Harvard profesörü "uzaylı yapımı" dediği metal kürelerden daha fazlasını toplayacak

"Eğer bu bir cihazsa vida ya da düğmeleri vardır"

Pasifik Okyanusu'ndan çıkarılan metal kürelerden biri yakından böyle görüntülenmişti (Avi Loeb/ Medium)
Pasifik Okyanusu'ndan çıkarılan metal kürelerden biri yakından böyle görüntülenmişti (Avi Loeb/ Medium)
TT

Harvard profesörü "uzaylı yapımı" dediği metal kürelerden daha fazlasını toplayacak

Pasifik Okyanusu'ndan çıkarılan metal kürelerden biri yakından böyle görüntülenmişti (Avi Loeb/ Medium)
Pasifik Okyanusu'ndan çıkarılan metal kürelerden biri yakından böyle görüntülenmişti (Avi Loeb/ Medium)

Harvard Üniversitesi'nden ünlü astrofizikçi Avi Loeb, uzaylıların varlığını kanıtlayacak büyük kayaç örnekleri bulmak için yeni bir keşif seferi planlıyor.

2014'te Dünya'ya düşen gök cisminin uzaylılara ait olabileceği fikrinde ısrar eden Loeb, o tarihte Papua Yeni Gine'nin üzerinde parıldayan ateş topunun bölgeden geçerken okyanusa düşürdüğüne inanılan parçaları bir dalgıç ekibiyle birlikte toplamış ve laboratuvara götürmüştü.

Loeb ve ekibi, ateş topuna ait olduğundan şüphelendikleri manyetik parçalar çıkarmıştı.

Loeb bu parçaları yaklaşık iki ay boyunca incelemişti. Daha sonra Medium sayfasında bir yazı yayımlayan bilim insanı, onlarca küçük kürenin analizini tamamladığını duyurmuştu.

Yazıda, incelenen nesnelerdeki elementlerin "daha önce hiç görülmemiş bir kompozisyona sahip olduğu" ileri sürülmüştü.

Ancak Harvard profesörü bununla da yetinmedi. Guardian'a yaptığı açıklamada bilim insanı, daha büyük küreler toplamak için ilkbaharda yeniden Papua Yeni Gine'ye gideceğini söyledi.

Loeb, "Uzaylılara ait olabilir" diyor

ABD hükümetine ait sensörler, IM1 adı verilen bu ateş topunun hızını saatte 177 bin kilometre olarak ölçmüştü.

Nesnenin geride bıraktığına inanılan yüzlerce küçük manyetik küre yıllarca okyanus tabanında incelenmeyi beklemişti.

Söz konusu parçaları bulup çıkarmak için bir görev tasarlayan Loeb, bu kürelerin uzaylılara ait olası "tekno-imzalar" (insan olmayan varlıklar tarafından üretilen teknolojinin izleri) barındırabileceğine inanıyor. 

Loeb, Guardian'a verdiği geniş kapsamlı röportajda "Daha büyük parçalar bulduğunuzda bunun bir taş mı yoksa teknolojik bir alet parçası mı olduğunu kolayca anlayabilirsiniz" dedi.

Bilim insanı şakayla karışık, şu sözleri ekledi:

Tabii eğer bu bir cihazsa vidaları olur, belki de düğmeleri olur.

Loeb, Papua Yeni Gine'deki meteorun uzaylılara ait bir teknolojik parça olabileceği inancını nasıl edindiği sorusuna şu yanıtı verdi:

Meteorit, Dünya'nın çok üzerinde yandı. Bu da yapay malzemeden oluşmuş olabileceğinin bir işareti.

"Bu nesne, Güneş'in yakınındaki yıldızların yüzde 95'inden daha hızlıydı" diyen gökbilimci, sözlerine şöyle devam etti:

İlk başta bunun bir uzay aracı olabileceğinden şüphelenmeme neden olan da bu. Çok yüksek basınca rağmen bütünlüğünü koruyabildi. Biz de onun demir göktaşlarından bile daha dayanıklı olması gerektiğini söyledik.

Bilim insanı ilk fırsatta daha büyük parçalar bulmayı ve bunları da laboratuvarında incelemeyi umuyor.

Loeb bu parçalara o kadar inanıyor ki onları okyanustan topladıkları keşif seferine "Galileo Projesi" adını verdi.

Keşifte 700'ten fazla parça toplanmış ve bunların 57'si daha kapsamlı biçimde analiz edilmek üzere ayrılmıştı.

Independent Türkçe



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