Samanyolu'nun merkezindeki kara deliğin maksimuma yakın hızda döndüğü keşfedildi

Sagittarius A* son derece kaotik

Sagittarius A*'nın varlığı 1974'te keşfedilmişti (Temsili görsel / Pixabay)
Sagittarius A*'nın varlığı 1974'te keşfedilmişti (Temsili görsel / Pixabay)
TT

Samanyolu'nun merkezindeki kara deliğin maksimuma yakın hızda döndüğü keşfedildi

Sagittarius A*'nın varlığı 1974'te keşfedilmişti (Temsili görsel / Pixabay)
Sagittarius A*'nın varlığı 1974'te keşfedilmişti (Temsili görsel / Pixabay)

Evrendeki herhangi bir nesneyi seçin: Muhtemelen dönüş halindedir.

Yıldızlar, gezegenler, aylar ve hatta kara deliklerin kendi eksenleri üzerinde döndüğü biliniyor. Ancak gökbilimcilere göre tüm bu cisimlerin dönebileceği maksimum hız var.

Yeni bir araştırmada bilim insanları, Samanyolu Galaksisi'nin merkezinde yer alan Sagittarius A* adlı süper kütleli kara deliğin dönüş hızını hesaplamaya çalıştı.

Bulgular söz konusu kara deliğin "dönebileceği kadar hızlı" döndüğünü gösteriyor. Diğer bir deyişle Sagittarius A*'nın dönüş hızı maksimuma yakın.

Kara delikler gezegenlerin ve diğer kozmik cisimlerin aksine fiziksel yüzeye sahip nesneler değil. Son derece güçlü çekim kuvveti nedeniyle ışığın bile kaçamadığı kara deliklerin içinde ne olduğu bile bilinmiyor.

Ancak gökbilimciler, buna rağmen kara deliklerin de bir maksimum dönüş hızı olduğunu söylüyor.

Ünlü fizikçi Albert Einstein'ın Genel Görelilik denklemlerinde bir kara deliğin dönüşü, "a" adı verilen bir miktarla ölçülüyor. Burada "a"nın 0 ve 1 arasında olması gerekiyor. 

Dolayısıyla "a = 0" kara deliğin dönmediği anlamına gelirken, maksimum dönüş ise "a = 1" denklemiyle ifade ediliyor.

Gökbilimcilere göre kütleçekimin en fazla olduğu karadelikler daha yüksek dönüş hızına sahip. Araştırmacılar, Sagittarius A*'nın da 1'e epey yakın bir değerde döndüğünü tespit etti.

Monthly Notices of the Royal Astronomical Society adlı hakemli bilimsel dergide yayımlanan yeni araştırmada Samanyolu'nun merkezindeki kara deliğin dönüşünü tahmin etmek isteyen araştırmacılar, radyo ve X-ışını gözlemlerini taradı.

Kara deliğin yakınında meydana gelen çerçeve sürüklenmesi (Genel Görelilik Teorisi'nde uzay zamanın dönen bir cisim etrafında salınması) nedeniyle, bu bölgedeki materyalden gelen ışığın spektrumu bozuluyor.

Araştırma ekibi bu sayede çeşitli dalga boylarındaki ışığın yoğunluğunu gözlemleyerek dönüş hızını tahmin edebildi.

Bulgular Sagittarius A*'nın değerinin 0,84 ve 0,96 arasında olduğunu gösterdi. Bu da kara deliğin muazzam bir hızda döndüğü anlamına geliyor.

Bulgular Güneş Sistemi'ne ve dolayısıyla Dünya'ya ev sahipliği yapan galaksinin merkezinde neler olup bittiğine dair yeni ipuçları sunabilir.

Zira önceki araştırmalar, Sagittarius A*'nın öngörülemez davrandığını ve galaksi merkezinin son derece kaotik olduğunu ortaya koymuştu.

 

Independent Türkçe, Universe Today, EurekAlert



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