içerecek şekilde prototipini geliştirmeyi hedefliyor.



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