Hayvanlar sayı sayabiliyor mu?

Yiyecek bulmak için pek çok hayvan sayıları kullanıyor (Pexels)
Yiyecek bulmak için pek çok hayvan sayıları kullanıyor (Pexels)
TT

Hayvanlar sayı sayabiliyor mu?

Yiyecek bulmak için pek çok hayvan sayıları kullanıyor (Pexels)
Yiyecek bulmak için pek çok hayvan sayıları kullanıyor (Pexels)

Sıçanlarda sayı algısı olduğu doğrulandı. Bilim insanları yeni bulgunun insanlardaki sayısal becerinin sinirsel temelini araştırmada kritik önemde bir model sunduğunu söylüyor.

Pek çok hayvan türünün doğada hayatta kalabilmek için sayı sayması gerektiği önceki çalışmalarda ortaya konmuştu. Örneğin bazı kurbağaların yiyeceklerini seçerken 3 ve 4 parça içeren iki grup arasında ayrım gözetmezken 3 ve 6 parça içeren gruplar arasında hep fazla olanı seçtiği gözlemlenmişti. Bal arılarının da kovanlarından çiçek tarlasına giderken eve dönüş yollarını bulabilmek için yer işaretlerinin sayısını hatırladığı kaydedilmişti. 

Hong Kong Şehir Üniversitesi ve Hong Kong Çin Üniversitesi'nden nörologların yürüttüğü araştırmada, sıçanların sayı sayıp sayamadığına ilişkin soru işaretini gidermek adına sayısal öğrenme görevi, beyin manipülasyon teknikleri ve yapay zeka modellemesi kullanıldı.

Sayı algısı, sayısal nicelikleri karşılaştırma ve hesaplama becerisini ifade ederken büyüklük, nesnelerin kapladığı alan veya ses atımlarının süresi gibi süreklilik gösteren boyutlara karşılık geliyor. 

Science Advances adlı bilimsel dergide yayımlanan araştırmada bilim insanları sayısal testlerde bu süreklilik gösteren büyüklüklerin etkisini en aza indirdi. Ekip, hayvanların sadece sayılara odaklanmasını sağlayarak diğer dikkat dağıtıcı faktörleri en aza indiren uyaranlar üreten bir algoritma geliştirdi. 

Araştırmacılar daha önce sayılar hakkında herhangi bir bilgisi olmayan sıçanların, iki veya üç sayıya karşılık gelen seslerle eğitildiğinde sayı algısı geliştirebildiğini gözlemledi. Süreklilik gösteren büyüklüklerin etkisine rağmen sıçanlar, ödül yiyeceklerini seçerken her zaman seslerin sayısına odaklandı.

Nörologlar sıçanların beyninde sayılara ayrılmış bir alan olduğunu da tespit etti. Sıçanların beyinin posterior parietal korteks adlı bölümü kapatıldığında, hayvanların sayıları anlama becerileri etkilenirken büyüklük algılarının etkilenmediği gözlemlendi. Araştırmanın yazarlarından Yung Wing-ho "Bu da beynin sayılarla ilgilnenen özel bir bölgesi olduğunu gösteriyor" diyor.

Aslında bilim insanları ilk kez sıçanların basit bir nicelik karşılaştırmasının ötesine geçerek tek bir testte üç farklı sayıyı ayırt etme ve sınıflandırma yeteneğine sahip olduğunu gösterdi.

Araştırmacılar sinir ağı modellemesinden elde edilen bulguların yapay zeka alanında kullanılabileceğini düşünüyor. Ayrıca bilim insanları sayıların nasıl işlendiğini daha iyi anlamanın, bu alanda sıkıntı yaşayan insanlara yardım edecek yolların bulunmasını da sağlayabileceğini belirtiyor.

Independent Türkçe, MedicalXpress, Science Daily, National Geographic, Science Advances



Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Bilim insanları, Android akıllı telefonları gerçek zamanlı deprem dedektörlerine dönüştüren yeni bir sistem geliştirerek büyük bir sarsıntıdan önce halkı daha hızlı uyarma potansiyeline sahip bir yol buldu.

Google, ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu (US Geological Survey/USGS) ve diğer araştırmacıların geliştirdiği sistem, milyonlarca telefondan alınan verileri kullanarak bir depremden kaynaklanan en erken sarsıntı sinyallerini tespit ediyor.

Bir cihaz kümesi aynı yer hareketini kaydettiğinde, sistem bunu işaretleyerek yakın bölgelerdeki diğer cihazlara uyarı gönderiyor.

Science'ta yayımlanan çalışma, ağın ayda 300'den fazla deprem tespit ettiğini ortaya koydu. Uyarıların gönderildiği bölgelerde, daha sonra depremi hissettiğini bildiren kişilerin yüzde 85'i uyarıyı aldığını söyledi. Yüzde 36'sı sarsıntı başlamadan önce, yüzde 28'i sarsıntı sırasında ve yüzde 23'ü de sarsıntıdan sonra uyarı almış.

Çalışmada sistemin, geleneksel sismik sensörlerin yerini almasa da yoğun bilimsel ağlara sahip olmayan bölgelerde ölçeklenebilir, düşük maliyetli bir erken uyarı aracı sunabileceği belirtiliyor. Yazarlar bunun özellikle akıllı telefonların yaygın ancak sismometrelerin nadir bulunduğu, gelişmekte olan ülkeler için umut vaat ettiğini söylüyor.

Google yaptığı açıklamada, sistemin insanlara "uyarı vererek sarsıntı başlamadan önce birkaç değerli saniye" kazandırabileceğini ifade ediyor.

Bu saniyeler bir merdivenden inmek, tehlikeli nesnelerden uzaklaşmak ve korunmak için yeterli zamanı sağlayabilir.

Uyarılar, deprem sırasında daha yıkıcı olan S dalgalarından önce gelen ve hızlı hareket eden P dalgalarının saptanmasına dayanıyor. Yeterli sayıda telefon P-dalgalarını tespit ederse sistem, sarsıntıyı hissetmesine belki de birkaç saniye kalan kullanıcılara uyarılar gönderiyor. Bu saniyeler korunmak, bir ameliyatı durdurmak ya da kritik altyapıyı duraklatmak için yeterli olabilir.

2020'de çıkmaya başlayan Android Deprem Uyarı Sistemi halihazırda Birleşik Devletler, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Endonezya gibi çeşitli ülkelerde kullanılıyor. Doğrudan Android işletim sistemine yerleştirilen teknoloji, kullanıcıların ayrı bir uygulama indirmesini gerektirmiyor.

cdfgthy
Harita, Android'in deprem uyarı sisteminin aktif olduğu ülkeleri (açık yeşil) gösteriyor. Kırmızı ve sarı sırasıyla güçlü (MMI 5+) ve hafif (MMI 3-4) sarsıntıların yaşandığı alanlar. Gri noktalar uyarı verilmeyen algılamaları gösteriyor. Kaliforniya, Oregon ve Washington'daki uyarılar (koyu yeşil) ShakeAlert'ten geliyor (Google)

Araştırmacılar doğruluk oranı bilimsel sensörler kadar yüksek olmasa da akıllı telefonlardan gelen uyarıların en çok işe yaradığı yerlerin, telefon yoğunluğu ve güvenilir veri bağlantıları yüksek seviyedeki kentsel alanlar olduğunu tespit etti. 

Çalışma, MyShake uygulaması gibi daha önceki kitle kaynaklı deprem uygulamalarının üzerine inşa edilse de milyonlarca cihaza gömülü olması sisteme fayda sağlıyor.

Yazarlar, "Kitle kaynaklı sistemlerin giderek daha önemli hale geleceğine inanıyoruz" ifadelerini kullanıyor. 

Geleneksel sensörleri kişisel cihazlardan gelen verilerle birleştirerek daha dayanıklı, kapsayıcı erken uyarı sistemleri oluşturmak mümkün.

Independent Türkçe