Nadir görülen devasa balık kıyıya vurdu

Türünün en büyük örneği olabilir

Gearhart Sahili'ne vuran 2,2 metrelik balık, halkın ilgisini uyandırdı (Tiffany Boothe/Seaside Akvaryumu)
Gearhart Sahili'ne vuran 2,2 metrelik balık, halkın ilgisini uyandırdı (Tiffany Boothe/Seaside Akvaryumu)
TT

Nadir görülen devasa balık kıyıya vurdu

Gearhart Sahili'ne vuran 2,2 metrelik balık, halkın ilgisini uyandırdı (Tiffany Boothe/Seaside Akvaryumu)
Gearhart Sahili'ne vuran 2,2 metrelik balık, halkın ilgisini uyandırdı (Tiffany Boothe/Seaside Akvaryumu)

ABD'nin Oregon eyaletinin kıyılarına nadir rastlanan devasa bir güneş balığı vurdu. Uzmanlar hayvanın, türün kaydedilen en büyük örneği olabileceğini düşünüyor.

Sadece Güney Yarımküre'deki ılıman sularda yaşadığı sanılan Mola tecta adlı güneş balığı türünün son yıllarda ABD kıyılarına vurması, bu teoriyi sorgulatıyor. 

2019'da Kaliforniya kıyılarına vuran balık, yaklaşık 130 yıl aradan sonra ilk kez Kuzey Yarımküre'de görülmüştü. Daha sonra böyle birkaç olay daha yaşanırken uzmanlar hayvanın, daha sık görülen Mola mola adlı bir güneş balığı türüyle karıştırılmış ve aslında bu yarımkürede daha sık görülmüş olabileceğine söylüyor.

Seaside Akvaryumu, 3 Haziran'da 2,2 metre boyunda bir güneş balığının Oregon'un Gearhart Sahili'ne vurduğunu iki gün önce duyurdu. Halk bu devasa hayvanı görmek için sahile akın ederken Yeni Zelanda'dan deniz biyoloğu Mariann Nyegaard akvaryumla temasa geçti.

Mola tecta türünü ilk kez 2017'de tanımlayan Nyegaard, Oregon'daki balığın görüntü ve doku örneklerini istedi. İncelemeleri sonucunda hayvanın bu türe ait olduğunu doğruladı. 

Nyegaard balığın, bugüne kadar örneklenmiş en büyük Mola tecta olabileceğini düşünüyor. 

Seaside Akvaryumu, 7 Haziran'da Facebook'tan yaptığı açıklamada şu ifadeleri kullandı:

Göz önünde saklanan bu balık, yüksek ihtimalle Pasifik Kuzeybatısı'nda daha önce de görüldü/kıyıya vurdu fakat daha sık rastlanan Mola mola'yla karıştırıldı.

Akvaryum leş yiyicilerin, balığın sert derisini delmesi zor olduğu için halen kıyıda olan hayvanın belki birkaç hafta daha orada kalacağını belirtti.

Independent Türkçe, CNN, Phys.org, Seaside Akvaryumu



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