Gökbilimciler "daha önce kimsenin görmediği cisimler" buldu

Bir milyondan fazla görüntüden oluşan yeni "atlas", yıldızların doğumuna ilişkin gizemlerin çözülmesine katkı sağlayabilir

(ESO/Meingast ve diğerleri)
(ESO/Meingast ve diğerleri)
TT

Gökbilimciler "daha önce kimsenin görmediği cisimler" buldu

(ESO/Meingast ve diğerleri)
(ESO/Meingast ve diğerleri)

Gökbilimciler yeni ve ayrıntılı bir yıldız atlasında "daha önce kimsenin görmediği cisimler" buldu.

Bu cisimleri, Avrupa Güney Gözlemevi'nin (ESO) Astronomi için Görünür ve Kızılötesi Araştırma Teleskobu'ndan (Vista) alınan 1 milyondan fazla görüntüyü bir araya getirip muazzam genişlikte mozaikler halinde birleştiren bilim insanları buldu.

The Independent'ın haberine göre, yeni yıldız atlası genç yıldızları yoğun toz bulutlarıyla çevrelenmiş halde, doğarken gösteriyor.

Bu gözlemler muhteşem görüntüler oluşturmanın yanı sıra bilim insanlarının yıldızların nasıl doğduğuna dair gizemleri çözmesine de katkı sağlayabilir.

Avusturya'daki Viyana Üniversitesi'nde gökbilimci olan, yeni çalışmanın baş yazarı Stefan Meingast, "Bu görüntülerde, Güneş'ten çok daha küçük yıldızlar gibi en zayıf ışık kaynaklarını bile tespit ederek daha önce kimsenin görmediği cisimleri ortaya çıkarabiliyoruz" diyor.

Bu, gaz ve tozu yıldızlara dönüştüren süreçleri anlamamızı sağlayacak.

Yıldızlar, gaz ve toz bulutları kendi çekim kuvvetleri altında parçalandığında oluşur. Ancak aynı bulutlar, bu süreci gözlemlemenin zor olduğu anlamına geliyor ve bir buluttan kaç yıldız çıkabileceği ve bunlardan kaçının kendi gezegenlerine sahip olacağı gibi pek çok şey bilinmiyor.

Gökbilimciler bu süreci daha iyi görebilmek için Avrupa Güney Gözlemevi'nin teleskobunu kullanarak tozun içinden gelen ışığı kızılötesinde yakaladı. Bilim insanları bu kızılötesi dalga boylarını kullanarak normalde görünmeyen şeyleri görünür hale getirebiliyor.

5 yıllık bir süre boyunca yakınlardaki 5 yıldız oluşum bölgesini inceleyen araştırmacılar, 1 milyondan fazla görüntü topladı. Daha sonra tüm manzara ayrıntılı bir şekilde görülebilsin diye bu görüntüler büyük mozaikler halinde birleştirildi.

Bölgeler nispeten uzun süre boyunca birçok kez görüldüğünden, atlas sadece yıldızların yerleşimini değil, hareketlerini de gösteriyor ve gökbilimcilerin genç yıldızların nasıl dolaştığını öğrenmesini de sağlayabilir. Veriler, bebek yıldızların ana bulutlarını nasıl terk ettiğini ve bunu yaparken onlara ne olduğunu gösterebilir.

Bu bulgular ESO'nun, yapımı halen devam eden Son Derece Büyük Teleskop'undan (ELT) yapılacak gözlemler de dahil daha ileri çalışmalara da temel oluşturacak. Meingast, "ELT, daha önce görülmemiş kadar ayrıntılı şekilde belirli bölgelere yakınlaşmamıza imkan sağlayacak ve bize halihazırda orada oluşan tek yıldız sistemlerinin daha önce hiç görülmemiş yakın çekim görüntüsünü verecek" diyor.

Çalışmanın açıklandığı "VISIONS: The VISTA Star Formation Atlas" (GÖRÜNÜMLER: VISTA Yıldız Oluşum Atlası) başlıklı makale, Astronomy & Astrophysics adlı akademik dergide yayımlandı.



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