Güneş tutulması bilimin hangi sorularına cevap sunabilir?

2017'deki tutulmada çekilen bu fotoğraftaki siyah disk Ay'ın kendisi; bugünkü tam Güneş tutulmasında uydunun Dünya'ya daha yakın olması daha geniş bir alanda tutulmanın gözlemlenmesini sağlayacak (AFP)
2017'deki tutulmada çekilen bu fotoğraftaki siyah disk Ay'ın kendisi; bugünkü tam Güneş tutulmasında uydunun Dünya'ya daha yakın olması daha geniş bir alanda tutulmanın gözlemlenmesini sağlayacak (AFP)
TT

Güneş tutulması bilimin hangi sorularına cevap sunabilir?

2017'deki tutulmada çekilen bu fotoğraftaki siyah disk Ay'ın kendisi; bugünkü tam Güneş tutulmasında uydunun Dünya'ya daha yakın olması daha geniş bir alanda tutulmanın gözlemlenmesini sağlayacak (AFP)
2017'deki tutulmada çekilen bu fotoğraftaki siyah disk Ay'ın kendisi; bugünkü tam Güneş tutulmasında uydunun Dünya'ya daha yakın olması daha geniş bir alanda tutulmanın gözlemlenmesini sağlayacak (AFP)

Ay bugün Güneş'in ışığını örterken bilim insanları da çeşitli gizemlere ışık tutmayı umuyor.

Kuzey Amerika'da gözlemlenecek tam Güneş tutulması, TSİ 21.07'de başlayacak ve ilk durağı Meksika'nın Pasifik kıyısı olacak. Ay'ın Güneş'i tamamen kapattığı tam Güneş tutulması ABD'nin 10'dan fazla eyaletinde görülebilecek fakat kısmi tutulmanın neredeyse bütün eyaletlerden gözlemlenmesi bekleniyor. 

Kanadalıların da izleyebileceği tam Güneş tutulması, Atlantik kıyısında TSİ 10.46'da sona erecek.

Dünya genelinde 2021, ABD'de de 2017'den beri ilk kez gözlemlenecek tam Güneş tutulması, iki yıl daha gerçekleşmeyecek.

Kuzey Amerika'da yaşayanlar bu nadir olayı izlemek için hazırlıklarını yaparken bilim dünyası da farklı bir hazırlık içinde. Araştırmacılar Güneş'in atmosferinden, değişen hayvan davranışlarına kadar çeşitli sorulara cevap bulmayı bekliyor.

Güneş'in dış atmosferini izlemek için eşsiz bir fırsat

Ay, Güneş'in önünden geçip onu tamamen kapattığı sırada yıldızın dış atmosferi korona daha net bir şekilde görünecek. Normalde Güneş'in çok parlak olmasından dolayı gözlemlenemeyen korona, Güneş rüzgarına ısı ve enerji aktardığı için önem arz ediyor.

Güneş rüzgarının zaman zaman uzaya fırlattığı güçlü Güneş patlamaları Dünya'yı vurarak radyo sinyali kesintilerine ve elektrik şebekelerinin devre dışı kalmasına yol açabiliyor. 

NASA, yüksek irtifa araştırma uçağı WB-57'yi kullanarak Dünya yüzeyinden 15 bin 240 metre yükseklikten tutulmanın görüntülerini yakalamayı planlıyor. Southwest Araştırma Enstitüsü'nden Güneş fizikçisi Amir Caspi'nin liderliğindeki proje, koronaya dair yeni detayların yanı sıra Güneş'e yakın yörüngelerdeki asteroitlerin aranmasına da katkı sağlayabilir.

Caspi, Güneş'in ışığını kapatan ve koronagraf denen özel teleskoplar bile yetersiz kaldığı için tutulmanın altın bir fırsat sunduğunu söylüyor:

Güneş'le aramıza giren Ay, gökyüzünde Güneş'in diskini engellemek için tam olarak doğru boyutta ve fazla büyük değil.

Tutulma sırasında Güneş rüzgarının temeline inmeye çalışacak olan Caspi, koronanın Güneş'in yüzeyinden neden milyonlarca derece daha sıcak olduğu sorusunu cevaplamaya fayda sağlayacak ipuçları toplamayı da umuyor. 

Ayrıca koronayı gözlemlemek üzere tasarlanan iki uzay aracının tutulma sırasında faydalı gözlemler yapması bekleniyor. NASA'nın Parker Solar Probe'u ve Avrupa Uzay Ajansı'yla NASA'nın beraber geliştirdiği Solar Orbiter beraber çalışarak Güneş rüzgarı ve atmosferiyle ilgili bilgi toplayacak.

Araştırmacılar ayrıca Güneş'in 11 yıllık döngüsünün sonuna yaklaşmasından dolayı da beklenti içinde. Güneş'in manyetik kutuplarının 11 yılda bir yer değiştirmesini ifade eden Güneş döngüsü sırasında Güneş patlamaları ve kütle atımı aktivitelerinin sıklığı değişiyor.

NASA Başkan Yardımcısı Pam Melroy "İnanılmaz bir şey görme şansımız çok yüksek" diyor.

NASA üç roketle iyonosferi izleyecek

Tam Güneş tutulması Dünya atmosferinin üst kısmında yer alan iyonosferdeki değişimleri gözlemleme fırsatı sunuyor. Tutulma sırasında bu katmanda bozulmalar yaşanmasını bekleyen NASA, tutulma öncesinde, esnasında ve sonrasında fırlattığı sondaj roketleriyle bunları gözlemlemeyi planlıyor. 

NASA Genel Merkezi Tutulma Programı Yöneticisi Kelly Korreck şu ifadeleri kullandı: 

Bu katmandaki bozulmalar GPS ve iletişimde sorunlara yol açabiliyor.

Tutulma sonucu Güneş ışığının büyük ölçüde azalması, araştırmacıların ışığın iyonosferi nasıl etkilediği hakkında daha fazla bilgi edinerek potansiyel arızaları daha iyi öngörmesini sağlayacak. 

Kuşlar göç edebilir

Tutulmalar sırasında hayvanlar sıradışı davranışlar sergileyebiliyor. Zürafaların dörtnala koştuğu ve horozlarla cırcır böceklerinin ötmeye başladığı önceki tutulmalarda gözlemlenmişti.

Güneş tutulması sırasında, hayvanların hassasiyet gösterdiği sıcaklık ve rüzgar gibi etmenler kayda değer derecede azalabiliyor.

Tutumaların kuşları nasıl etkilediğini araştıran Andrew Farnsworth, Ağustos 2017'deki tutulma sırasında gökyüzünde uçan kuşların sayısında azalma olduğunu ifade ediyor. 

Cornell Üniversitesi'nde çalışan ornitolog, ABD'den izlenen son Güneş tutulmasının böcek ve kuşların günlük faaliyetlerini kesintiye uğrattığını fakat hayvanların gece sergilediği davranışları (kuşların göç etmesi, yarasaların ortaya çıkması gibi) tetiklemediğini söylüyor. 

Farnsworth, tutulmanın bu sefer nisanda gerçekleşmesinden dolayı kuşların göç etmeye daha yatkın olabileceğini düşünüyor.

Independent Türkçe, Phys.org, NBC News, CNN, Tübitak



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