James Webb Uzay Teleskobu, ortadan kaybolan devasa yıldızın gizemini çözdü

Bilim insanları bu kozmik varlığın yorumunun halihazırda belirsizliğini koruduğunu söylüyor

(NASA/ESA/P. Jeffries)
(NASA/ESA/P. Jeffries)
TT

James Webb Uzay Teleskobu, ortadan kaybolan devasa yıldızın gizemini çözdü

(NASA/ESA/P. Jeffries)
(NASA/ESA/P. Jeffries)

James Webb Uzay Teleskobu, Güneş'ten yaklaşık 25 kat daha büyük dev bir yıldızın anlaşıldığı üzere ortadan kaybolduğu 2009'daki tuhaf gözlemin aydınlatılmasını sağladı.

2009'da gökbilimciler Güneş'ten yaklaşık 25 kat daha büyük olduğunu düşündükleri dev bir yıldızın patlayarak süpernovaya dönüşmek üzereymiş gibi Güneş'in bir milyon katı parlaklığa ulaştığını ama sonra patlamak yerine aniden söndüğünü gözlemlemişti.

Ancak daha sonra Hubble ve Spitzer uzay teleskoplarının yanı sıra Büyük Binoküler Teleskop (LBT) kullanılarak yapılan gözlemler, artık başarısız bir süpernova olarak kabul edilen N6946-BH1 yıldızını tespit edemedi.

Gökbilimciler 22 milyon ışık yılı uzaklıktaki yıldızın süpernovayı tetiklemek yerine çökerek kara deliğe dönüşmüş olabileceğinden şüpheleniyordu.

Yıldızların genellikle ancak süpernova (SN) geçirdikten sonra kara delik oluşturduğu düşünülse de N6946-BH1'e dair gözlem, yıldızların süpernova geçiremese de kara delik oluşturabileceğine işaret ediyordu.

Bilim insanları şöyle diyordu: 

N6946-BH1, başarısız süpernovanın (SN) ilk makul adayı. Bu tuhaf olayda büyük kütleli bir yıldız beklenen parlak SN olmadan kaybolurken buna, çökerek kara deliğe (BH) dönüşmesi eşlik etti.

Araştırmacılar bu gözlemin, en büyük kütleli yıldızların süpernovalarını neden görmediğimizi açıklamaya katkı sağlayabileceğinden şüpheleniyordu.

Öte yandan arXiv sunucusunda ön baskı olarak yayımlanan makalede açıklandığı üzere Webb teleskobundaki araçlar kullanılarak yapılan yeni gözlemler, muhtemelen asıl yıldızı çevreleyen toz kabuğu kalıntısından gelen parlak bir kızılötesi kaynağa işaret ediyor.

Bunun yıldızdan fırlatılan maddelerden kaynaklanabileceği gibi, araştırmacılar bu gözlemin bir kara deliğe düşen maddelerden de kaynaklanabileceğini söylüyor.

Henüz hakem denetiminden geçmeyen araştırmada yıldızın konumunda bir değil, üç kalıntı nesne olduğu için başarısız süpernova modelinin zayıf bir ihtimal olduğu bildiriliyor.

Araştırmacılar artık 2009'da gözlemlenen parlamaya büyük olasılıkla iki yıldızın birleşmesinin yol açtığından şüpheleniyor.

Bilim insanları, daha sonra sönen parlamanın iki yıldızın birleşmesinden kaynaklanmış olabileceğini söylüyor.

Araştırmacılar başarısız süpernova modelinin henüz tamamen elenemeyeceğini belirtiyor.

Bilim insanları çalışmada şöyle yazdı:

Halihazırda N6946-BH1'in yorumu belirsizliğini koruyor. Gözlemler, yıldız birleşmesinden beklenenlere uyuyor fakat başarısız SN hipotezindeki teorik belirsizlik bunun reddedilmesini zorlaştırıyor.

Öte yandan bulgular, Webb teleskobunun milyonlarca ışık yılı uzaklıktaki çeşitli kaynakları saptama potansiyeline işaret ediyor.

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