NASA, Mars'taki "uzaylı yosununun" sırrını çözdü

NASA, uzaylı deniz yosununa benzemesine rağmen bu tuhaf nesnenin dünya dışı kaynaklı olmadığını belirledi

NASA'nın Perseverance Mars keşif aracının 12 Temmuz 2022'de bulduğu tuhaf madde yumağı (NASA)
NASA'nın Perseverance Mars keşif aracının 12 Temmuz 2022'de bulduğu tuhaf madde yumağı (NASA)
TT

NASA, Mars'taki "uzaylı yosununun" sırrını çözdü

NASA'nın Perseverance Mars keşif aracının 12 Temmuz 2022'de bulduğu tuhaf madde yumağı (NASA)
NASA'nın Perseverance Mars keşif aracının 12 Temmuz 2022'de bulduğu tuhaf madde yumağı (NASA)

The Independent'ta yer alan habere göre NASA, Mars'ta ilk kez 12 Temmuz'da ABD uzay ajansının Perseverance keşif aracı tarafından görülen tuhaf, spagetti benzeri bir madde yumağının ne olduğunu tespit etti.
Biyolojik ya da başka bir şekilde uzaylı kökenli olmayan madde, Şubat 2021'de keşif aracını Mars yüzeyine indiren giriş, alçalma ve iniş (EDL) donanımına ait Dacron ağının birbirine dolanmış bir parçası.
Dacron, genellikle yüksek performanslı yelken bezlerinde kullanılan, reçineye gömülü bir tür sentetik elyaftır fakat NASA'nın blog yazısına göre Perseverance keşif aracında muhtemelen termal koruma battaniyesinin bir parçasıydı.
Blogda, "Söz konusu ağ parçası önemli ölçüde çözülme/parçalanma geçirmiş gibi görünüyor, bu da güçlü kuvvetlere maruz kaldığına işaret ediyor" ifadesine yer verildi.
Ağ, Perseverance keşif aracının inişinden arta kalan ve daha sonra keşif aracının yoluna çıkan ilk enkaz parçası değil.
Haziranda Perseverance, bir kaya çıkıntısına takılmış, muhtemelen EDL'deki termal battaniyenin bir parçası olan parlak folyo benzeri bir madde parçası tespit etti. Ve nisanda Perseverance keşif aracıyla birlikte Mars'a inen Ingenuity helikopteri, kendisini ve Perseverance'ı Kızıl Gezegen'in yüzeyine güvenli bir şekilde getiren EDL'den arta kalan koruyucu kabuk ve paraşütün fotoğraflarını çekti.
Çeşitli iniş takımı kalıntıları Mars'a yumuşak bir iniş yapmanın kaçınılmaz bir sonucudur fakat Perseverance görev ekibi için bir zorluk teşkil edebilir.
Perseverance, Mars'ın daha önce ya da halen doğal yaşam formları içerip içermediğini kesin olarak cevaplayabilecek analizler için 2030'larda toplanıp Dünya'ya gönderilmek üzere Mars yüzeyinden kaya ve toprak örneklerini kazarak çıkarmakla görevli.
NASA, Mars'ın herhangi bir Dünya mikrobuyla kirlenmesini önlemek için fırlatmadan önce Perseverance'ı sterilize etmeye özen göstermiş olsa da keşif ekibinin, EDL'den hiçbir maddenin keşif aracı tarafından çıkarılan örneklerin hiçbirine girmediğinden emin olmak için aracın kameralarını kullanması gerekecek.
Blogda, "Örnek toplama ekipleri, geri dönen örnek kasasının bütünlüğünü sağlamak için olası kirlilik kaynaklarını takip etmeyi de sürdürecek" diye belirtildi.



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