YouTube'un süper yıldızı, göremeyen 1000 kişiyi ameliyat ettirdi

Bu iş için MrBeast'le çalışan cerrah, körlükten mustariplerin yüzde 50'sine kolaylıkla çare bulunabileceğini öne sürüyor

MrBeast, kişisel kanallar arasında en çok aboneye sahip YouTuber unvanını taşıyor (YouTube/MrBeast)
MrBeast, kişisel kanallar arasında en çok aboneye sahip YouTuber unvanını taşıyor (YouTube/MrBeast)
TT

YouTube'un süper yıldızı, göremeyen 1000 kişiyi ameliyat ettirdi

MrBeast, kişisel kanallar arasında en çok aboneye sahip YouTuber unvanını taşıyor (YouTube/MrBeast)
MrBeast, kişisel kanallar arasında en çok aboneye sahip YouTuber unvanını taşıyor (YouTube/MrBeast)

MrBeast, kişisel kanallar arasında en çok aboneye sahip YouTuber unvanını taşıyor (YouTube/MrBeast)
Ürettiği içeriklerle meşhur olan 24 yaşındaki ABD'li Jimmy Donaldson, kanalını bu sefer iyi bir amaç için kullandı. 
Katarakt yüzünden görüşü bozulsa da ameliyata parası yetmeyen çok sayıda kişi, MrBeast kanalının son videosunun konusu oldu. Üç hafta içinde ABD'nin yanısıra Brezilya, Endonezya, Honduras, Jamaika, Kenya, Meksika, Namibya ve Vietnam gibi ülkelerdeki 1000 kişiye ulaşıldı. 
130 milyonu aşkın takipçiye sahip MrBeast'in "Bin kişinin körlüğünü tedavi ediyoruz" dediği ve dün yüklenen video, bu haberin yapıldığı saatlerde 44 milyondan fazla izlenme rakamına ulaştı.

Neredeyse hiçbir şey göremezken tamamen iyileşen kişilerin görüntüleri, izleyicileri duygulandırdı. 
Jimmy Donaldson aralarından bazılarına başka hediyelerle birlikte para da verdi. 
MrBeast, bu iş için 20 yılı aşkın süredir "Görüş Hediyesi" isimli sağlık programını yürüten doktor Jeff Levenson'la birlikte çalıştı. ABD'de sigorta kapsamında olmayan kişilere ücretsiz katarakt ameliyatı yapılması için uğraşan Levenson'ın görüntülerde yer alan şu sözleri dikkat çekti:
"Dünyada gözü görmeyenlerin yarısının yalnızca 10 dakikalık bir operasyona ihtiyacı var."
CNN'e konuşan Levenson, kendisinin katarakt ameliyatı olduktan sonra bu konuya ilgi duymaya başladığını söyledi. Muhtemelen 200 milyon kişinin bu kadar basit bir sorun yüzünden görememesini "şoke edici" bulduğunu açıkladı. 
Önceden adını dahi duymadığı MrBeast'in ekibinden gelen telefon aramasını az kalsın sonlandıracağını da sözlerine ekledi:
"İyi ki telefonu kapamamışım."
Levenson, eğer MrBeast tek başına harekete geçip 1000 kişiyi tedavi ettirebiliyorsa hükümetler ve özel sektörün de körlük sorununu yaşayanların yüzde 50'sine çare bulabileceğini öne sürdü.
Video paylaşım platformunda 2012'den beri aktif olan MrBeast, 2018'de az izlenen Twitch yayıncılarına ve YouTuber'lara binlerce dolar bağışlayarak ün kazanmıştı. Donaldson, izleyicilerinin büyük ödüller kazanma şansı elde ettiği yarışmalar düzenliyor.
MrBeast Squid Game oyunlarını kendisi de düzenleyerek kazanana 500 bin dolar hediye etmişti.
Independent Türkçe, CNN International, Insider



Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Bilim insanları, Android akıllı telefonları gerçek zamanlı deprem dedektörlerine dönüştüren yeni bir sistem geliştirerek büyük bir sarsıntıdan önce halkı daha hızlı uyarma potansiyeline sahip bir yol buldu.

Google, ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu (US Geological Survey/USGS) ve diğer araştırmacıların geliştirdiği sistem, milyonlarca telefondan alınan verileri kullanarak bir depremden kaynaklanan en erken sarsıntı sinyallerini tespit ediyor.

Bir cihaz kümesi aynı yer hareketini kaydettiğinde, sistem bunu işaretleyerek yakın bölgelerdeki diğer cihazlara uyarı gönderiyor.

Science'ta yayımlanan çalışma, ağın ayda 300'den fazla deprem tespit ettiğini ortaya koydu. Uyarıların gönderildiği bölgelerde, daha sonra depremi hissettiğini bildiren kişilerin yüzde 85'i uyarıyı aldığını söyledi. Yüzde 36'sı sarsıntı başlamadan önce, yüzde 28'i sarsıntı sırasında ve yüzde 23'ü de sarsıntıdan sonra uyarı almış.

Çalışmada sistemin, geleneksel sismik sensörlerin yerini almasa da yoğun bilimsel ağlara sahip olmayan bölgelerde ölçeklenebilir, düşük maliyetli bir erken uyarı aracı sunabileceği belirtiliyor. Yazarlar bunun özellikle akıllı telefonların yaygın ancak sismometrelerin nadir bulunduğu, gelişmekte olan ülkeler için umut vaat ettiğini söylüyor.

Google yaptığı açıklamada, sistemin insanlara "uyarı vererek sarsıntı başlamadan önce birkaç değerli saniye" kazandırabileceğini ifade ediyor.

Bu saniyeler bir merdivenden inmek, tehlikeli nesnelerden uzaklaşmak ve korunmak için yeterli zamanı sağlayabilir.

Uyarılar, deprem sırasında daha yıkıcı olan S dalgalarından önce gelen ve hızlı hareket eden P dalgalarının saptanmasına dayanıyor. Yeterli sayıda telefon P-dalgalarını tespit ederse sistem, sarsıntıyı hissetmesine belki de birkaç saniye kalan kullanıcılara uyarılar gönderiyor. Bu saniyeler korunmak, bir ameliyatı durdurmak ya da kritik altyapıyı duraklatmak için yeterli olabilir.

2020'de çıkmaya başlayan Android Deprem Uyarı Sistemi halihazırda Birleşik Devletler, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Endonezya gibi çeşitli ülkelerde kullanılıyor. Doğrudan Android işletim sistemine yerleştirilen teknoloji, kullanıcıların ayrı bir uygulama indirmesini gerektirmiyor.

cdfgthy
Harita, Android'in deprem uyarı sisteminin aktif olduğu ülkeleri (açık yeşil) gösteriyor. Kırmızı ve sarı sırasıyla güçlü (MMI 5+) ve hafif (MMI 3-4) sarsıntıların yaşandığı alanlar. Gri noktalar uyarı verilmeyen algılamaları gösteriyor. Kaliforniya, Oregon ve Washington'daki uyarılar (koyu yeşil) ShakeAlert'ten geliyor (Google)

Araştırmacılar doğruluk oranı bilimsel sensörler kadar yüksek olmasa da akıllı telefonlardan gelen uyarıların en çok işe yaradığı yerlerin, telefon yoğunluğu ve güvenilir veri bağlantıları yüksek seviyedeki kentsel alanlar olduğunu tespit etti. 

Çalışma, MyShake uygulaması gibi daha önceki kitle kaynaklı deprem uygulamalarının üzerine inşa edilse de milyonlarca cihaza gömülü olması sisteme fayda sağlıyor.

Yazarlar, "Kitle kaynaklı sistemlerin giderek daha önemli hale geleceğine inanıyoruz" ifadelerini kullanıyor. 

Geleneksel sensörleri kişisel cihazlardan gelen verilerle birleştirerek daha dayanıklı, kapsayıcı erken uyarı sistemleri oluşturmak mümkün.

Independent Türkçe