Son 6 yılın en güçlü jeomanyetik fırtınası Dünya'yı vurdu

Fırtına Dünya'nın 20 katı büyüklüğünde bir lekeden geldi

Dünya'yı bir kalkan gibi saran manyetosfer, Güneş patlamalarının gezegen yüzeyine zarar vermesinin önüne geçiyor (NASA)
Dünya'yı bir kalkan gibi saran manyetosfer, Güneş patlamalarının gezegen yüzeyine zarar vermesinin önüne geçiyor (NASA)
TT

Son 6 yılın en güçlü jeomanyetik fırtınası Dünya'yı vurdu

Dünya'yı bir kalkan gibi saran manyetosfer, Güneş patlamalarının gezegen yüzeyine zarar vermesinin önüne geçiyor (NASA)
Dünya'yı bir kalkan gibi saran manyetosfer, Güneş patlamalarının gezegen yüzeyine zarar vermesinin önüne geçiyor (NASA)

Son yılların en güçlü jeomanyetik fırtınası, Dünya'yı vurdu. Özellikle Kuzey Amerika'yı etkileyen fırtına güneyde ABD genelinde kutup ışıklarını meydana getirdi ve görkemli manzaraları ortaya çıkardı.
Birkaç gün önce, Güneş'te meydana gelen bir alevlenme, doğrudan Dünya'ya doğru devasa bir parçacık akışına neden olmuştu.
Jeomanyetik fırtınaları takip eden bilim insanları, bu olayın ardından gezegeni bir Güneş fırtınasının vurabileceğini öngörmüştü. Ancak bu denli güçlü bir fırtınayla karşılaşılacağı tahmin edilemedi.
Analizler, fırtınanın aslında son 6 yılın en güçlü örneği olduğunu gösteriyor. Ayrıca Güneş'in Aralık 2019'da başlayan son evresinde üretilen en güçlü fırtına niteliğinde.
Yıldız her 11 yılda bir, sakin veya fırtınalı geçen bir döngüsünü tamamlıyor ve yenisini başlatıyor. Güneş'in 2019'da 25. döngüsüne girdiği biliniyor. 
Gökbilimciler Güneş'teki patlamaların birkaç yıl içinde giderek artacağını ve zirve noktasına ulaşacağını belirtiyor. Çünkü Güneş, şu anda hareketli bir evrede.

Dünya'nın 20 katı büyüklüğündeki lekeden geliyor
Güneş’teki patlamaların uzaya büyük kütleli plazmalar savurmasına taçküre kütle atımı (CME) adı veriliyor. Bu plazmalar, Dünya'nın manyetik alanıyla etkileşime girip, manyotesferde geçici bozulmalara yol açtığında Güneş fırtınası adını alıyor.
CME’ler genellikle çevrelerine göre nispeten soğuk olduğu için karanlık görünen Güneş lekelerinde ortaya çıkıyor. 
Son CME de Dünya'nın 20 katı büyüklükteki bir Güneş lekesinde meydana geldi. Bu leke daha önce de saatte yaklaşık 2,1 milyon saat hızla hareket eden bir dizi Güneş fırtınası oluşturmuştu.
NASA, "Güneş patlamaları güçlü radyasyon patlamalarıdır" diyor:
"Bir patlamadan savrulan zararlı radyasyon, Dünya yüzeyindeki insanları fiziksel açıdan etkileyemez çünkü gezegenin tüm atmosferinden geçemez. Ancak yeterince yoğun olduğunda GPS ve iletişim sinyallerinin iletildiği katmanı bozabilir."

Son fırtına G sınıfında yer alıyor
ABD Ulusal Okyanus ve Atmosfer Ajansı, bu yoğun fırtınayı G4 sınıfına aldı.
G4 sınıfı fırtınalar, Güneş'ten gelen en güçlü plazma akışlarından biri. Bunlar genellikle navigasyon sistemlerinde ve radyo iletişiminde birkaç saatlik kesintilere neden oluyor.
ABD'li uzman Tamitha Skov, bu türden fırtınaların "neredeyse görünmez olduğunu" ve bu yüzden şiddetinin öngörülemediğini söyledi.
Bu görünmez fırtınaların tipik bir CME'den çok daha yavaş başladığı biliniyor.
Her Güneş döngüsünde G4 seviyesinde yaklaşık 100 fırtına ortaya çıkıyor. Bu yüzden bilim insanları, Dünya'nın gelecek yıllarda bu türden pek çok fırtınayla karşılaşacağını söylüyor.

Independent Türkçe, IFL Science, Livescience



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