Her şeyin nasıl başladığını ortaya çıkarabilecek bir sinyal belirlendi

(Hans Lucas/AFP)
(Hans Lucas/AFP)
TT

Her şeyin nasıl başladığını ortaya çıkarabilecek bir sinyal belirlendi

(Hans Lucas/AFP)
(Hans Lucas/AFP)

Andrew Griffin 

Evrenin erken dönemlerinden gelen bir radyo sinyali, çevremizdeki her şeyin nasıl başladığını anlamamızı sağlayabilir.

21 santimetre sinyali diye bilinen bu sinyal, ilk yıldızların ve galaksilerin nasıl yanmaya başladığını ve evreni karanlıktan ışığa nasıl çıkardığını nihayet anlamamızı mümkün kılabilir.

Cambridge Üniversitesi'nden makalenin ortak yazarı Anastasia Fialkov yaptığı açıklamada, "Bu, karanlık evrendeki ilk ışığın nasıl ortaya çıktığını öğrenmek için eşsiz bir fırsat" diyor. 

Soğuk, karanlık bir evrenden yıldızlarla dolu bir evrene geçiş hikayesini yeni yeni anlamaya başlıyoruz.

Sinyal, 13 milyar yıldan fazla bir süre önceden, Büyük Patlama'nın sadece 100 milyon yıl sonrasından bize ulaşıyor. Zayıf parıltı, yıldızların oluştuğu uzay bölgeleri arasındaki boşluğu dolduran hidrojen atomları tarafından yaratılıyor.

Bilim insanları artık bu sinyalin doğasını kullanarak erken evreni daha iyi anlayabileceklerine inanıyor. Bunu, evrenin başlangıcıyla ilgili verileri ortaya çıkarmak için radyo sinyallerini yakalamaya çalışacak REACH (Radio Experiment for the Analysis of Cosmic Hydrogen / Kozmik Hidrojen Analizi için Radyo Deneyi) adlı radyo anteniyle yapacaklar.

Araştırmacılar bu projenin nasıl işleyeceğini daha iyi anlamak için REACH ve Kilometre Kare Dizisi adlı başka bir projenin, ilk yıldızların kütleleri ve diğer ayrıntıları hakkında nasıl bilgi sağlayabileceğini öngören bir model oluşturdu.

Profesör Fialkov, "İlk yıldızların kütlelerinin 21 santimetre sinyaline bağımlılığını ve ilk yıldızlar öldüğünde üretilen, X ışını ikililerinden gelen ultraviyole yıldız ışığı ve X ışını emisyonlarının etkisi de dahil olmak üzere tutarlı bir şekilde modelleyen ilk grubuz" diyor.

Bu bilgiler, Büyük Patlama'nın ürettiği hidrojen-helyum bileşimi gibi, evrenin ilkel koşullarını birleştiren simülasyonlardan elde edildi.

REACH teleskobunun baş araştırmacısı ve çalışmanın ortak yazarı Eloy de Lera Acedo, "Bildirdiğimiz tahminler, evrendeki ilk yıldızların doğasını anlamamız açısından muazzam önem taşıyor" ifadelerini kullanıyor.

Radyo teleskoplarımızın, ilk yıldızların kütlesi ve ilk ışıkların bugünkü yıldızlardan ne kadar farklı olabileceği hakkında ayrıntılı bilgiler verebileceğine dair kanıt sunuyoruz.

REACH gibi radyo teleskopları, evrenin bebeklik döneminin gizemlerini çözme yolunda umut vaat ediyor ve bu tahminler, Güney Afrika'daki Karoo'dan yaptığımız radyo gözlemlerine rehberlik etmesi açısından hayati önemde.

Çalışma, hakemli dergi Nature Astronomy'de yayımlanan "Determination of the mass distribution of the first stars from the 21-cm signal" (21 santimetre sinyalinden ilk yıldızların kütle dağılımının belirlenmesi) başlıklı yeni bir makalede anlatılıyor.

 Independent Türkçe, independent.co.uk/space

 



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