Japon bilim insanı: Evrende yaşam yaygın ama bizim mahallemizde değil

(Pikrepo)
(Pikrepo)
TT

Japon bilim insanı: Evrende yaşam yaygın ama bizim mahallemizde değil

(Pikrepo)
(Pikrepo)

Varoluşla ilgili en önemli sorulardan birini, yani yaşamın nasıl başladığını aydınlatmak isteyen yeni bir araştırma, kozmolojik ve biyolojik modelleri bir araya getirdi.
Tokyo Üniversitesi Astronomi Bölümü’nden Profesör Tomonori Totani, evrende yaşamın temel yapı taşlarının abiyogenez ismi verilen bir süreçle kendiliğinden nasıl oluşabileceğini araştırdı. Abiyogenez, inorganik, yani canlıya ait olmayan moleküllerden organik, yani canlıya ait moleküllerin oluştuğu sürece deniyor.
Biyoloji, kimya ve fizikle ilgili tüm bildiklerimize karşın yaşamın tam olarak ne zaman ve nasıl başladığı ya da başka yerlerde de oluşup oluşmadığı sorularının cevabı büyük oranda varsayımlara dayanıyor.
Şimdiye kadar bildiğimiz tek yaşamsa Dünya üzerinde bulunuyor ve bu nedenle konuyla ilgili araştırmalar yeryüzündeki canlılığın kendine özgü koşullarını temel alarak yürütülüyor.  O yüzden çoğu araştırma ribonükleik asit (RNA) gibi her canlıda bulunan temel yapı taşlarına odaklanıyor.
Independent Türkçe'de yer alan habere göre RNA, daha ünlü olan bir benzeri deoksiribonükleik asitten (DNA), daha basit ve daha temel önemde. Ancak bu basitliğine rağmen, uzayda kendiliğinden dolaşan ya da cansız bir gezegenin yüzeyinde bulabileceğimiz moleküllerden çok daha karmaşık.
RNA da DNA gibi bir polimer, yani pek nükleotit isimli çok benzer molekülün zincir gibi art arda dizilmesiyle oluşuyor. Bu alanda çalışan araştırmacıların bulgularına göre yaşamın varlığı içi gereken kendini kopyalama davranışı için bir RNA’da en az 40’la 100 nükleotitin bir araya gelmesi gerekiyor. Yeterli zaman ve kimyasal koşullar verilirse bu sayılardaki nükleotitler bir araya gelerek RNA’yı ortaya çıkarabilir. Ancak mevcut tahminlere göre gözlemlenebilir evren olarak düşündüğümüz alanda bu sayılarda nükleotitin mümkün olmaması gerekiyor.

Profesör Totani, bu noktada şöyle diyor:
"Ancak, gözlemlenebilir olandan daha fazla evren var. Mevcut kozmoloji, evrenin hızlı bir enflasyon döneminden geçtiği ve bunun doğrudan gözlemleyebileceğimiz sınırın ötesinde yer alan genişleme bölgesi yarattığı konusunda uzlaşıyor. Bu daha geniş hacim, abiyogenez modelleriyle düşünüldüğünde yaşamın ortaya çıkma ihtimalini büyük ölçüde artırıyor."
Üniversitenin internet sitesinde yer alan bilgiye göre gözlemlenebilir evren yaklaşık 10 sekstilyon (10 üzeri 22) yıldız barındırsa da, bu devasa sayı istatistiğe vurulduğunda sadece 20 nükleotitlik RNA üretilebiliyor.
Ancak büyük patlama sonrasında evrenin hızla genişlediği, enflasyon ismi verilen dönem hesaba katılırsa evrendeki yıldız sayısı 1 googola (10 üzeri 100) ulaşabiliyor ve bu durumda yaşamı ortaya çıkarabilecek çok daha karmaşık RNA molekülleri kaçınılmaz hale geliyor.
“Tüm araştırma alanlarında olduğu gibi beni, büyük sorular ve merak yönlendirdi” diyen Profesör Totani şunları ekliyor: 
"RNA’nın kimyasına dair güncel araştırmam ve kozmolojideki uzun geçmişimi bir araya getirmek, abiyotik (cansız) durumdan biyotik (canlı) duruma geçmek zorunda olan evren için olanaklı bir yol bulunduğunu fark etmemi sağladı. Bu heyecan verici bir düşünce ve umarım buna dayanan araştırmalar canlılığın kökenini ortaya koyabilir."



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