Süperkıtalar parçalanırken Dünya'nın merkezinden elmas çeşmeleri fışkırmış

Elmaslar, Vezüv Yanardağı gibi patlamış

Elmasın saf karbondan oluştuğu ilk olarak Fransız kimyacı Lavoisier tarafından keşfedilmişti (Wikimedia Commons)
Elmasın saf karbondan oluştuğu ilk olarak Fransız kimyacı Lavoisier tarafından keşfedilmişti (Wikimedia Commons)
TT

Süperkıtalar parçalanırken Dünya'nın merkezinden elmas çeşmeleri fışkırmış

Elmasın saf karbondan oluştuğu ilk olarak Fransız kimyacı Lavoisier tarafından keşfedilmişti (Wikimedia Commons)
Elmasın saf karbondan oluştuğu ilk olarak Fransız kimyacı Lavoisier tarafından keşfedilmişti (Wikimedia Commons)

Bilim insanları, Dünya tarihinde süperkıtaların birbirinden ayrıldığı anlarda "elmas çeşmelerinin" ortaya çıktığı sonucuna vardı.

Elmaslar, yüzeyden yaklaşık 150 kilometre aşağıda, Dünya kabuğunun derinliklerinde oluşuyor ve kimberlit adı verilen kayaç püskürmeleriyle hızla yüzeye çıkıyor.

Adını 1870'de ilk defa keşfedildiği Güney Afrika’nın Kimberley şehrinden alan kimberlit, elmas oluşumuna sahiplik yapan volkanik bir kayaç.

Southampton Üniversitesi'nde Dünya ve iklim bilimi profesörü Thomas Gernon, bu kimberlitlerin yüzeye çıkma hızının saatte 133 kilometreyi bulduğu görüşünde. Hatta bazı kimberlit fışkırmaları Vezüv Yanardağı gibi gaz ve toz patlamalarına sebebiyet vermiş bile olabilir.

Gernon ve meslektaşları, bu elmas çeşmelerinin en çok da tektonik plakaların kendilerini yeniden düzenlediği zamanlarda ortaya çıktığını tespit etti.

Ekibin çalışması, en büyük kimberlit fışkırmalarının süperkıta Pangea'nın parçalanması gibi büyük tektonik olaylar eşliğinde meydana geldi.

Süperkıtalar, Dünya'nın jeolojik geçmişinde birçok kez dağıldı ve yeniden birleşti. Bugünün dünyasında ise bir süperkıtadan söz edilemiyor. Zira süperkıta, tüm karasal kara kütlelerin birbirine bağlı veya çok yakın olması anlamına geliyor.

Araştırmacılara göre bugünkü elmas madenciliği de varlığını süperkıtaların parçalanmasına borçlu.

Ekip, son 500 milyon yılda plakalar birbirinden ayrıldıkça kimberlit patlamalarının da zirveye ulaştığını tespit etti. Buna göre söz konusu elmas çeşmeleri, kıtaların ayrılmasından sonraki 22 ila 30 yıl içinde zirveye çıkmıştı.

Araştırmacılar bu durumun aslında son 1 milyar yıl için geçerli olduğu görüşünde. Ancak eldeki somut veriler, şimdilik sadece 500 milyon yıl için kanıt oluşturuyor.

Örneğin araştırmacılar, kimberlit patlamalarının, yaklaşık 180 milyon yıl önce güneydeki süperkıta Gondwana'nın dağılmasından 25 milyon yıl sonra zirve yaptığını saptadı. Bu elmas çeşmeleri o ayrışma sırasında Afrika ve Güney Amerika'da toplandı.

Bir diğer örnek de Pangea'nın yaklaşık 250 milyon yıl önce parçalanmaya başlamasıydı. Jeolojik kayıtlar, bu olayın ardından kimberlitlerin Kuzey Amerika'da artış gösterdiğini ortaya koydu.

Hakemli bilimsel dergi Nature'da yayımlanan araştırma makalesinin başyazarı Gernon, "Elmaslar, kıtaların tabanında yüz milyonlarca, hatta milyarlarca yıldır oturuyor" diye konuştu.

"Onları aniden harekete geçiren bir uyarıcı olmalı" diyen araştırmacı, şöyle ekledi:

Çünkü bu patlamalar gerçekten çok güçlü. Bunlar cidden 'patlayıcı' olaylar.

 

Independent Türkçe, Livescience, The Conversation



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