Bilim insanları dev bir mosazor türü keşfetti: "Balık yiyen canavar"

Mosazorlar, kertenkeleleri ve yılanları içeren Squamata takımına ait (İllüstrasyon: Takashi Oda)
Mosazorlar, kertenkeleleri ve yılanları içeren Squamata takımına ait (İllüstrasyon: Takashi Oda)
TT

Bilim insanları dev bir mosazor türü keşfetti: "Balık yiyen canavar"

Mosazorlar, kertenkeleleri ve yılanları içeren Squamata takımına ait (İllüstrasyon: Takashi Oda)
Mosazorlar, kertenkeleleri ve yılanları içeren Squamata takımına ait (İllüstrasyon: Takashi Oda)

ABD’deki Cincinnati Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, 80 milyon yıl önce yaşamış, 5 metre uzunluğunda bir mosazor türü keşfetti. Yeni tür, "balık yiyen canavar" diye nitelendi.
Ectenosaurus everhartorum ismi verilen mosazorun bugünkü Kansas’ın batısındaki sularda yaşadığı ifade edildi.
Geç Kretase Devri’nde soyu tükendiği bilinen mosazorlar, büyük deniz sürüngenlerinden oluşan bir gruptu.
Uzmanlar, T-rexlerin yer yüzünde hüküm sürdüğü dönemde bu dev deniz canlılarının da dünyanın dört bir yanındaki okyanuslarda yaşadığını belirtiyor.
Canadian Journal of Earth Sciences isimli hakemli bilimsel dergide yayımlanan araştırmanın yazarlarından Takuya Konishi, yeni keşfedilen türün, Ectenosaurus cinsindeki ikinci tür olduğunu söyledi.
Araştırmaya göre bu cins altında sınıflandırılan diğer tek tür, 1967'de tanımlanan ve bilimsel adı Ectenosaurus clidastoides olan bir hayvandı.
Konishi, yeni türün Ectenosaurus cinsindeki diğer türden daha keskin dişlere sahip olduğunu söyledi.
Konishi’ye göre E. everhartorum'un kafası yaklaşık 60 santimetre uzunluğundaydı ve bu kafada dar, uzun bir burun yer alıyordu.
Bilim insanı, "Kaplumbağa kabukları gibi sert avları ısırmak yerine, çevik hamlelerle balık yakalayacak şekilde gelişmiş, sıska bir burnu vardı" diye konuştu.
Dev hayvanın fosili aslında 1970’lerde keşfedilmişti. Ancak araştırmacılar onu sınıflandırmakta zorlandığı için fosil Sternberg Doğa Tarihi Müzesi'nde yıllarca beklemişti.
Fosil burada Platecarpus cinsi diğer mosazor türlerinin fosilleriyle birlikte tutuluyordu. Ancak yeni incelemeler, hayvanın Platecarpus cinsine ait olmadığını gösterdi.
Şimdilik Ectenosaurus cinsindeki iki tür de yalnızca iki fosille temsil ediliyor. Bilim insanları bu cinste mosazorların fosillerinin neden bu kadar nadir bulunduğunu henüz bilmiyor.
Konishi, "Bu çok tuhaf" diyor ve ekliyor:
"Bu, kıyıya yakın yaşadıkları anlamına mı geliyor yoksa daha güneyde mi veya daha kuzeyde mi yaşıyorlar? Bilmiyoruz."
Independent Türkçe, Livescience, Science Daily



Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
TT

Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)

Bilim insanları farklı tatları insandan daha iyi ayırt edebilen elektronik bir dil geliştirdi.

ABD'deki Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nden bir ekip, grafen bazlı cihazın kimyasal ve çevresel değişikliklerin tespitinde "devrim yaratma" potansiyeline sahip olduğunu iddia ederken bu, tıbbi teşhislerden yiyeceklerin bozulduğunu tespit etmeye kadar her türlü alanda kullanılabilir.

Yeni teknoloji ayrıca yapay zekanın "içsel düşünceleri" hakkında benzersiz bir içgörü sunuyor. Kara kutu sorunu denen bir durum nedeniyle bu alan bugüne kadar büyük ölçüde karanlıkta kalmıştı.

Ekip, sinir ağının çeşitli süt, kahve ve gazlı içecek türleri arasındaki farkları belirlerken nihai karara varma yolu üzerinde tersine mühendislik yaparak bunu başardı.

Bu süreç araştırmacıların "sinir ağının karar verme sürecine ışık tutmasını" sağlarken, bunun daha iyi bir yapay zeka güvenliği ve gelişimine yol açabileceğini öne sürüyorlar.

Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nde mühendislik bilimi ve mekanik profesörü Saptarshi Das, "Yapay bir dil yapmaya çalışıyoruz fakat farklı yiyecekleri deneyimleme sürecimize sadece dil dahil olmuyor" diyor.

Elimizde, gıda türleriyle etkileşime girerek bilgileri biyolojik sinir ağı olan tat alma korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisi var.

Elektronik dil tarafından kullanılan sinir ağı, insan seçimi parametrelere kıyasla en az yüzde 95 daha yüksek bir tat alma doğruluğuna ulaşmayı başardı.

Araştırmacılar, Shapley eklemeli açıklamalar adlı bir yöntem kullanarak sinir ağının karar verme sürecini derinlemesine inceledi.

Sinir ağı farklı tatları değerlendirirken, insan tarafından atanan parametreleri tek tek incelemek yerine, en önemli olduğunu belirlediği verileri dikkate aldı.

Profesör Das, "Ağın verilerdeki daha ince özelliklere, biz insanların düzgün bir şekilde tanımlamakta zorlandığımız şeylere baktığını gördük" diyor.

Ve sinir ağı, sensör özelliklerini bütünsel olarak değerlendirdiği için günden güne meydana gelebilecek değişiklikleri azaltıyor. Süt örneğinde, sinir ağı sütün değişen su içeriğini saptayarak bu bağlamda herhangi bir bozulma göstergesinin, gıda güvenliği sorunu olarak değerlendirilecek kadar anlamlı olup olmadığını belirleyebilir.

Araştırma, hakemli dergi Nature'da yayımlanan "Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning" (Grafen kemosensörler ve makine öğrenimiyle güçlü kimyasal analiz) başlıklı çalışmada detaylandırılıyor.

Independent Türkçe