ESA uydusu, güneş rüzgarlarının kaynağını nihayet ortaya çıkardı

Güneş'in "koronal delikler" diye bilinen karanlık bölgelerinden rüzgarın nasıl çıktığı şimdiye kadar bir sırdı

Avrupa Uzay Ajansı'nın Solar Orbiter uzay aracının illüstrasyonu (ESA)
Avrupa Uzay Ajansı'nın Solar Orbiter uzay aracının illüstrasyonu (ESA)
TT

ESA uydusu, güneş rüzgarlarının kaynağını nihayet ortaya çıkardı

Avrupa Uzay Ajansı'nın Solar Orbiter uzay aracının illüstrasyonu (ESA)
Avrupa Uzay Ajansı'nın Solar Orbiter uzay aracının illüstrasyonu (ESA)

Avrupa Uzay Ajansı'na (ESA) ait Solar Orbiter uydusunun topladığı verilerden yararlanan bilim insanları, güneş rüzgarının bulunması zor kaynağını keşfetti.

Bu gelişme, Dünya'daki iletişim altyapısını bozacak kadar güçlü güneş patlamaları gibi uzaydaki hava olaylarının daha iyi tahmin edilmesini sağlayabilecek.

Maddenin 4. hali plazma sürekli Güneş'ten uzağa akarken güneş rüzgarlarını oluşturuyor. Bu rüzgarlar, Güneş'in dış atmosferi koronadan dışarı akan yüklü parçacıklardan meydana gelen sürekli akışlara deniyor.

Güneş rüzgarından gelen parçacıklar Dünya'nın manyetik alanına çarptığında auroraları, yani kuzey ve güney ışıklarını oluşturabiliyor ve GPS'le iletişim sistemlerini bozabiliyor.

Güneş atmosferinin "koronal delikler" diye bilinen karanlık alanlarının güneş rüzgarının kaynak bölgesi olduğu bilinse de rüzgarın bu bölgelerden gerçekte nasıl çıktığı gizemini koruyordu.

Science adlı bilimsel dergide perşembe günü yayımlanan yeni çalışmada, Güneş'te birkaç yüz kilometre ölçeğinde yer kaplayan ve yaklaşık 20 ila 100 saniye sürerek saniyede ortalama 100 km hıza ulaşan küçük parçacık jetlerinin muhtemelen güneş rüzgarlarının enerji kaynağı olduğu bulundu.

Aralarında Max Planck Güneş Sistemi Araştırmaları Enstitüsü'nden araştırmacıların da yer aldığı bilim insanları, bu "küçük parlama" jetlerinin gezegenleri etkileyen uzay havasının önemli bir bileşeni olan güneş rüzgarına enerji ve plazma sağlayabileceğini söyledi.

Bilim insanlarına göre bu jetler, Dünya'da iletişimin durmasına yol açabilen X sınıfı büyük güneş patlamalarına kıyasla neredeyse trilyon kat daha az enerji içeriyor.

Ancak çalışmanın ortak yazarı Lakshmi Pradeep Chitta, LiveScience'a yaptığı açıklamada, yaklaşık 1 dakika süren tek bir küçük parlama jetinin içerdiği enerjinin yine de "Birleşik Krallık'taki yaklaşık 10 bin hanenin bir yıl boyunca tükettiği ortalama elektriğe eşit" olabileceğini söyledi.

Bilim insanları bu yeni çalışmada, ESA'nın 2020'de fırlattığı Solar Orbiter uzay aracındaki Extreme Ultraviolet Imager (Ekstrem Morötesi Görüntüleyici/EUI) cihazını kullanarak koronal delik gözlemlerini raporluyor.

Araştırmacılar koronal delik içinde, Güneş'in manyetik alanındaki kısa süreli değişikliklerden güç aldığı anlaşılan küçük ölçekli çeşitli plazma jetleri tespit etti.

Önceki araştırmalar, Güneş'in manyetik kuvvet çizgilerinin kendi üzerine geri dönmek yerine uzaya doğru uzandığı "açık" manyetik alanların yıldızdaki bu karanlık deliklerin varlığını sürdürdüğünü gösteriyor.

Nispeten düşük kinetik enerjileri nedeniyle, bilim insanları bu tür bölgelerden gelen plazma parçacık akışlarına küçük parlama jetleri adını veriyor.

Araştırmacılar, koronal delikler aracılığıyla yönlendirilen çok sayıda ve sık küçük parlama jetlerinden çıkan yüklü plazma parçacıklarının güneş rüzgarına önemli miktarda enerji sağlayabileceğini tahmin ediyor.

Bilim insanları çalışmada, "Bu tür küçük parlama jetlerinin güneş rüzgarını sürdürmek için yeterli derecede yüksek sıcaklıkta plazma üretebileceğini ve rüzgarın koronal deliklerden küçük ölçeklerde ve yüksek aralıklı bir akış şeklinde çıktığını düşünüyoruz" yazdı.



Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
TT

Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)

Bilim insanları farklı tatları insandan daha iyi ayırt edebilen elektronik bir dil geliştirdi.

ABD'deki Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nden bir ekip, grafen bazlı cihazın kimyasal ve çevresel değişikliklerin tespitinde "devrim yaratma" potansiyeline sahip olduğunu iddia ederken bu, tıbbi teşhislerden yiyeceklerin bozulduğunu tespit etmeye kadar her türlü alanda kullanılabilir.

Yeni teknoloji ayrıca yapay zekanın "içsel düşünceleri" hakkında benzersiz bir içgörü sunuyor. Kara kutu sorunu denen bir durum nedeniyle bu alan bugüne kadar büyük ölçüde karanlıkta kalmıştı.

Ekip, sinir ağının çeşitli süt, kahve ve gazlı içecek türleri arasındaki farkları belirlerken nihai karara varma yolu üzerinde tersine mühendislik yaparak bunu başardı.

Bu süreç araştırmacıların "sinir ağının karar verme sürecine ışık tutmasını" sağlarken, bunun daha iyi bir yapay zeka güvenliği ve gelişimine yol açabileceğini öne sürüyorlar.

Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nde mühendislik bilimi ve mekanik profesörü Saptarshi Das, "Yapay bir dil yapmaya çalışıyoruz fakat farklı yiyecekleri deneyimleme sürecimize sadece dil dahil olmuyor" diyor.

Elimizde, gıda türleriyle etkileşime girerek bilgileri biyolojik sinir ağı olan tat alma korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisi var.

Elektronik dil tarafından kullanılan sinir ağı, insan seçimi parametrelere kıyasla en az yüzde 95 daha yüksek bir tat alma doğruluğuna ulaşmayı başardı.

Araştırmacılar, Shapley eklemeli açıklamalar adlı bir yöntem kullanarak sinir ağının karar verme sürecini derinlemesine inceledi.

Sinir ağı farklı tatları değerlendirirken, insan tarafından atanan parametreleri tek tek incelemek yerine, en önemli olduğunu belirlediği verileri dikkate aldı.

Profesör Das, "Ağın verilerdeki daha ince özelliklere, biz insanların düzgün bir şekilde tanımlamakta zorlandığımız şeylere baktığını gördük" diyor.

Ve sinir ağı, sensör özelliklerini bütünsel olarak değerlendirdiği için günden güne meydana gelebilecek değişiklikleri azaltıyor. Süt örneğinde, sinir ağı sütün değişen su içeriğini saptayarak bu bağlamda herhangi bir bozulma göstergesinin, gıda güvenliği sorunu olarak değerlendirilecek kadar anlamlı olup olmadığını belirleyebilir.

Araştırma, hakemli dergi Nature'da yayımlanan "Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning" (Grafen kemosensörler ve makine öğrenimiyle güçlü kimyasal analiz) başlıklı çalışmada detaylandırılıyor.

Independent Türkçe