Mudanya'da kaydedilen 100 yıldırımın "ürkütücü" görüntüsü dünya basınında

Görüntü, binlerce sosyal medya kullanıcısının beğenisini toplamıştı (Uğur İkizler)
Görüntü, binlerce sosyal medya kullanıcısının beğenisini toplamıştı (Uğur İkizler)
TT

Mudanya'da kaydedilen 100 yıldırımın "ürkütücü" görüntüsü dünya basınında

Görüntü, binlerce sosyal medya kullanıcısının beğenisini toplamıştı (Uğur İkizler)
Görüntü, binlerce sosyal medya kullanıcısının beğenisini toplamıştı (Uğur İkizler)

Astrofotoğrafçı Uğur İkizler'in, Mudanya sahilindeki evinin yakınında kaydettiği fotoğrafları birleştirerek oluşturduğu görüntü ABD'nin popüler bilim sitelerinden Livescience'a ve Güney Methodist Üniversitesi'nin yayın organı Southwest Review'a konu oldu.

Kısa süre önce yaşanan şiddetli fırtına sırasında en az 100 yıldırımı görüntüleyen İkizler, daha sonra bunları birleştirerek zaman atamalı bir görüntü üretmişti.

16 Haziran'da 50 dakika boyunca kaydedilen görüntüler, her 30 saniyede bir yıldırım düştüğü anlamına geliyor.

Fotoğrafçı, Livescience'a yaptığı açıklamada, "Her biri güzeldi. Ama tüm yıldırımları tek bir karede birleştirdiğimde ürkütücü bir manzara ortaya çıktı" dedi.

İkizler ayrıca, gök gürültülü sağanağın, "muhteşem bir görsel şölen" yarattığını ekledi.

Görüntüde en az üç farklı yıldırım ve şimşek türü yer alıyor. Buluttan buluta, buluttan yere ve buluttan suya doğru hareket eden elektrik boşalmaları göze çarpıyor.

Tek bir fırtına sırasında bu kadar çok yıldırım düşmesi aslında alışılmadık bir durum değil. Küresel çapta her yıl 1,4 milyar yıldırım düşüyor. Bu da her gün yaklaşık 3 milyon yıldırıma denk.

Her bir elektrik boşalmasının muhtemelen 100 milyon ve 1 milyar volt arasında bir enerjiye sahip olduğu düşünülüyor.

ABD Ulusal Atmosfer ve Okyanus İdaresi'ne (NOAA) göre, bu kadar büyük bir enerji çevredeki havanın sıcaklığını 10 ila 33 bin derece artırabilir.

İkizler'in oluşturduğu görüntüde, yıldırımların ikonik zikzak şekli de göze çarpıyor.

Araştırmacılar, bu çarpık şekillerin neden kaynaklandığından tam olarak emin değil.

Ancak 2022'de yapılan bir çalışma, bu karakteristik şekillerin, enerjinin yere doğru hareket ettiği sırada düzensiz biçimde oluşan iletken bir oksijen formundan kaynaklandığını öne sürmüştü.

 

Independent Türkçe, Livescience, Southwest Review



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