Ay'a başarılı iniş yapan Hindistan, şimdi de Güneş'e araç yolluyor

ISRO, Güneş'in faaliyetlerini ilk kez uzaydan gözlemlemeyi umuyor

Aditya L-1'in illüstrasyonu (ISRO)
Aditya L-1'in illüstrasyonu (ISRO)
TT

Ay'a başarılı iniş yapan Hindistan, şimdi de Güneş'e araç yolluyor

Aditya L-1'in illüstrasyonu (ISRO)
Aditya L-1'in illüstrasyonu (ISRO)

Hindistan'ın uzay ajansı ISRO, Chandrayaan-3 görevi kapsamında bir uzay aracını Ay'a başarıyla indirdikten sadece birkaç gün sonra, Güneş'i incelemeyi amaçlayan yeni bir uyduyu bu hafta fırlatmaya hazırlanıyor.

Ülkenin Ay'ın güney kutbuna bir uzay aracı indirmeye yönelik iddialı görevini (başka hiçbir ülkenin erişemediği bir başarı), birkaç gün sonra Aditya-L1 uydusunun fırlatılması izleyecek.

ISRO, X'te (eski adıyla Twitter), "Güneş'i inceleyecek ilk uzay tabanlı Hint gözlemevi Aditya-L1'in 2 Eylül'de fırlatılması planlanıyor" açıklamasını yaptı.

Uzay aracının Hindistan'ın ana uzay üssünden, güneydeki Andhra Pradeş eyaletine bağlı Sriharikota'daki Satish Dhawan Uzay Merkezi'nden ISRO'nun PSLV XL roketiyle kalkış yapması planlanıyor.

Hintçe'de "Güneş" anlamına gelen Aditya'yla ISRO, Dünya'ya en yakın yıldızın faaliyetlerini ilk kez uzaydan gözlemlemeyi ve güneş fırtınaları gibi uzay havası olayları üzerindeki etkisini gerçek zamanlı gözlemlemeyi umuyor.

Güneş'in çeşitli ışınları Dünya yüzeyine ulaşmadığından, gezegendeki araçlar bu ışınları tespit edemez ve bu ışınlara dayalı güneş çalışmaları yapılamaz.

Ancak bilim insanları, yeni sondanın bu güneş ışınlarının gözlemlerini Dünya atmosferinin dışından, uzaydan yapabileceğini söyledi.

Hindistan uzay ajansı, Güneş'in sürekli ve net bir görüntüsünü elde etmek için uzay aracını Lagrange Noktası 1 (L1) olarak bilinen ve Dünya'dan yaklaşık 1,5 milyon km uzaklıkta bulunan bölgedeki halo yörüngesine oturtmayı umuyor.

ISRO, uzay aracının önce Alçak Dünya Yörüngesine yerleştirileceğini, ardından daha eliptik bir yol izleyeceğini ve daha sonra yerleşik itici güç kullanılarak L1'e fırlatılacağını kaydetti.

Uzay ajansı, "Fırlatmadan L1'e kadar olan toplam seyahat süresi Aditya-L1 için yaklaşık 4 ay sürecek" açıklamasını yaptı.

Aditya, Güneş'i özel L1 görüş noktasından incelemek üzere tasarlanmış 7 yük taşıyor.

Elektromanyetik, parçacık ve manyetik alan detektörleri kullanarak Güneş'in fotosferini, kromosferini ve en dış katmanı olan koronayı inceleyecekler.

4 yük doğrudan Güneş'i görüntüleyecek, kalan üçüyse L1'deki parçacıklar ve alanlar üzerinde çalışmalar yapmak üzere tasarlandı.

Yüklerin amaçlarından bazıları arasında Güneş'in kısmen iyonize plazmasının incelenmesi, parçacıkların kütle atımlarının başlatılması (Koronal Kütle Atımı olarak bilinen süreç) ve güneş patlamalarının analiz edilmesi yer alıyor.

Kalküta'daki Hindistan Bilim Eğitimi ve Araştırma Enstitüsü'nden (IISER) güneş fizikçisi Dibyendu Nandi, X'te yaptığı paylaşımda, "Bu görev, Güneş'in dinamik aktivitesini anlamak ve uzay ortamımızı izlemek için uzay temelli ilk girişimimiz" dedi.

Independent Türkçe



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