Hayvanseverlerin bildiğini bilim de doğruladı: Kediler aslında sıvı

Kedigiller küçük boşluklara girmeden önce kendi anatomik özelliklerini değerlendiriyor gibi görünüyor

Genç bir kızın balık akvaryumunda taşıdığı yavru kedi (AFP)
Genç bir kızın balık akvaryumunda taşıdığı yavru kedi (AFP)
TT

Hayvanseverlerin bildiğini bilim de doğruladı: Kediler aslında sıvı

Genç bir kızın balık akvaryumunda taşıdığı yavru kedi (AFP)
Genç bir kızın balık akvaryumunda taşıdığı yavru kedi (AFP)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Kedigillerin sıvı gibi davranmakta nasıl başarılı olabildiğine dair bir çalışma yapan bilim insanları, kedilerin en dar alanlara sığmak için kendi vücut şekillerine ve boyutlarına dair alışılmadık bir farkındalıktan yararlanabildiğini bildiriyor.

Birkaç hayvanın, mekanlar arasında dolaşmaya dair kararları büyüklük ve şekilleri hakkındaki bilgilerine dayanarak verdiği biliniyor.

Ancak Macaristan'daki Eötvös Loránd Üniversitesi'nden hayvan davranış bilimcisi Peter Pongracz, bu öz farkındalığın kedilerin boşluklara sığmasını sağlamada oynadığı rolün daha önce test edilmediğini söyledi.

Kediler dikkat çekici bir bilişsel yetenek yelpazesi sergiler. Yiyecek bulmak için insan sinyallerini takip ederler, örneğin ipuçlarına tepki verirler ve kediye yönelik konuşmalara göre hareket ederler.

Afrika kara ayaklı kedisi (Cleveland Hayvanat Bahçesi)Afrika kara ayaklı kedisi (Cleveland Hayvanat Bahçesi)

Dr. Pongracz, iScience adlı bilimsel dergide yayımlanan yeni araştırma makalesinde, 30 kedinin aynı yüksekliğe veya aynı genişliğe sahip ve kademeli olarak küçültülen aralıklardan nasıl geçtiğini değerlendirdi.

Köpeklerde de bu davranışı test etmek üzere benzer bir düzenek kullanan Pongracz şöyle dedi:

Köpekler rahatsız edici derecede küçük bir aralığı kullanmaya çalışmadan önce yavaşlayıp tereddüt ederken, kediler söz konusu olduğunda en dar aralıklardan bile geçmeye çalışmadan önce davranışlarında böyle bir değişiklik tespit etmedik.

Aralığın "üzerinden atlayan" kediler, bu açıklığı kullanmayı reddedenler olarak kabul gördü.

Bununla birlikte, kediler en alçak aralıktan geçmeden önce yavaşladı. Kedigiller, bu alanlardan geçerken temkinli bir strateji izleyerek kendi anatomik özelliklerini değerlendiriyor gibiydi. Ayrıca, dar aralıklardan geçmek için deneme yanılma yöntemine de hızlıca başvurdular.

Dr. Pongracz, "Kediler, göğüs genişliklerinden daha dar olsa bile, dar ama yükseklik konusunda rahat aralıklara yaklaştığında, gözlemleyebileceğimiz kadar boyuta dayalı ve apriori kararlar vermedi" dedi.

Etolog Pongracz en küçük ve rahatsız edici derecede alçak açıklık durumunda, kedilerin geçmek için "vücut boyutlarını canlandırma kapasitelerine" güveniyor gibi göründüğünü belirtti.

Açıklıklar omuz yüksekliklerinden daha alçak hale geldikçe, kediler onlara yaklaşmakta tereddüt etti.

Dr. Pongracz, "Bu, bir açıklığın dikey ve yatay boyutlarının kedilerde farklı önemler taşıdığını gösteriyor" dedi.

Kediler neredeyse sıvı! Kediler kısa aralıklardan geçerken vücut büyüklüğü farkındalığına güvenmeyi seçiyor.

Çalışma, kedilerin uzun ama dar açıklıklarda neden deneme yanılma stratejisini seçtiği gibi birkaç soruyu gündeme getiriyor. En alçak açıklıklardan geçmek için neden tereddüt edip görünüşe göre vücut büyüklüğü farkındalığına güvendikleri de bilinmiyor.

Araştırma kedilerin en dar açıklıkların uygunluğunu değerlendirmek için yavaşlayıp bıyıklarını kullandığı varsayımını da şüpheye düşürüyor.

Dr. Pongracz, kedilerin benzer zorlu uzamsal görevlerde ağırlıkları gibi diğer vücut farkındalığı biçimlerine güvenip güvenmediğini daha fazla test etmeyi umuyor.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news



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