Kutup Yıldızı'nın yüzeyinin lekelerle kaplı olduğu tespit edildi

Bu türden bir yıldızın yüzeyi ilk kez gözler önüne serildi

Kutup Yıldızı, yüzlerce yıldır yön bulmak için kullanılıyor (NASA/Preston Dyches)
Kutup Yıldızı, yüzlerce yıldır yön bulmak için kullanılıyor (NASA/Preston Dyches)
TT

Kutup Yıldızı'nın yüzeyinin lekelerle kaplı olduğu tespit edildi

Kutup Yıldızı, yüzlerce yıldır yön bulmak için kullanılıyor (NASA/Preston Dyches)
Kutup Yıldızı, yüzlerce yıldır yön bulmak için kullanılıyor (NASA/Preston Dyches)

Bilim insanları Kutup Yıldızı'nın üstünde lekeler olduğunu saptadı.

Kuzey Kutbu'nun neredeyse tam üstündeki Kutup Yıldızı aslında üç yıldızdan oluşan bir sistem. Bunların en parlağı olan Polaris, Sefe değişeni denen bir sınıfta yer alıyor. 

Bu yıldızların atışları belirli aralıklarda değişiyor ve bu da büyüyüp küçülmelerine yol açıyor. Bunun sonucunda parlaklıkları da değişirken, Polaris'in parlaklığı 4 günlük bir döngüde artıp azalıyor.

Gökbilimciler yıldızın atışlarındaki döngüyü tespit edip o sırada Dünya'dan görünen parlaklığıyla karşılaştırarak uzaklığını hesaplayabiliyor. Parlak yıldızların atışları daha yavaş oluyor. 

Bilim insanları bu verilerden yola çıkarak Sefe yıldızlarının, içinde bulundukları galaksilere uzaklığını da hesaplayabiliyor. Böylece evrenin genişleme hızı hakkında da fikir edinebiliyorlar.

Astrophysical Journal adlı hakemli dergide dün (20 Ağustos) yayımlanan çalışmayı yürüten ekip, üçlü sistemde yer alan ve 30 yılda bir Polaris'in etrafındaki döngüsünü tamamlayan yıldızın yörüngesinin haritasını çıkarmayı amaçlıyordu. 

Harvard-Smithsonian Astrofizik Merkezi'nden Nancy Evans liderliğindeki gökbilimciler, ABD'nin Kaliforniya eyaletindeki Yüksek Açısal Çözünürlüklü Astronomi Merkezi'nin (CHARA) teleskoplarını kullanarak Polaris'i inceledi. 

Ekip, yıldızın etrafında dönen yoldaşının yörüngesini başarıyla takip etti ve Polaris'in atışlarına göre boyutundaki değişimi ölçtü. 

Polaris'in üstündeki lekeler zaman içinde değişiyor (Georgia Eyalet Üniversitesi/CHARA)
Polaris'in üstündeki lekeler zaman içinde değişiyor (Georgia Eyalet Üniversitesi/CHARA)

Ancak Güneş'in yaklaşık 5 katı kütleye ve 46 katı çapa sahip yıldızla ilgili en şaşırtıcı bulgu, yüzeyinde saklıydı. 

MIRC-X kamerasıyla Polaris'i detaylıca inceleme imkanı bulan bilim insanları, ilk kez bir Sefe değişeni yıldızının yüzeyinin nasıl göründüğünü ortaya koydu: Polaris'in yüzeyinde büyük lekeler vardı. 

Makalenin yazarlarından Gail Schaefer şu ifadeleri kullanıyor:

CHARA görüntüleri Polaris'in yüzeyinde zaman içinde değişen, parlak ve karanlık büyük lekeleri ortaya çıkardı.

Araştırmacılar bu lekelerin, yıldızın dönüşündeki değişimle bağlantılı olabileceğini düşünse de kesin bir şey söylemek için henüz erken.

Gökbilimciler, Polaris'i incelemeye devam ederek bu lekelerin arkasında yatan süreci aydınlatmayı umuyor.

Indepedent Türkçe, Newsweek, Science Daily, Astrophysical Journal



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