Nadir görülen dev ağızlı köpekbalığı ilk kez çift olarak görüntülendi

Daha önce bu türden iki köpekbalığının birlikte yüzdüğü hiç görülmemişti

Nadir görülen dev ağızlı köpekbalığı ilk kez çift olarak görüntülendi
TT

Nadir görülen dev ağızlı köpekbalığı ilk kez çift olarak görüntülendi

Nadir görülen dev ağızlı köpekbalığı ilk kez çift olarak görüntülendi

ABD'nin Kaliforniya eyaletindeki San Diego kıyılarında gözlemlenmesi son derece zor olan dev ağızlı iki köpekbalığı kayda alındı.
Latince adı Megachasma pelagios olan dev ağızlı köpekbalıkları, sadece planktonla beslendiği bilinen üç köpekbalığı türünden biri. Ancak çok nadiren görülebiliyor.
Türün keşfedilmesinden bu yana geçen 50 yıl içinde sadece 273 gözlem yapılabildi. 
Eylül 2022'de balıkçılar tarafından kameraya alınan dev ağızlı köpekbalıklarının birlikte görülmesi, bu yüzden bilim insanlarına eşsiz bir fırsat sağladı.
Daha önce bu türden iki köpekbalığının birlikte yüzdüğü hiç görülmemişti.
Kaliforniya Üniversitesi'nden bilim insanları yeni bir çalışmada bu görüntüleri analiz etti ve iki köpekbalığının kur yapma veya çiftleşme davranışları sergilediği sonucuna vardı.
Environmental Biology of Fishes adlı bilimsel dergide yayımlanan çalışmanın başyazarı Zachary Skelton, "Bu balıkçıların merakı bir bütün olarak bilimsel alana fayda sağladı" dedi.
Livescience'a konuşan Skelton, gözlemin önemini şöyle açıkladı:
"Balıkçıların köpekbalıklarıyla geçirdiği 10 dakika, dev ağızlı köpekbalığının sosyal yaşamına dair sahip olduğumuz tek bilgiyi içeriyor."

Uzunluğu 5,5 metre, ağırlığı ise 1215 kilograma çıkabilen bu köpekbalıkları, muazzam büyüklükteki ağızlarına büyük miktarda su alıyor. Ağızlarında bu su filtreleniyor ve planktonlar ayrıştırılarak besin sağlanıyor.
Araştırma ekibi iki hayvanın görüntülerini benzer türlerin davranışlarıyla karşılaştırdı.
Skelton, "Görüntü çok kısa olduğu için, köpekbalıklarının neden yüzeyde ve neden birlikte olduğunu anlamak için diğer çalışmalara ve türlere sırtımızı yaslamak zorunda kaldık" ifadelerini kullandı.
Hayvanlardan daha ufak olanının erkek cinsiyet organı belirlenebildi. Diğerinin dişi olduğu ise sırtındaki çiftleşme yaralarından anlaşıldı.
Hawaii Deniz Biyolojisi Enstitüsü'ndeki Köpekbalığı Araştırma Laboratuvarı'ndan araştırmacı Carl Meyer, "Bu anekdot niteliğindeki gözlem, çiftleşme öncesi davranışların tüm ayırt edici özelliklerini taşıyor" diye konuştu.
Araştırma ekibinde yer almayan ve çalışmayı yorumlayan Meyer, sözlerini şöyle sürdürdü:
"Megamouth köpekbalıklarının biyolojisi ve ekolojisine dair nispeten az şey biliyoruz. Bu nedenle bu gözlem, bu türle ilgili bilgi dağarcığımıza ilginç bir katkı."
 
Independent Türkçe, Livescience, Environmental Biology of Fishes



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