Articles by "yapay zeka ve bilim"
yapay zeka ve bilim etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

 

Yeni bir algoritma, genetik bozukluğu olan çocuklarda psikoz gelişimini üç yıl önceden tespit ediyor. Bu erken tedaviyi mümkün kılacak demektir. 22. kromozomda küçük bir genetik bilgi parçası eksik olan çocukların yaklaşık üçte biri, yaşamları boyunca psikotik bir hastalık geliştirecektir. Cenevre Üniversitesi'ndeki doktorlar, şizofreni gibi psikotik bir hastalık geliştirme olasılığını hesaplamak için belirli semptomları ve nörobiyolojik mekanizmaları kullanan bir yöntem geliştirdiler. Uzman dergi e Life'da yayınladıkları habere göre, Corrado Sandini ile çalışan bilim adamları ağ analizlerine dayalı bir algoritma kullandılar. Farklı ağırlıklı semptomların kullanılması, genetik kusuru olan çocuklarda psikotik bir hastalık geliştirme riskini belirledi.

Algoritma 40 Değişkeni Değerlendiriyor

Algoritma, her üç yılda bir çocukluktan yetişkinliğe kadar 40 değişkenin kaydedildiği 70 kişiden alınan verilerle test edildi. Algoritma tarafından değerlendirilen değişkenler arasında suçluluk duyguları, halüsinasyonlar ve insanların günlük stresli durumlarla nasıl başa çıktıkları yer alıyor. Araştırmacılar, zihinsel sorunların gelişimini üç yıl önceden tahmin edebilecekleri değişkenleri belirleyebildiler. Sandini, “Anksiyetesi ergenlik döneminde stresle baş edememeye dönüşen endişeli 10 yaşındaki bir çocuğun muhtemelen bir akıl hastalığı geliştirdiğini bulduk” diye açıklıyor.

Önemli Bir Uyarı İşareti Olarak Kaygı

Çalışmaya göre, suçluluk duygusuna dönüşen korku ve üzüntü gelişimi, daha sonra psikotik bir hastalık gelişimi için de önemli uyarı sinyalleridir. Şimdi bilim adamları, tahmin araçlarını daha da hassaslaştırmak istiyorlar. Bunu yapmak için, kilo gibi diğer değişkenlerin de psikotik hastalıklar üzerinde bir etkisi olup olmadığını incelerler. Gelecekte, yöntem psikozu tetiklemeden önce semptomlarla mücadeleye yardımcı olacaktır.

 

Yeni bir hesaplama modeli, sporcuların performans kaybını yaşlılığa doğru kesin olarak tahmin ediyor. Saarland Üniversitesi'nde yenilikçi implant geliştirme profesörü olan Bergita Ganse liderliğindeki bir çalışma grubu, yaşlılıkta insanların fiziksel düşüşünü belirlemeyi amaçlayan bir hesaplama modeli geliştirdi. Ganse, “Bir sporcunun ileri yaştaki performansını tek bir ölçümle tahmin edip edemeyeceğimizi kendimize sorduk” diye açıklıyor. Uzman dergi Geroscience'daki yayına göre, bilim adamları, performansları İsveç Veteran Atletizm veritabanında 1901 ve 2021 yılları arasında belgelenen yaklaşık 5.000 İsveçli sporcunun verileriyle bir yapay zeka eğitti.

21.000 Veri Noktası

Toplamda, bilim adamları çalışmaları için 21.000 veri noktası kullanabildiler. Ortalama olarak, her sporcu için dört ölçüm verisi mevcuttu. Sadece koşu disiplinleri dikkate alındı, çünkü cirit veya disk gibi diğer disiplinlerde atış aletlerinin ağırlığı sporcunun yaşına göre değişiyor. Bu, karşılaştırılabilirliği daha zor hale getirir ve yaşlılıkta performans düşüşüne ilişkin bir tahminin daha yanlış olmasına neden olur. Yazarlar, "Koşucular ise 23, 40 veya 70 yaşında olmalarına bakılmaksızın 100, 200, 800 metre koşarlar" diyor.

Güç Kaybı Kesin Olarak Tahmin Edildi

Ganse'nin açıkladığı gibi, çalışmanın önemli bir sonucu olarak, bilim adamları, sporcuların performansındaki düşüşü yaşlılIğa kadar yüksek doğrulukla tahmin eden bir model geliştirmeyi başardılar. Elde edilen hassasiyet, çoğu durumda performansta doğrusal bir düşüşe dayanan eski modellerden önemli ölçüde daha yüksektir. "Çok yüksek performans gösteren ve genç olan sporcuların göreceli olarak en fazla performans kaybına uğradığını görünce şaşırdık. En düşük düşüş oranını, yüksek başlangıç ​​yaşı olan yüksek performanslı sporcularda bulduk” diye açıklıyor Ganse.

Yaşlılıkta Eğitim İşe Yarıyor

Çalışma ayrıca, insanların hala daha büyük yaşta egzersiz yapmaya başlaması gerektiğini gösteriyor. İleri bir yaşta disiplinlerinde iyi vakit geçiren insanların, daha da ileri yaşlarda ortalama yaşlarından önemli ölçüde daha üretken olmaları çok muhtemeldir. Bilim adamları, “İleri bir yaşta egzersiz yapmaya başlamak hala faydalı” diyor

XENON1T karanlık madde dedektöründen yapılan ölçümler, karanlık enerjinin ilk deneysel kanıtını sağlamış olabilir. Şimdiye kadar sadece teorik olarak fizik tarafından açıklanan karanlık enerji, öncelikle kozmosun genişlemesi de dahil olmak üzere evrendeki büyük ölçekli davranışları açıklamaya yöneliktir. Albert Einstein'ın görelilik teorisinde ayrıntılı olarak açıklanan yerel evren gibi daha küçük alanlarda, bu enerji biçimi bir rol oynamaz ve bu nedenle karanlık olarak adlandırılır. Mevcut teorilere göre, karanlık enerji, şimdiye kadar sadece teorik olarak tanımlanan maddeden (%5) ve karanlık madde olarak (%25) önemli ölçüde daha fazla, evrenin yüzde 70'ini oluşturur. Cambridge Üniversitesi'nden bir ekip şimdi Physical Review D dergisinde güneşte karanlık enerjinin oluştuğuna dair bir makale yayınladı. Bu aynı zamanda bir yıldan daha uzun bir süre önce kaydedilen XENON1T karanlık madde dedektöründen gelen şaşırtıcı bir sinyali de açıklar.


Karanlık Enerjinin Deneysel Kanıtı

Sunny Vagnozzi'nin ekibi, verilerin analizin başlangıçta tercih edilen verilerin açıklamasının standart fizik modelleriyle uyumlu olmadığı sonucuna vardı. Bunun yerine, şaşırtıcı sinyalin karanlık enerji ile etkileşimden kaynaklanmış olabileceğine göre fiziksel bir model var. Karanlık enerjinin deneysel kanıtlarının yüksek derecede kesinlik sağladığı kabul edilmeden önce, XENON1T cihazının orijinal gözleminin ikna edici bir şekilde doğrulanması gerekir.


Karanlık Enerji için Daha Fazla Kanıt

Bu başarılı olursa, araştırmacılara göre, gelecekte karanlık enerjiye dair önemli ölçüde daha güçlü kanıtlar beklenebilir. Bu nedenle Xenon1T gibi deneyler, karanlık enerjinin varlığına kanıt olarak uygun olacaktır. Ancak, cihazın teknolojisi şu anda güncellenmekte olduğundan, güvenilir kanıtlar ancak önümüzdeki on yıl içinde mümkün olacaktır.


Bilim adamları, Samanyolu'nun merkezinden birkaç hafta süren ve sonra aniden kopan radyo dalgaları tespit ettiler. Şimdiye kadar, bilinmeyen bir kaynaktan 13 kez şaşırtıcı sinyal alındı. Bilim adamları, Nisan 2019 ile Ağustos 2020 arasında uzaydan gelen esrarengiz radyo dalgalarını 13 kez izlemek için Avustralya Kilometre Kare Dizi Yol Bulucu'yu (ASKAP) kullandı. "ASKAP J173608.2−321635" olarak adlandırılan sinyal haftalarca kendini tekrar ediyor ve aniden kesiliyor. Kaşiflerin The Astrophysical Journal'da bildirdiği gibi, Samanyolu'nun merkezinden gelen radyo dalgaları herhangi bir model izlemiyor. Neil Gehrels Swift Gözlemevi araştırma uydusu ve NASA'nın Chandra uydusu X-ışını teleskopu gibi diğer dedektörler sinyali tespit edemedi. Ancak daha sonraki araştırmalarda, Avustralya Teleskop Kompakt Dizisi (ATCA) ve Güney Afrika MeerKAT radyo teleskopundan alınan kayıtlar kullanılarak radyo dalgaları doğrulanabildi.

Titreşimli Sinyal

Sidney Üniversitesi'nden Ziteng Wang liderliğindeki ekibe göre, radyo sinyalleri son derece polarize oldukları için özellikle ilginç. Elektromanyetik dalganın titreşimleri hem doğrusal hem de dairesel olarak bozuluyor Bu, yıldızlararası uzayda, kaynak ile dünya arasındaki toz ve manyetik alanların önemli ölçüde manyetizasyon oluşturduğunu gösteriyor. Ancak kaynağın kendisinin manyetize olması da mümkün gözüküyor.

Uzayda Yeni Nesne Sınıf

Ziteng'e göre, sinyalin doğası gereği, radyo flaşları, pulsarlar veya düşük kütleli yıldızlar, düzenli radyo sinyalleri yaydıkları için kaynak olarak hariç tutulabilir. ASKAP nesnesi şimdi keşfedildiğinde sinyalin bozulması bundan önemli ölçüde farklıdır. Bu nedenle bilim adamları, radyo dalgalarının "yeni bir nesne sınıfının temsilcisinden" gelmesi gerektiği görüşündedir. Galaktik merkezin çevresinden düşük frekanslarda radyo sinyalleri yayan Galaktik Merkez Radyo Geçişleri (GCRT) nesnelerin üzerinde paralellikler vardır. 2000'lerde üç GCRT nesnesi tanımlandı ve başka GCRT nesneleri henüz doğrulanmadı. Bu nedenle esrarengiz radyo dalgalarının da böyle bir nesneden kaynaklanması mümkündür.


Modern insanın beyni (Homo sapiens) yaklaşık 1,7 milyon yıl önce Afrika'da ortaya çıktı. Oradan, yeni popülasyonlar ile hızla Avrasya'ya yayılmış.

Homo türünün ilk popülasyonları yaklaşık 2,5 milyon yıl önce Afrika'da ortaya çıktı. Bu ilk insanlar, bugünün insanları (Homo sapiens) gibi zaten dik yürüyorlardı, ancak sadece yarısı kadar bir beyne sahiptiler. İlk insanların maymuna benzeyen beyninin, modern insanın beynine hangi zaman diliminde dönüştüğünü, bilim uzun süre net bir şekilde açıklayamadı. Zürih Üniversitesi Antropoloji Enstitüsü'ndeki (UZH) araştırmacılar tarafından yapılan bir araştırma, Homo sapiens'in beyninin, oradaki taş alet kültürlerinin giderek daha karmaşık hale geldiği 1,7 milyon yıl önce Afrika'da ortaya çıktığını gösteriyor. Bundan sonra, anatomik olarak modern insanların nüfusu Güneydoğu Asya'ya yayıldı.

Afrika Homo Popülasyonlarında Beyin Gelişimi

Science dergisindeki bir yayına göre,  Christoph Zollikofer ve Marcia Ponce liderliğindeki uluslararası ekip tarafından, bir ila iki milyon yıl önce Afrika ve Asya'da yaşamış olan homo-fosillerin fosil kafataslarının bilgisayarlı tomografik analizlerine dayanarak belirlendi. Daha sonra fosillerden elde edilen verileri, insanlardan ve büyük maymunlardan elde edilen mevcut referans verilerle karşılaştırdılar. Analizlerimize göre, modern insan beyni yapıları yalnızca 1,5 ila 1,7 milyon yıl önce  Afrika homo popülasyonlarında ortaya çıktı ”diye açıklıyor Zollikofer.

Beyindeki Farklılıklar

İnsanların ve büyük maymunların beyinleri sadece boyut olarak değil, aynı zamanda bireysel beyin bölgelerinin konumu bakımından da farklılık gösterir. Ponce de León, "Tipik olarak insan, karmaşık düşünce ve eylem kalıplarının planlanmasından ve yürütülmesinden ve nihayetinde dilden sorumlu olan alın bölgesindeki bölgelerdir" diye açıklıyor. Bunlar insanlarda çok daha belirgindir, bu da komşu beyin bölgelerinin daha geride yer aldığı anlamına gelir.

Erken Homo Popülasyonlarında Dikkat Çekici Olmayan Beyinler 

Afrika dışında bilinen ilk homo popülasyonları, şimdiki Gürcistan'da yaşıyordu. Afrikalı akrabaları gibi saf beyinleri vardı. Bu, ilk insanların 1,7 milyon yıl öncesine kadar modern ve büyük beyinlere sahip olmadığını gösteriyor. Buna göre basit aletler yapıp Avrasya'daki diğer çevre koşullarına uyum sağlayabildiler, ancak Homo sapiens zekasına sahip olmaktan uzaktılar.

Afrika'dan Güneydoğu Asya'ya Hızlı Genişleme

Afrika'dan çeşitli taş aletlere ait çok sayıda buluntu, bu dönemde kültürlerin giderek daha karmaşık ve çeşitli hale geldiğini göstermektedir. Biyolojik ve kültürel evrimin karşılıklı olması çok muhtemeldi. Ponce de León, “İnsan dilinin en eski biçimleri bu dönemde gelişti” diye açıklıyor. Java'da bulunan fosiller, Afrika'da oluştuktan kısa bir süre sonra Güneydoğu Asya'ya yayılabilen bu yeni popülasyonların büyük başarısını kanıtlıyor.

Bilgisayarlı Tomografik Analizler Araştırma Açığını Kapatıyor

Sorun şu ki, fosil atalarımızın beyinleri korunmadı. Eski yapıları sadece beyin kıvrımlarının ve olukların fosil kafataslarının iç yüzeyinde bıraktığı izlenimlerden ortaya çıkıyor ”diyor Zollikofer. Bu, bu alandaki önceki teorilerin belirsiz verilere dayanmasını sağlamıştır. Şu anda yapılmakta olan bilgisayarlı tomografik analizler bu araştırma açığını kapatmıştır.

Einstein'ın görelilik kuramı

Bir Kara Deliğin Arkasından Gözlenen İlk Işık

Bilim adamları ilk kez bir kara deliğin arkasından gelen X-ışınlarını gözlemleyerek Einstein'ın görelilik kuramında öngörülen bir fenomeni doğruladılar. Kara delikler, olay ufkunu geçtiklerinde madde veya radyasyonu geri dönüşü olmayan bir şekilde yutarlar. 2019'dan bir kara deliğin ilk fotoğrafının gösterdiği gibi, bunlar bu nedenle karanlık gölgeler olarak görünüyor. Bir kara deliğin parlak yığılma diskine yandan baktığınızda nasıl göründüğü o zamanlar cevaplanamamıştı. Genel görelilik teorisinde Albert Einstein, uzay-zamanın güçlü bir eğriliğinin olması gerektiğini öne sürdü. Bu, ışığı kara deliğin arkasından saptıracak ve böylece onu önden görünür hale getirecektir. Böylece bir kara deliğin önünü ve arkasını paralel olarak görürsünüz. Yeni yapılan simülasyonlar da bu etkiyi doğruluyor.

Uzay Zamanın Eğriliğinin Kanıtı

Şimdi, Stanford Üniversitesi'ndeki bilim adamları, daha önce sadece teoride bilinen etkiyi gerçekte ilk kez kanıtlamayı başardılar. Nature dergisindeki yayına göre, gökbilimciler bir kara deliğin arkasından yayılan X-ışınlarını yakalamayı başardılar. Dan Wilkins liderliğindeki bilim adamları, 800 milyon ışık yılı mesafedeki I Zwicky 1 galaksisinin süper kütleli kara deliğini gözlemledikleri XMM-Newton ve NuStAR X-ışını teleskoplarını kullandılar. Kara deliğin olay ufkundan yaklaşık 60 milyon kilometre uzakta, plazma ve manyetik alanlar arasındaki etkileşimler kalıcı olarak güçlü radyasyon patlamalarına neden olur. Bu püskürmeler kara deliğin toplanma diski tarafından yansıtılır ve bu nedenle hafif bir gecikmeyle görülebilir.

2.5 Saat Süren Radyasyon Patlamaları

Bilim adamları, I Zwicky 1'den gelen 2.5 saatlik radyasyon patlamalarından ikisini analiz ederken, ikinci X-ışını patlamasının, ilk X-ışını patlamasının zayıf ve gecikmeli bir yankısı gibi göründüğünü keşfettiler. Ayrı ayrı kısmi parlamaların enerjilerine dayanarak, gökbilimciler ayrıca patlamaların yığılma diskinin farklı bölümlerinden yansıdığı sonucuna vardılar. X-ışını parlamalarının analizi, özellikleri kara deliğin arkasından gelen bir emisyonla örtüşen kısa foton parlamalarını ortaya çıkarır. Bunlar, diskin karşı tarafından sıçrayan ve kara deliğin etrafındaki güçlü yerçekimi alanı tarafından bükülen ve güçlendirilen hafif parçacıklardır ”diye açıklıyor Wilkins.

Einstein'ın Teorisi Doğrulandı

Einstein'ın teorisini ve simülasyonlarını doğrulayan bir kara deliğin arkasından ışığın ilk kez gözlemlenmesiydi. Bilim adamları, "Yeni gözlemler, genel görelilik teorisinin önemli bir bölümünü doğruluyor. 

ABD ordusu, topladığı veriler ve yapay zeka yardımıyla geleceğe bakmak istiyor. Starlink uydu çanakları da bir deney sırasında veri kaynağı olarak kullanıldı. Yakın zamanda tamamlanan Gide 3 deneyi (Küresel Bilgi Hakimiyeti Deneyleri) hakkında bir basın açıklamasına göre, ABD Savunma Bakanlığı geleceği tahmin edecek teknolojiler üzerinde çalışıyor. ABD askeri departmanları Nothcom ve Norad in Technologies komutanı General Glen Van Herck'e göre, yapay zekanın (AI) toplanan bilgiler temelinde olayları birkaç gün önceden tanıması gerekiyor. General, "Geleceği görme yeteneği, karar verme alanı yaratır" diye açıklıyor. Bunu, Amerika Birleşik Devletleri ve müttefiklerinin dünya çapında topladığı gizli bilgilerin ve ordunun açıklanmayan şirketlerden ticari olarak elde edebileceği kamuya açık bilgilerin bir kombinasyonu yoluyla mümkün kılmayı amaçlıyor. Ayrıca sensör, radar ve diğer telemetri verileri kullanılacak. Van Herck, Kuzey Uyarı Sisteminden gelen verileri örnek olarak hazırlıyor.

İzleme Bilgilerini Hızla Filtreleniyor

Bilgiler daha sonra Project Maven ve Ortak yapay zeka Merkezi kullanılarak ilgili veriler için verimli ve hızlı bir şekilde aranacaktır. Starlink uydu çanakları da Gide-3 deneyi sırasında bilgi kaynağı olarak kullanıldı. Bu nedenle, küresel uydu ağlarının gelecekte bilgi toplama ve sonuçta ortaya çıkan karar verme ile ilgili olmaya devam etmesi çok muhtemeldir.

Simülasyonda Önemli Kayıplar

The Drive dergisine göre, Gide 3 deneyi, ABD ordusunun "önemli kayıplar" yaşadığı ABD ordusunun başarısız savaş simülasyonlarına bir tepkidir. Senaryolardan birinde, ABD ordusunun düşman kuvvetlerinden daha düşük olduğu Tayvan için olası bir savaş simüle edildi. ABD silahlı kuvvetlerinin olası bir düşmanının onları birkaç on yıl boyunca gözlemleyebileceği, yani bilgi avantajına sahip. Birliklerimizi her zaman savaşmak, hayatta kalmak için bir araya getiriyoruz. ABD Genelkurmay Başkan Yardımcısı General John Hyten, süpersonik füzelerin ve her taraftan önemli uzun menzilli ateşin olduğu bu gün ve çağda, sözleşmeli olduğunuzda ve herkesin nerede olduğumuzu bildiğinde savunmasız durumdayız, "dedi. Kadro. bu geleneksel yaklaşım, gelecekteki bir senaryoda artık bir anlam ifade etmiyor. Gide 3, ABD ordusuna daha fazla karar vermeleri için ek bilgi vermeyi amaçlıyor.

 

Muhtemelen Mars buzunun altında su yok.

Birkaç yıldır Mars'ın buzlu güney kutbunun altında sıvı su olabileceğinden şüpheleniliyordu. Şimdiye kadar, bunun ana argümanı, varsayılan sudan gelen radar imzalarıydı. Ancak yeni ölçümler, bunların muhtemelen bir kil tabakasından kaynaklandığını gösteriyor. Bilim adamları 2018'den beri kızıl gezegende su olabileceği konusunda spekülasyon yapıyorlar. Çünkü Mars'ın buzlu güney kutbu radar yankıları yardımıyla ölçülürken, sıvı su olarak yorumlanabilecek birkaç imza bulundu. 2020'de yapılan daha ileri değerlendirmelerde, bulunan veriler buz tabakasının altında bir buzul altı gölü olabileceğini bile öne sürdü. O zaman bile yapılan analizler ve çalışmalar hakkında büyük şüpheler vardı. Birkaç deney ve yeni ölçüm verileri, şimdi Mars'ta su keşfine karşı çeşitli argümanlar sağladı. Kızıl gezegendeki su, dünya dışı yaşam olasılığını önemli ölçüde artıracağından ve böyle bir bulgunun şansı neredeyse gerçek olamayacak kadar iyi olacağından, birçok bilim adamı başlangıçtan itibaren orijinal su bulgusuna şüpheyle yaklaştı.

Su Neredeyse İmkansız Yerlerde Bulunuyor

Etkilenen radar yankılarının su imzaları olabileceğine dair ilk varsayım, bu nedenle çok sayıda tarafça hızla kontrol edildi. Bu konudaki ilk çalışma, sudan şüphelenilen yerlere daha yakından baktı. Bu amaçla, Mars Express sondası tarafından 15 yılda toplanan 44.000'den fazla radar sinyali değerlendirildi. Sonuç: varsayılan su izleri sadece Güney Kutbu buzunun alt tabanında değil, aynı zamanda yüzeye yakın yerlerde de meydana geliyor. Ama orası sıvı su için çok soğuk. Mars suyunda olduğu gibi yüksek tuz içeriğine sahip olsa bile, su oradaki sıcaklıklarda donardı.

Su İle Karışık Kil

Başka bir çalışma, yanlış pozitif eşleşmeleri aramak için radar yankılarını biraz daha yakından inceledi. Araştırmacılar, varsayılan su imzalarını smektit gibi diğer minerallerinkilerle karşılaştırıyorlar. Bazalttan oluşturulabilen çeşitli şişebilen levha silikatlardan oluşan mineral karışımlardır. Smektitler Mars'ta düzenli olarak meydana gelir ve Güney Kutbu'nun buz tabakasında da bulunabilirler. Bu varsayımı test etmek için bilim adamları, Mars'ın güney kutbunun sıcaklığını simüle etmek için bazı mineralleri eksi 50 ° C'de dondurdular. Bir radar değerlendirme modeli yardımıyla minerallerin hangi imzaları verdiğini kontrol ettiler. Smektitlerin radar tarafından Mars'taki varsayılan su imzalarıyla neredeyse aynı şekilde algılandığını buldular.

Henüz Hiçbir Şey Kanıtlanmadı

Tamamı Amerikan Jeofizik Birliği'nin dergisinde yayınlanan çalışmaların yeni bulguları, Mars'ta suyun varlığına karşı çıkıyor ancak henüz hiçbir çalışma kesin olarak kanıtlanamadı. “Mars'ta sıvı su oluşması için, Mars'ın sağladığından yaklaşık altı ila sekiz kat daha fazla ısıya ve kutup bölgesinde bulunandan daha fazla tuza ihtiyacı var. Ton teorisi çok daha makul görünüyor, ”diye yazdı çalışmalardan birine liderlik eden Smith. Yakın gelecekte, Marseis'te smektitlerin gerçekten bulunup bulunmadığının kanıtlanması gerekecektir. Bunu kontrol etmek için, büyük olasılıkla, Dünya'nın komşusunun güney kutbunda bir noktada sondaj yapmanız gerekecek. Ve belki bu süreçte su bile bulunacaktır.

 "Elektronik kağıt" ekran teknolojisinde devrim yaratabilir.

Göz kamaştırıcı güneş ışığında cep telefonu ekranında bir şey görmeye çalışan herkes bunun genellikle çok zor olduğunu bilir. Ancak birçok e-okuyucuda kullanılan sözde elektronik kağıt, güneş ışığında da okunabilir. Tek sorun, sadece çok sınırlı sayıda renk gösterebiliyor olması. Ancak bu yeni bir teknoloji ile değişebilir.

Geleneksel LED ekranlar, adından da anlaşılacağı gibi, içeriği göstermek için arka ışık olarak LED'lere sahiptir. E-okuyucularda kullanılanlar gibi yansıtıcı ekranlar ise gerçek kağıda benzer şekilde kendi içeriklerini görünür kılmak için ışığı hedefli bir şekilde yansıtmaya çalışırlar. Ancak LED'lerde olduğu gibi renkli aydınlatma olmadığından, yansıtıcı ekranlar genellikle sadece siyah beyazdır. Bir süre önce, Göteborg'daki Chalmers Teknoloji Üniversitesi'ndeki bir araştırma grubu, yeni bir tür yansıtıcı ekran geliştirmeyi başardı. Bu, geleneksel bir LED ekrandan yaklaşık 10 kat daha fazla enerji verimliliği ve hatta renkleri gösterebiliyordu. Ultra ince ve hatta esnek bir ekran oluşturmak için birkaç altın, tungsten ve platin katmanı birleştirildi.

Ters Tasarım Daha İyi Renk Kalitesi Sağlıyor

Ancak bilim adamları, ilk tasarımın renk kalitesinden memnun kalmadılar, bu yüzden onu iyileştirmeye çalıştılar. Şimdi, uzman dergi Nano Letters'ta, araştırmacıların basit bir numara yardımıyla kaliteyi nasıl büyük ölçüde iyileştirebildiklerini gösteren bir çalışma yayınladılar. Orijinal tasarımda, elektriksel olarak iletken elektrolitler, görünür renkleri çoğaltan nano yapının üzerindeydi. Şeffaf olmalarına rağmen yine de renk kalitesini bozdular. Yeni tasarımla, kullanıcı artık doğrudan görüntülenen piksellere bakıyor, bu da renklerin çok daha tanınabilir olduğu anlamına geliyor.

Elektronik Kağıdın Sayısız Avantajı

Son derece düşük enerji tüketiminin yanı sıra, hiçbir LED'e güç verilmesi gerekmediğinden, yeni teknolojinin başka avantajları da vardır. Gözler için çok daha az zararlıdır çünkü klasik ekranların aksine gözler yüksek dozda mavi ışığa maruz kalmaz. Bu, retina için tehlikelidir çünkü çok fazla enerji içerir ve retina hücrelerinin metabolizmasını etkiler. Ayrıca gözleri daha az yorar. Kağıt ayrıca esnek bir şekilde kullanılabilir. Bu, reklam sütunlarında dijital reklam panoları veya yuvarlak yüzeylerde ekranlar gibi tamamen yeni olasılıklar açar. Katlanabilir veya yuvarlanabilir akıllı telefonlar da birkaç yıldır geliştirilmekte ve ticari olarak temin edilebilmektedir. Yeni teknoloji ile daha da geliştirilebilir, ancak aynı zamanda daha ucuz hale gelebilir. Çünkü yansıtıcı ekran malzemeleri bakır veya silikondan daha pahalı olmasına rağmen, üretim için sadece çok küçük miktarlar gereklidir. Araştırmacılar ayrıca gerekli miktarları daha da azaltabilecekleri konusunda iyimserler. Bu nedenle yeni ekran, çok sayıda yeni uygulama olanağına sahip olan gerçek bir enerji tasarrufu ve sürdürülebilir alternatif olabilir.


Yapay zeka sadece 6 saat içerisinde rekor sürede yeni bilgisayar çipleri geliştiriyor.

Yeni bilgisayar çipleri geliştirmek genellikle birkaç ay, hatta bazen yıllar alır. Google Research'ten yeni bir yapay zeka şimdi çip tasarımcılarını bu görevden kurtardı ve bunu sadece altı saat içinde yapıyor. Çip tasarımının görevleri giderek daha karmaşık hale geldikçe, geliştirme ekiplerinin sıkıcı hesaplamalara giderek daha fazla zaman ayırması gerekiyor. Bu sadece uzun zaman almakla kalmaz, aynı zamanda çiplerin maliyetini de arttırır. Ancak şimdi araştırmacılar, makine öğrenimine dayalı otomatik bir yöntem geliştirdiler ve bunu Nature dergisinde sundular. İlk testler, bu kendi kendine öğrenen algoritmaların sadece altı saat içinde karmaşık bir çip mimarisi tasarlayabildiğini gösteriyor. Bilgisayar çipleri esasen bilgileri tasarımlarına göre işleyen devrelerdir. Bir elektronik devrenin tasarlanma şekli, onun işlem gücünü, enerji verimliliğini, fiyatını ve bir dizi diğer önemli özelliğini belirler. Google'daki araştırmacılar, yalnızca birkaç saat içinde yeni ve yüksek verimli bilgisayar çipleri geliştirebilecekleri bir yapay zeka  laboratuvarında bilgisayar çiplerinin tasarımı için yeni bir teknoloji geliştirdiler.

"Yöntemimiz, enerji tüketiminden performansa ve çipin boyutuna kadar tüm temel işlevlerde otomatik olarak insan yapımı olanlarla karşılaştırılabilir veya onlardan daha iyi olan çip kat planları oluşturur ”diyor Google Research'ten Azalia Mirhoseini.

Yapay Zeka, Performans Parametrelerine Değer Verir

Bu, bir çipin tek tek bloklarını sanal olarak ve bağımsız olarak düzenleyen ve ortaya çıkan performans parametrelerini tahmin eden bir algoritma ile mümkün olmaktadır. Çok kısa sürede binlerce farklı kat planını karşılaştırır. Aynı zamanda, bu algoritma hangi organizasyon stratejilerinin ve kat planı düzenlerinin hesaplama gücü ile enerji ve alan gereksinimleri için özellikle avantajlı olduğunu öğrenir.

Çipler Dağınık Ama Güçlü

Algoritmanın görünüşte kaotik düzeninin performansı şaşırtıcıdır. Bu başarıyı anlamak kolaydır çünkü çip aynı kaliteyi sunarken değerli geliştirme süresinden tasarruf sağlar. Bu yeni yaklaşım, geliştiricilerin giderek daha güçlü hale gelen bilgisayar çipleri için karmaşık kat planları tasarlama konusunda giderek daha zorlu görevlerle başa çıkmalarını yakında kolaylaştıracaktır.

Yapay Zeka, uzmanların bile anlayamadığı şifreleme geliştiriyor.

Google, kendi şifreleme algoritmasını oluşturabilen ve böylece diğer yapay zekalarla güvenli bir şekilde iletişim kurabilen bir yapay zeka oluşturdu.

Çeşitli bilim kurgu filmlerinde yapay zeka insanlığın düşmanıdır. Mantıksal yapay zeka, insanları dünyayı sömüren ve yok eden parazitler olarak gördüğünden, onunla mücadele edilmelidir diye düşünür. Neyse ki, henüz o kadar uzakta değiliz ve yassı solucan bulmacası örneğinden de görebileceğiniz gibi yapay zekanın mutlaka kötü bir şey olması gerekmiyor. Bununla birlikte, insanlar artık yapay zekanın tam olarak nasıl çalıştığını anlayamazsa son zamanlarda Google Brain tarafından yapılan bir yapay zeka deneyinde olduğu gibi sorunlu hale gelebilir.

Rekabette Üç Yapay Zeka

Teknoloji grubu Alphabet'in yapay zeka araştırma birimi olan Google Brain, deney için birbiriyle yarışan üç yapay zekaya sahipti. Görev, iki yapay zekanın birbiriyle şifreli bir bağlantı kurması ve üçüncü bir yapay zekanın diğer ikisinin konuşmalarının şifresini çözmeye çalışması ve onları dinlemesiydi. Google araştırmacıları, üç yapay sinir ağını (YSA) Alice, Bob ve Eve olarak adlandırdı. Bu deneyde her yapay zekaya belirli bir görev verildi. Alice, Bob'a şifreli 16 bitlik bir mesaj göndermelidir (yani, 16 karakterden ve yalnızca sıfırlardan ve birlerden oluşan bir mesaj). Bob, mesajın muhatabı olarak şifreyi kendisi çözmelidir. Eve bu deneydeki bilgisayar korsanıydı ve şifreleme algoritmasını kırması ve mesajı okuması gerekiyordu. Mesajı şifrelemek ve şifresini çözmek için ortak bir anahtara sahip olan Alice ve Bob dışında, tüm sinir ağları başlangıçta aynı teknik standarda sahipti. Ancak bunu nasıl kullandıklarını kendileri bulmak zorundaydılar. Kypto-Bot'ların IQ yarışmasının sonu da araştırmacılara açıktı.

Kazanan Yapay Zeka Bu Şekilde Belirlenmelidir

Kimin yarışmanın galibi olduğu, sözde kayıp fonksiyonu şeklinde negatif olarak ölçüldü. Eve, 16 karakterli mesajda daha az veya tam olarak çok sayıda basamağın şifresini çözerse, sadece tahminle şifresi çözülebileceği gibi kaybeder. Bob, çözümü orijinal mesajdan çok saparsa kaybeder ve Alice, Eve'in sonucu tahmin ederken istatistiksel isabet olasılığından daha iyiyse kaybeder. Deney sırasında, Eve tam olarak Alice ve Bob'un arasına yerleştirildi. Bu onun bilgiyi ele geçirmesinin ve deşifre etmeye çalışmasının en iyi yoluydu. Eve'in yaptığını yapmasını engellemek için Alice, mesajı birkaç farklı yolla şifrelemeye başladı. Sonuç olarak, alıcı olarak Bob, uyarlamalı öğrenme yoluyla yaklaşımını uyarlamak ve şifre çözmesini nasıl uyarlayacağını düşünmek zorunda kaldı.

Başlangıcı Anlamak Kolaydı

Alice'den gelen ilk 7.000 mesajın Bob için okunması ve Eve için kırılması kolaydı. Ancak gelen 6.000 mesaj Google araştırmacılarını bile şaşırttı. Alice, Eve'e zor anlar yaşatan oldukça karmaşık bir şifreleme algoritması geliştirdi. Bob, pek çok mesajın dışında hepsini hatasız ve güvenilir bir şekilde deşifre etmeyi başaramadı, ancak Eve sürekli olarak 16 karakter uzunluğundaki mesajın yedi veya sekiz karakterini yanlış yazdı, bu istatistiksel olarak kör tahminden daha başarılı değil.

Mükemmel Bir Şekilde Şifreleme

Daha sonraki bir dizi deney, yapay zekaların hızlı öğrenme yeteneğini gösterdi. Eve çözüme yaklaştıkça, Alice'in tasarladığı şifreleme kodu daha karmaşık hale geldi. Sonunda Alice ve Bob, birbirleriyle iletişim kurabilecekleri ve Eve'in saldırılarına kalıcı olarak dayanabilecekleri kendi şifreleme sistemlerini yaratmışlardı.

Eve Ve İnsanlar İçin Şans Yok

Aslında, Alice'in Bob için mesajları güvenli hale getirmek için kullandığı şifreleme algoritması o kadar karmaşıktı ki, araştırmacılar bile tam olarak nasıl çalıştığını çözemediler. "Alice'in şifreleme algoritmasının nasıl çalıştığını ancak sinir ağlarının çok karmaşık bir analiziyle anlayabilirdik."

Google'ın AR mikroskobu kanser hücrelerini bağımsız olarak algılıyor.

Bağımsız örüntü tanıma, Yapay zeka sistemlerinin en güçlü yönlerinden biridir. Google şimdi bunu kanser hücrelerini tanımlamak için artırılmış gerçeklikle birlikte kullanıyor. Gelecekte bu, kanseri erken bir aşamada tespit etmeye yardımcı olabilir ve yanlış tanıyı ekarte edebilir. Amerikan Kanser Araştırmaları Derneği'nin (AACR) yıllık toplantısında Google, Artırılmış Gerçeklik Mikroskobu'nun (ARM) bir prototipini sundu. Mikroskop, desen tanıma için yapay zeka ve ek görselleştirme için artırılmış gerçeklik işlevi kullanır. Bir kamera mikroskop altında doku örneklerini kaydeder ve daha sonra yapay zeka tarafından saniyede on görüntü ile gerçek zamanlı olarak değerlendirilir. Şüpheli hücre alanlarının ana hatları daha sonra artırılmış gerçeklik kullanılarak optik olarak vurgulanır.

Kanser Tespiti İçin Etkileşimli Yardım

Şüpheli alanların konturlarını işaretlemeye ek olarak, animasyonlar, ısı haritaları, metinler veya oklar gibi diğer görsel göstergeler görüntünün üzerine yerleştirilebilir. Bu sayede patologlar potansiyel kanser hücrelerini hemen tespit edip daha yakından inceleyebilirler. Mikroskobun artırılmış gerçeklik işlevi sayesinde, slayt hareket ettirildiğinde bile tanıma ve işaretleme çalışır. İşaretler daha sonra buna göre hareket eder. Yeni mikroskobun geliştiricilerine göre, kanserli hücrelerin doku kaplayarak gözden kaçma riski önemli ölçüde daha düşük. Google tarafından sunulan ARM, şu anda lenf nodu örneklerinde ve prostat kanseri hücrelerinde meme kanseri metastazlarını saptamak üzere eğitilmiştir. Kendi ifadelerine göre, tespit hiçbir şekilde bu kanser türleri ile sınırlı değildir. Yapay zekanın uygun eğitimi ile diğer kanser hücrelerini ve kanser türlerini de tanıyabilir

Bir basketbol sahası kadar uzun, iki kat yüksekliğinde ve 74.000 kilogram ağırlığında. Bunlar, Avustralya kıtasındaki bugüne kadarki en büyük dinozor olan Australotitan cooperensis'in etkileyici verileridir. Devin ilk kemikleri 15 yıl önce keşfedildi. 95 milyon yıl önce Avustralya muhtemelen süper kıta Pangea'nın güney kısmı olan Gondwana kıtasına aitti. 65 milyon yıl kadar önce yok olana kadar dünyaya hükmeden sayısız dinozordan günümüze sadece iskeletleri kalmıştır.  Bu iskelet buluntuları nadirdir. Şimdiye kadar, 300 ila 500 türden yalnızca yaklaşık 2.100 "iyi" dinozor iskeleti bulundu. Bir canlının mükemmel koşullarda fosil oluşturma olasılığı %0,1'den azdır. Bu fosil daha sonra bilim adamları tarafından umarız bulunana kadar birkaç milyon yıl boyunca bozulmadan saklanır.

Kendi Sahasında Tesadüfen Bulundu

Paleontolog Robyn Mackenzie ve kocası Stuart, 2006 yılında kendi topraklarında araştırma yaparken, bazı kemikler buldular. Bunların bir dinozorun kalıntıları olduğu çabucak tespit edilir. Ancak bulunan sauropodun gerçekte ne kadar büyük olduğu bir süre sonra anlaşılır. Kazılan fosilin bir kısmı titanyumun boyutu hakkında bilgi veriyor. Çoğu fosil buluntusunda olduğu gibi, iskeletin büyük bir bölümünün bilgisayarda kopyalanması gerekiyor, çünkü şu ana kadar tüm kemikler bulunamamıştır. Araştırmayı yapan bilim adamları, bazen daha fazla kemiğin bulunduğu daha eski buluntulara atıfta bulundu. Peer.J.J dergisinde bulgunun ayrıntılarıyla ilgili bir çalışma da yayınlandı.

Avustralya'daki En Büyük Canlı

Dinozor Cooper Creek, kendisi"Cooper" olarak bilinir. Devasa boyutlarıyla Avustralya kıtasında bugüne kadar yaşamış en büyük canlı olma özelliğini taşıyor. Uluslararası bir karşılaştırmada, muhtemelen ilk 10 arasında yer alıyor. Argentinosaurus gibi şimdiye kadar bulunan diğer dinozorlar, bazı araştırmalara göre 40 metreye kadar uzundu. Ancak, neredeyse tüm dinozorların kesin boyutları hakkında hala belirsizlikler var. Deri pigmentleri, kürk veya tüyler korunmadığı için görünüm de bilinmemektedir. Çoğu dinozorun, kertenkelelerinkine benzer şekilde pullu bir cilde sahip olması muhtemeldir.

Bilim Adamları Dev Etoburları Bulmayı Umuyor

Dinozorlar geçmişte tek tek değil, genellikle gruplar halinde bulunduğundan, paleontologlar civarda daha fazla iskelet bulgusu bulmayı umuyorlar. Ancak birçok araştırmacı, Cooper gibi dev bir otobur yerine bir theropod bulmayı tercih eder. Bunlar iki ayak üzerinde yürüyen etoburlardır. Pek çok bilim insanı, dev otoburların eşit derecede büyük yırtıcılara sahip olduğunu varsaydığından, zaten büyük olan Tyrannosaurus Rex'e daha büyük bir erkek kardeş aranıyor. Ve şansları da var. Otoburlar ve theropodlar genellikle birbirine yakın yaşardı. 


Arılar birçok şekil ve renkte olan canlılardır. Sadece Almanya'da 560 yabani arı türü vardır. En iyi bilinen bal arısı olmakla birlikte ahşap arı, yaban arısı veya kürk arısdır. Görünümlerinin dışında, neredeyse hiçbir büyük farkları yoktur. Ancak Güney Afrika'da bulunan Cape arısının etkileyici bir özelliği vardır. Kendini klonlayabiliyor.

İlk bakışta normal bir bal arısı gibi görünür. Ancak bir noktada Avrupalı ​​kız kardeşinden büyük ölçüde farklıdır. Cape arısının üremesi benzersizdir. Bal arısında (çoğu diğer arı türünde olduğu gibi) sadece kraliçe yumurtlar. Bunlar erkekler tarafından döllenebilir, ancak Cape arsında işler böyle yürümez. Döllenmiş yumurtalardan dişiler (işçiler), döllenmemiş yumurtalardan erkekler (dronlar) çıkar. Erkeklerin tek işi kraliçe ile çiftleşmektir. Cape arısında  işçiler de yumurta bırakabilmektedir. Döllenmemiş yumurtalardan yeni dişiler çıkar. Bu özel eşeysiz üreme şekli, thelytocia olarak bilinir. Yaprak bitleri gibi diğer böcekler de bu tür üremede ustadır. Ancak Thelytokia'nın belirleyici bir dezavantajı vardır. Genetik materyal, eşeysiz üreme sırasında rekombinasyon yoluyla da karıştırılır. Aynı gen birbirine karıştığı için, genellikle genetik materyalin zarar görme olasılığı yüksektir. Bu, canlı olmayan yavruların veya ortaya çıkan sakatlıkların şansını arttırır.

Evrim, Mükemmel Klonlamayı Mümkün Kılar

Güney Afrika, Stellenbosch'taki Arılar Enstitüsü'nden bir araştırma grubu, Cape arısını daha ayrıntılı olarak inceledi. Daha eski korunmuş örneklerin yardımıyla, son 30 yılda Cape arısının genomunun değişmediğini belirleyebildiler. Yani tek bir arının DNA'sı yüz milyonlarca kez yeniden üretildi. Bu, Cape arısının genlerin rekombinasyonunu engelleyebildiği ve kendisinin mükemmel klonlarını oluşturabildiği anlamına gelir. Aynı zamanda Cape arısının çok kısa sürede iki kez ciddi şekilde mutasyona uğradığı anlamına geliyor. İlk kez thelytocia'ya sahip olan ilk arı türüdür. İkinci mutasyon da kendini mükemmel bir şekilde klonlamasına izin veriyor. Sonuç olarak, Cape arısı, herhangi bir sağlık sorunu olmadan kendini klonlayabildiği bilinen tek hayvan türüdür. İşçiler kraliçe olabilir. Bununla birlikte, diğer arı türleri gibi, Cape arısı da erkek arılar, işçiler ve en üstte bir kraliçe ile katı bir hiyerarşiye sahiptir. Kraliçe, genellikle yumurtlayan ve normalde eşeyli, yani erkeklerin çiftleşmesiyle üreyen tek arıdır. Bununla birlikte, prensipte her işçi bir kraliçe olabilir, çünkü her Cape arısı hem eşeyli hem de eşeysiz olarak çoğalabilir. 

Cape Arısı Parazit Dönüşebilir. 

Pelerin arısının kovanı rahatsız edilirse veya bir şey tarafından saldırıya uğrarsa işçiler de yumurtlamaya başlar. Bu, kaosu bozar,kraliçe artık işe yaramaz ve işçiler yiyecek almak veya kraliçenin erkek yavrularına bakmak yerine yumurtlarlar. Belli bir süre sonra, Cape arıları yeni bir kovan aramak için dolaşır. Yeni bir koloni bulurlarsa, oraya da yumurta bırakırlar ve bu da o koloninin parçalanmasına neden olabilir. Bu aynı zamanda sosyal parazitizm olarak da bilinir.

Eşeysiz üremenin cinsel üremeye faydaları

Ancak teoride bu davranış Cape arıları için faydalıdır. Bu, bilim adamlarının cinsel üremenin neden aseksüel üremeye üstün geldiği konusunda kafa karıştırmasının bir başka nedenidir. Genel olarak, eşeysiz üreme bir tür için daha faydalıdır çünkü bir eşten bağımsız olarak gerçekleşebilir. The Royal Society dergisinde yayınlanan pelerin arısı üzerine yapılan çalışma, aslında cinsel canlılarda eşeysiz üremenin avantaj ve dezavantajlarını daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir.

Rotiferler, zorlu çok hücreli mikroorganizmalardır. Bdelloidler olarak adlandırılan özel bir rotifer türü, yalnızca birkaç yüz mikrometre boyutuna kadar büyür, bir vakumda bile muazzam sıcağa ve soğuğa dayanabilir ve yiyecek yemeden hayatta kalabilir. Bilim adamları şimdi Sibirya permafrostunda bu türün örneklerini buldular. 24.000 yaşındalar ve yaşıyorlar.

Tek hücreli organizmaların buzda donmuş halde birkaç bin yıl hayatta kalabilmesi yeni bir şey değil. Rusya'daki Pushchino'dan toprak bilimlerinde fiziksel kimya ve biyoproblemler enstitüsü toprak kriyolojisi laboratuvarı'ndaki araştırmacılar, Sibirya'nın permafrostunda çok hücreli bir organizma buldular. Bir canlıda var olan karbon izotoplarının ölçüldüğü radyokarbon yöntemiyle, bulunan rotiferin yaklaşık 24.000 yaşında olduğunu belirlemek mümkün oldu. Şimdiye kadar sadece Bdelloids adı verilen özel rotiferlerin donmuş halde 10 yıl yaşayabileceği kesindi. Araştırma grubunun Current Biology dergisinde yayınlanan yeni bulguları da çok hücreli organizmanın buzda tam olarak nasıl hayatta kalabildiğini analiz ediyor.

Buz Kristallerine Karşı Doğal Koruyucu Kalkan

Araştırmacılar, Bdelloidlerin onları buz kristallerinden koruyan bir tür dış kalkana sahip olduğunu buldular. Bu korumanın kesin mekanizması henüz araştırılmamıştır. Ancak gelecekteki çalışmalar, kalkanın nasıl çalıştığına dair daha iyi bir fikir verebilir ve böylece yeni teknolojilere kapı açabilir. Böyle bir teknoloji, çok düşük sıcaklıklara maruz kalan ve genellikle buz kristallerinin oluşumu nedeniyle problem yaşayan uydular için özellikle ilgi çekici olacaktır.

Sonsuz Yaşamın Anahtarı Olarak Mikroorganizmalar

Çalışma, çok hücreli organizmaların uzun süreli donmaya karşı hayatta kalabileceğinin ilk kanıtıdır. Mikroorganizmalar memelilerden çok daha basit olmalarına rağmen bir beyinleri ve organları vardır. Şimdi rotiferin buzda çok uzun bir süre kaldıktan sonra bile tüm vücut fonksiyonlarını tam olarak nasıl sürdürebildiği incelenecek. İnsanları on yıllar sonra yaşlanmadan tekrar eritmek için daha uzun süreler boyunca dondurma olasılığı sadece bilim kurguda bilinmektedir. Bununla birlikte, kriyonik olarak da adlandırılan donma yoluyla koruma zaten mümkündür. Dünyanın dört bir yanındaki birçok şirket, gelecekteki teknolojilerin onları eriteceği ve canlandıracağı umuduyla, ölenlere bir hizmet olarak kriyonikler sunuyor. Bu umudun gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini gelecekte göreceğiz. Her durumda, 24.000 yıllık bdelloid'i bulmak, bilimi cevaba bir adım daha yaklaştırdı.

Göz, en etkileyici insan organlarından biridir. Uzun yıllardır şairler ve söz yazarları için popüler bir konu olmuştur ve aynı zamanda bilim tarafından da sürekli göz önünde bulundurulmuştur. Halk arasında, göz, ruha açılan bir pencere olarak görülür, çünkü bir kişinin gözlerine bakmak, çoğu zaman düşünceleri ve duyguları hakkında çok şey ortaya çıkarır. Yeni bir çalışma, gözün aynı zamanda beyne açılan bir pencere olduğunu buldu. Bir göz bebeği ışıktan daha fazlasına tepki verir. Ayrıca bir kişinin heyecanlı, ilgili veya stresli olup olmadığını da gösterebilir. FBI, yalanları tespit etmek için göz bebeğindeki değişiklikleri bile kullanır. Georgia Teknoloji Enstitüsü'ndeki bir araştırma ekibi tarafından yapılan bir araştırma, göz bebeği büyüklüğü ile bir kişinin IQ'su arasında da bir ilişki olduğunu buldu. Araştırmacılar bulgularını Science Direct dergisinde yayınladılar. Bir göz bebeğinin temel boyutunun bir kişinin zekasıyla ilişkili olduğu varsayımı uzun zamandır ortalıkta dolaşmaktadır. Ancak yeni çalışmada, 18 ila 35 yaş arasındaki 500'den fazla kişinin kapsamlı bir analizi yapıldı. Ve sonuç açıkça bir korelasyon olduğunu gösteriyor.

Daha Büyük Gözbebekleri Daha İyi Hafıza Anlamına Gelir

Araştırma için, analiz edilen kişilerin birkaç zeka testi tamamlaması gerekiyordu. Problem çözme becerileri, hafıza kapasiteleri ve konsantrasyon test edildi. Ayrıca göz bebeği özel bir cihaz kullanılarak ölçüldü. Göz bebekleri iki ila sekiz milimetre arasında olabiliyor. Neticede sonuç belliydi. Daha büyük göz bebeklei olan denekler, genel olarak daha iyi hafızaya ve daha fazla konsantrasyona sahip daha iyi problem çözücülerdi. En iyi ve en kötü denekler arasındaki göz bebeği boyutlarındaki farklar o kadar büyüktü ki çıplak gözle görülebiliyorlardı.

Korelasyon İçin Mantıksal Neden

Ama neden tam olarak daha büyük bir göz bebeği, daha yüksek bir IQ'nun göstergesidir? Cevap şaşırtıcı derecede basit. Göz bebeğinin büyüklüğü beyin sapı, daha doğrusu beyin sapının bir parçası olan locus caeruleus tarafından kontrol edilir. Ancak, bu sadece göz bebeği büyüklüğünden değil, aynı zamanda konsantre olma, özümseme ve öğrenme yeteneğinden de sorumludur. Ayrıca beyin ve vücudun geri kalanı arasındaki iletişimin büyük bir bölümünü kontrol eder. Beynin bu kısmı vücudun geri kalanı için son derece önemlidir, vücudun enerjisinin çoğunu emer ve uyku sırasında da aktiftir.Diğer çalışmalar ayrıca locus caeruleus'un bir işlev bozukluğu olan Alzheimer veya DEHB'den sorumlu olduğunu göstermiştir. Böylece daha aktif bir beyin sapı daha iyi zihinsel yetenekler ve daha büyük bir öğrenci sağlar. Gelecekteki çalışmalar bu ilişkiyle daha yoğun bir şekilde ilgilenmek istiyor. Örneğin, göz bebeğinin büyüklüğündeki bir değişiklik Alzheimer için erken uyarı işlevi görebilir. Her durumda, göz, göründüğünden daha fazla sorumludur.

Ölümsüzlüğün artıları ve eksileri, çağlar boyunca felsefe ve edebiyatta popüler bir konu olmuştur. Ve son birkaç on yılda, sonsuz yaşam veya gençleştirme tedavilerinin reklamı yapıldı. Ancak konu, insan vücudunun tüm sınırları keşfedilmediği için geleneksel bilim için de ilgi çekici olmaya devam ediyor. Şimdi yeni bir çalışma, bir insanın modern teknolojiyle ne kadar yaşayabileceğine dair bir görünüm veriyor. Ve sınırlar nelerdir. Kalp hastalığı, felç ve solunum yolu hastalıkları, her yıl dünya çapında önde gelen ölüm nedenleridir. Genellikle başka hastalıklar tarafından tetiklenirler, aynı zamanda stres, kötü bir yaşam tarzı veya kalıtım. Bazı insanlar çok sağlıklı yaşayıp 100 yaşın üzerinde yaşayacak. Bugüne kadar yaşayan en yaşlı kişi, 2017'de hayatını kaybeden Fransız kadın Jeanne Calment'ti. 122 yaşındaydı. Ancak yeni bir araştırmaya göre, insan vücudunun sınırı bu değil.

Nature Communications dergisinde yayınlanan çalışma, insanların hastalıklar ve diğer yaşamı kısaltan faktörler olmadan ne kadar süre yaşayabileceği sorusuna baktı. Bir makine gibi, insanın her parçası zamanla yıpranır. Ancak araştırmaya göre, bir kişi, vücudun yenileyici işlevleri durmadan önce en uygun şekilde 150 yıla kadar yaşayabilir.

35 Yaş Dönüm Noktası

Çalışma, sabit bir yaşlanma süreci ile teorik yaşam sınırının ne zaman ortaya çıkacağını belirleyebilecekleri dinamik bir gösterge oluşturmak için çeşitli istatistikler kullandı. Bu, özellikle 35 ila 40 yaşları arasında fiziksel gerilemenin başladığını gösterdi. Bu bozulma giderek vücudu daha da zayıflatsa da bir kişi teorik olarak 150 yıla kadar yaşayabilir. Zayıflamış vücuda saldıran ve sızan hastalıklar, teorik olarak maksimum yaşam süresinden önce ölümün ana nedenidir. Ancak stres aynı zamanda insanları ölüme daha meyilli hale getirebilir.

Uzun Ömür Yerine Sağlıklı Yaşam

Yeni tedavi seçenekleri, bir kişinin daha uzun yaşamasını sağlayabilir. Ancak, aşılmayacak gibi görünen doğal bir sınır var gibi görünüyor. Ancak çalışma, insanın yaş sınırlarını keşfetmenin sadece ilk adımı gibi görünüyor. Bir sonraki adımda, araştırmacılar bu doğal yaşlanma sürecini kesintiye uğratmanın veya en azından yavaşlatmanın bir yolunu bulmak istiyorlar. Bu konuda bir miktar ilerleme var gibi görünüyor: Kısa bir süre önce araştırmacılar, çevrimiçi veri tabanı PMC'de uyuşturucu metformini daha ayrıntılı olarak inceleyen bir çalışma yayınladılar. Bu başlangıçta şeker hastaları için geliştirildi, ancak aynı zamanda yaş azaltıcı özelliklere de sahip olduğu görülüyor. Bununla birlikte, genel olarak, bilimin çoğunluğu mümkün olan en uzun yaşam için değil, mümkün olan en uzun yaşam için çaba göstermektedir.

NASA, Veritas ve Da Vinci görevlerini 2028'den 2030'a kadar Venüs'e gönderecek. Discovery sınıfı görevler, gezegeni haritalamak ve Venüs'ün kalan sularının nerede olduğunu araştırmak için tasarlanmış.

ABD uzay ajansı NASA, Venüs'e iki yeni görev duyurdu. Gezegensel keşif misyonları, her biri yaklaşık 500 milyon ABD doları bütçesi olan Discovery sınıfının orta ölçekli projeleri olacak. Veritas ve Da Vinci görevlerinin 2028 ile 2030 arasında başlaması planlanıyor. Şimdiye kadar Venüs'e yönelik sondaların çoğu, 1961'den 1985'e kadar gezegene 16 Venera ve iki Vega sondası gönderen Sovyetler Birliği tarafından başlatıldı. NASA, 1978'de yörüngeciler Pioneer Venus 1 ve 2'yi ve 1990'da Venüs'e Macellan sondasını gönderdi. Ayrıca 1962, 1967 ve 1973'te Mariner 2, 5 ve 10 tarafından yapılan uçuşlar gerçekleştirildi. NASA'nın bakış açısına göre, gezegenin keşfedilmediği büyük bir boşluk var.

Macellan Misyonunun Halefi

Veritas misyonu (Venüs Emisivite, Radyo Bilimi, Insar, Topografi ve Spektroskopi), Magellan'ın görevinin devamı olarak tasarlanmıştır ve Venüs'ün daha yüksek çözünürlüklü bir radar haritalamasını gerçekleştirmeyi amaçlamaktadır. Alman kızılötesi kamera VEM de gemide olacak. Bu kamera, Venüs atmosferinin şeffaf olduğu spektral aralıkları kullandığından, Venüs'ün spektral aralıklarını doğrudan inceleyebilir.

Orbiter Ve Atmosfer Sondası

Da Vinci bir yörünge aracı ve bir atmosfer sondasıdır. Bunlar, Venüs'ün kalan suyu hakkında sonuçlar çıkarmak için atmosferdeki soy gazları ve diğer eser gazları ölçer. Bunu yapmak için Davinci gezegene inecek ve toplanan verileri yörüngeye iletecek. Sovyet Venera iniş aracının aksine, planlanan NASA görevi, uygun araçların olmaması nedeniyle yüzeyi inceleyemez.

Kuzey Atlantik sağ balina, Amerika'nın doğu kıyısında, aynı zamanda Fransa ve İngiltere kıyılarında da görülen, 18 metreye kadar ulaşan bir balinadır. Dünyanın en kritik tehlike altındaki türlerinden biridir. Şimdi yeni bir teknoloji balinanın kaybolmasını önlemeye yardımcı olacak. Diğer balina türleri de bundan yararlanabilecektir. 16. yüzyılın başında, dünya çapında muhtemelen 100.000'e kadar kuzey Atlantik sağ balina vardı. Özellikle Kuzey Atlantik'in kıyı bölgelerinde yaygındı. Batı Akdeniz'de bile görüldükleri söyleniyordu. Genellikle birkaç yüz hayvan, yerleşim alanları arasında yavaş göç etmek için toplandı. Kuzey Atlantik sağ balinasının maksimum hızı yalnızca yaklaşık 8 km / s'dir. Mavi balina 44 km / s'ye kadar yüzebilir, yüzgeçli balina 47 km / s'ye kadar bile yüzebilir. Atlantik North Cape'in özelliklerinden biri, %40 civarında çok yüksek bir baloncuk oranına sahip olmasıdır. Bu, balina türleri arasında bir rekordur. Tüm bu özellikler, kuzey Atlantik sağ balinasını balina avcıları için son derece popüler hale getiriyordu. 17. ve 18. yüzyıllarda tükenmek üzereydi. Balinalar neredeyse tamamen yok edildi, ardından kuzey Pasifik sağ balina avlanmaya başlandı. Birçok ülkede balina avcılığının yasaklandığı 19. yüzyılın ortalarına kadar balina popülasyonlarının çoğu toparlanamadı. Ancak kuzey Atlantik sağ balinası yüksek derecede tehlike altında kaldı.

Aşırı Avlanma Ve Nakliye Stokları Tehdit Ediyor

Dünya çapında neredeyse hiç yasal balina avcılığı olmamasına rağmen, okyanusun geri kalanı gibi balinalar da ciddi şekilde tehdit altındadır. Aşırı avlanma ve çevre kirliliği, aynı zamanda ticari nakliye ve hammaddelerin çıkarılması, tüm su yaşamı için bir tehdit oluşturuyor. Kuzey sağ balina kıyı bölgelerinde yaşadığından, plaj turizmi ve sondaj platformları aracılığıyla petrol çıkarma tehdidi altındadır. Aynı şey balinanın ana besini olan kopepodlar için de geçerli olduğundan, yiyecek bulmak için giderek artan bir şekilde nesli tükenmekte olan sularda gezinmek zorunda kalıyor. Toplam popülasyon şu anda yaklaşık 350 hayvandır, ancak türün varlığının devamını garanti eden çocuk doğurma potansiyeline sahip sadece yaklaşık 100 dişi kalmıştır. 

Erken Uyarı Sistemi Olarak Yapay Zeka

Balinaları daha iyi korumak ve popülasyona göz kulak olmak için artık makine öğrenimi ve yapay zeka yardımıyla Kuzey Pasifik Sağ balinaları tespit edebilen bir teknoloji geliştirildi. Bunu yapmak için gemilerdeki veya okyanus tabanındaki çok hassas mikrofonlar aldıkları tüm sesleri kayıt ediyor. Bu ses daha sonra yapay zeka tarafından gerçek zamanlı olarak analiz edilebiliyor. Bu, balinanın çağrılarını gemi veya sondaj gibi diğer seslerden ayırt etmek için özel olarak eğitilmiştir. Bu sayede, balinaların daha iyi konumlandırılmasını ve izlenmesini sağlanıyor. 

Balina İzlemede Eski Teknoloji

Birçok modern teknolojiye rağmen, balina popülasyonlarını saymanın ve izlemenin en ucuz yöntemi, onları bir sürüyle karşılaşma umuduyla genellikle günlerce okyanusta seyahat eden araştırma gemileri tarafından bulmaktır. Sadece birkaç balina bulmak için yapılan bir tekne gezisi etkisiz ve uygun maliyetli olmadığından, bu yeni teknolojinin yakında geleneksel yöntemin yerini alacağını umuyoruz.Bu yapay zeka, Norwich'teki East Anglia Üniversitesi tarafından İskoç Deniz Bilimleri Derneği ile ortaklaşa geliştirilmiştir. Birlikte ortak çalışmalarını The Journal of the Acoustical Society of America'da yayınladılar. Kuzey Atlantik sağ balinalarının  tespiti için yeni yöntem, teorik olarak, benzer programlar için bir temel olarak da hizmet verebilir. Ancak, gürültülü şehirlerdeki özel kuş türleri gibi tamamen farklı hayvan türlerinin izlenmesi teorik olarak mümkün olabilir. 

Köpekler, korona ile enfekte olmuş kişileri yüksek derecede doğrulukla tanıyor.

Köpekler, korona ile enfekte olmuş kişileri, hayvanların eğitilmediği virüsün bir mutasyonu ile enfekte olsalar bile, yüksek doğrulukla tanıyorlar.

London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM) tarafından yapılan bir araştırmaya göre, eğitimli köpekler, korona ile enfekte olmuş kişileri kokularıyla yüksek doğrulukla tanıyorlar. Araştırmaya Medical Detection Dogs hayır kurumundan altı köpek ve 400 denek katıldı. Bunlardan 200'ü SARS-CoV-2 ile enfekte oldu, ancak hiç semptom göstermedi veya çok az belirti gösterdi, 200'ü enfekte değildi ve kontrol grubunu oluşturdu. Enfekte kişilerin fark edildiği doğruluk  köpeğe bağlı olarak yüzde 82 ile 94 arasındaydı. Sağlıklı insanlar, köpeğe bağlı olarak yüzde 76 ile 92 arasında doğru bir şekilde tanımlandı. Henüz bilimsel bir dergide yayınlanmayan çalışmanın ön baskısına göre, numunelerin hangisinin enfekte kişilerden, hangilerinin sağlıklı insanlardan geldiğini ne bilim adamları ne de hayvanlar biliyordu.

Mutasyonlar da Kabul Edildi

Köpekler yalnızca orijinal koronavirüs ile eğitilmiş olsalar da hayvanlar, ilk olarak güneydoğu İngiltere'de ortaya çıkan virüs mutasyonuyla enfekte olmuş insanları da güvenilir bir şekilde keşfettiler. Araştırma lideri James Logan, "Bu bize gerçekten umut veriyor ve köpeklerin farklı korona türlerini algılayabildiklerini gösteriyor" diye açıklıyor.

Kalabalıklarda Kullanılacak

Şimdi araştırmacılar, köpeklerin havalimanları veya tren istasyonları gibi büyük kalabalıklardaki enfekte insanları tanıyıp tanıyamadığını kontrol etmek istiyor. Hayvanlar burada da yüksek bir doğruluk seviyesine ulaşırsa, enfekte olduğu belirlenen kişiler daha sonra bir PCR testi ile kontrol edilebilir. Korona tespit köpekleri, Helsinki ve Dubai dahil olmak üzere bazı havaalanlarında halihazırda kullanılıyor.Bilim adamlarının yaptığı bir model hesaplamasına göre, daha önce olduğundan iki kattan fazla pozitif vakanın izini sürmek mümkün olacak. Medical Detection Dogs'tan Claire Guest, "Bu harika sonuçlar, köpeklerin insan hastalıklarının kokusunu tespit etmede en güvenilir biyosensörlerden biri olduğunun bir başka kanıtıdır" diye açıklıyor.