10’ca bilim arasından: Kelimeleri insanlar gibi bağlamına oturtabilen yapay sinir ağı geliştirildi

Hem dünya hem de Türkiye gündemi epey yoğun. Bu yoğun gündemden sıyrılabilmek de o kadar kolay değil. Hele hele de sosyal medya kullanırken. Ama en azından kısa süreliğine uzaklaşmak mümkün. Mesela devasa gama ışını patlamasına doğru bir yolculuğa çıkarak ağır elementlerin ortaya çıkışını izleyebilir, kasımdaki büyük fırlatma için gün sayabilir, “Uzayda bebek olur mu?” sorusunu düşünebilir, dünyada bilim alanında elde edilen başarılara ve zorluklara odaklanabilirsiniz. Ya da yapay zeka teknolojisinde yapay sinir ağlarının tıpkı bir insan gibi, hatta insandan çok daha iyi bir şekilde yeni öğrendiği kelimeleri bağlamına oturtabildiğini öğrenebilirsiniz. İşte “10’ca bilim arasında” da bu hafta öne çıkan bilim haberleri…

Devasa gama ışını patlamasından bize geriye kalan hayat için gerekli ağır elementler

Büyük bir yıldızın çekirdeğinin çökmesi ya da iki nötron yıldızının çarpışması sonucu gama ışını patlaması ortaya çıkar ve bu saniyelerle dakikalar arasında süren bir olaydır. Bizim şimdi ele alacağımız 200 saniye süren patlama ise GRB 230307A. Bu yıl mart ayında James Webb Uzay Teleskobu tarafından gözlemlenen bu patlamanın gerçekleşebilmesi için iki nötron yıldızı birbirinin etrafında spiral çizerek birkaç milyar yıl geçirmiş. Bu patlamanın şimdiye kadar gözlemlenen en parlak gama ışını patlamalarından biri olduğunu da hatırlatalım. Hatta öyle parlaktı ki Samanyolu Galaksisi’nin tamamından bir milyon kat daha parlaktı.

Çarpışan nötron yıldızları çok ağır elementlerin sentezlenmesi için gerekli koşulları sağlıyor. Bilim insanları bu patlamayla o ağır kimyasal elementlerin nasıl oluştuğunu gözlemleme fırsatı yakaladı. Nature dergisinde yayınlanan çalışmaya göre patlamayı inceleyen uluslararası ekip, olay sonrası tellür denilen ağır ve nadir bulunan bir kimyasal elementin ortaya çıktığını görmüş. Yeryüzünde yaşamın devam edebilmesi için gerekli olan iyot ve toryum gibi diğer elementlerin de bu patlamadan çıkan maddeler arasında olması muhtemel. Dmitri Mendelev’in periyodik tabloyu oluşturmasının üzerinden 150 yıldan fazla zaman geçti ve biz bu tablodaki son boşlukları doldurabilmek için James Webb’e sahip olduğumuz çok şanslıyız.

Kasımda çok büyük bir fırlatma var!

Gelecek ay bizi epey heyecanlı ve bir o kadar da gösterişli bir fırlatma bekliyor! Uluslararası Uzay İstasyonu ve NASA, ILLUMA-T denilen bir yükü alçak Dünya yörüngesindeki görevlerinde lazer iletişiminden nasıl faydalanılabileceğini görmek için uzay istasyonuna fırlatacak. Malum Sputnik’in yaklaşık 65 yıl önce Dünya’nın yörüngesini süslemesinden bu yana radyo yayınları, uzay araçlarıyla standart iletişim yöntemi olarak kullanılageldi. Bugün hâlâ uzay istasyonundan Mars’taki Perseverance’a kadar uzayla ilgili her görevde radyo yayınlarını kullanıyoruz. Ne var ki radyonun uzun dalga boyları nedeniyle iletebildikleri veri miktarı sınırlı. Lazerlerin çok daha kısa olan kızılötesi dalga boyları ise geleneksel radyo dalgalarına kıyasla çok daha yüksek miktarda ve hızlı bilgi taşıyabiliyor.

Ajans geçen yıl aralık ayında Lazer İletişim Röle Gösterimi’ni (LCRD) fırlatmıştı. O zamandan beri de LCRD, ILLUMA-T’nin gelişini bekliyor. ILLUMA-T saniyede 1,2 gigabayttan fazla bilgi iletebiliyor ki bu Dünya’daki internet hızıyla kıyasladığımızda bile oldukça yüksek bir değer. LCRD’nin fırlatılmasıyla NASA’nın ilk çift yönlü lazer iletişim röle sistemi tamamlanmış olacak. Büyük bir sandık boyutundaki ILLUMA-T, SpaceX’in CRS-29 ikmal görevinin bir parçası olarak uzay istasyonuna gönderilecek. Yükün en erken 5 Kasım’da fırlatılması planlanıyor. Yerine ulaştıktan hemen sonra da uzay istasyonunun dış yüzeyine takılacak. Böylelikle ILLUMA-T, LCRD uydusu aracılığıyla verileri Hawaii ve Kaliforniya’daki optik yer istasyonlarına yollayacak.

İnsanlar uzayda üreyebilir mi? Spaceborn bunun cevabını arıyor

Egbert Edelbroek, uzayda bebek sahibi olmanın mümkün olup olmadığı kafasını ilk kurcalamaya başladığında sperm donörlüğü yapıyordu. Bağışlanan spermlerin farklı kullanım alanlarını merak eden bu Hollandalı girişimci, tüp bebek teknolojisinin Dünya dışında da mümkün olup olmadığını, hatta uzay koşullarında geliştirilip geliştirilemeyeceğini düşünmeye başladı. Uzayın kütle çekimi olmayan şartları, laboratuvar ortamındaki petri kabından daha iyi olabilir miydi? Şimdilerde Edelbroek tüm bu sorularını cevaplandırabilmek için Dünya dışında üreme çalışmalarına öncülük etmek isteyen biyoteknoloji girişimi SpaceBorn United’ın CEO’su. Bu girişim, gelecek yıl bir roketle alçak Dünya yörüngesine tüp bebek uygulamasının gerçekleştirileceği mini bir laboratuvar göndermeyi planlıyor. Edelbroek, bu çalışmanın başarılı olması halinde gelecekteki uzay kolonilerinin önünün açılacağını umuyor ve ekliyor: “İnsanlığın bir yedek plana ihtiyacı var. Eğer kalıcı bir tür olmak istiyorsak çok gezegenli bir sisteme geçmeliyiz.” Henüz hiçbir kadın uzayda hamile kalmadı ancak uzay turizminin yükselişiyle bunun bir gün gerçekleşmesi muhtemel. Edelbroek hazırlıklı olmamız gerektiğini düşünüyor. MIT Technology Review’da Scott Solomon’un kaleme aldığı yazının tamamını buradan okuyabilirsiniz.

Bilim insanları Bennu asteroidinden gelen numuneye ulaşmakta zorluk çekiyor

NASA zor bir görevin üstesinden gelerek geçen ay Bennu asteroidinden Dünya’ya numune getirmeyi başardı. O zamandan bu yana da bilim insanları uzun sürecek hassas bir süreç olan numuneyi açma işlemine başladı. Aylardır bunun provasını yapsalar da bir aksilik çıktı. Numunenin geri kalanına ulaşabilmek için TAGSAM mekanizmasını açmaları gerekiyor. Bilin bakalım aksilik ne? Mekanizmayı açamıyorlar… Geçen hafta NASA, kapağı açmak için birçok girişimde bulunmuş, neden sonra TAGSAM başlığındaki 35 bağlantı noktasından ikisinin mevcut aletlerle çıkarılamayacağını fark etmişler. “Ne var canım, onlar da aletleri değiştiriversinler” dediğinizi duyar gibiyim. Sorun şu ki ekibin kullanacağı aletlerin, numunelerin bozulmadan ve kirlenmeden çıkarılabilmesi için atmosfersiz glovebox’a sığabilmesi gerekiyor. Ekipler şimdiye kadar numunenin dışında kalan 70,3 gram kaya ve toz parçasına ulaşabildi. Şimdi yapmaları gereken şey glovebox’a sığacak büyüklükte uygun aletleri bulup erişilemeyen numunelere ulaşmaya çalışmak.

14 yaşındaki bir çocuk cilt kanserinin tedavisi için sabun geliştirdi

Geçen hafta burada 21 yaşındaki bir gencin geliştirdiği yapay zeka programının 2 bin yıllık parşömenleri okumayı başardığını konuşmuştuk. Bu haftaysa bir ortaokul öğrencisinin başarısını ele alacağız. Kendisi 14 yaşında ve cilt kanseri melanomun tedavisinde faydalı olabilecek sabun üretti. Genç mucidin adı Herman Bekele ve Virginia’da dokuzuncu sınıf öğrencisi. Bilim yarışmasına başvuru formunda, “Biyoloji ve teknolojiye daima ilgi duydum ve bu yarışma bana fikirlerimi sergilemek için mükemmel bir alan sağladı” diyen Bekele, icadını “Her seferinde bir kalıp sabunla iyileştir kanserini” diye tanıtmış. Peki bu sabun kanserin tedavisinde nasıl işe yarayabilir? Sabun, insan cildini koruyan dendritik hücreleri yeniden aktive ederek kanser hücreleriyle savaşmalarını sağlıyor. Washington Post’ta yer alan habere göre Bekele dört yaşına kadar Etiyopya’da yaşamış ve orada sıcak güneşin altında harıl harıl çalışan insanlar görmüş. Zaten fikrini geliştirmesinde de bu etken olmuş. Bekele bununla ilgili olarak, “Fikrimi sadece bilim açısından harika kılmak değil, mümkün mertebe daha çok insanın ulaşabileceği bir şey haline getirmek istedim” diyor. 14 yaşındaki genç, “Amerika’nın en iyi genç bilim insanı” seçildi. Biz de kendisini tebrik ediyoruz.

10’ca bilim arasından: Bazen güzellik bir kemirgenin gözündedir

Migren ve uyku bozukluğu arasında ilişki olabilir

Migreni olan herkes bu sorunun baş ağrısından ibaret olmadığını bilir. İnsanı güçten düşüren bu baş ağrısına ek olarak yorgunluk ve mide bulantısı atakları görülür ki bu belirtiler habersiz bir şekilde kişiyi vurabiliyor. Nörologlar şimdiye kadar migrene kesin olarak neyin neden olduğunu saptamakta güçlük çekiyor. Ancak bazı araştırmalarda uyku eksikliğinin migrene sebep olabileceği öne sürülüyor. Journal of Headache and Pain’de yayınlanan yeni bir araştırmada ise kötü bir gece uykusu çekmenin ertesi gün migren olma ihtimalini artırabileceği ortaya kondu.

Bu çalışmada bilim insanları 18 ila 81 yaşları arasındaki 11 bin 166 kişiye; tek bir gecede ne zaman uyumaya başlayıp ne zaman uyandıkları ve günlük ortalama kaç saat uyudukları da dahil olmak üzere birtakım uyku alışkanlıklarını kaydetmeleri için bir uygulama kullandırtmış. Katılımcılar aynı zamanda uygulamayı gece boyunca telefonlarını kaç defa ellerine aldıklarını görmek için de kullanmış, böylelikle telefonu ellerine almadıklarında uyudukları varsayılmış. Elde edilen sonuçlar ise migren ve uykunun ne kadar iç içe geçtiğini ortaya koydu.

Çalışmada 11 bin 166 kişi yer alsa da 38 farklı ülkede yaşayan, kendisine kronik migren tanısı konan ve ayda en az sekiz migren krizi geçiren 724 kişiye odaklanıldı. Bu katılımcılar, migren belirtileri bildirdiklerinden bir gece öncesinde uykuları sıkça bölünen kişilerdi. Araştırmanın yazarları, uyku her bölündüğünde migren geçirme riskinin yüzde 17,4 arttığını hesapladı.

Yapay zekada devrim: Kelimeleri insan gibi bağlamına oturtabilen yapay sinir ağı geliştirildi

İnsanlar öğrendikleri yeni bir kelimeyi cümle içerisinde üzerinde hiç düşünmeden kullanma ya da kelimenin farklı cümleler içindeki kullanımını bağlama oturtabilme kabiliyetine sahip varlıklar. Hepimiz bir kelimeyi aynı hızda öğrenemesek de sonuç olarak kelimenin mantığını kavradıktan sonra istediğimiz gibi kullanabiliyoruz o kelimeyi. Bu kabiliyet, insani özellikleri taklit etme yöntemi olan yapay sinir ağlarında doğuştan olan bir şey değil. Bizlerin aksine yapay sinir ağları, bir kelimeyi ancak birçok örnek metinle eğitildikten sonra öğrenebiliyor. Dolayısıyla yapay zeka araştırmacıları, dilde bizim gibi sistematiklik gösteremeyen yapay sinir ağlarının insan zihninin makul bir modeli olup olamayacağı konusunda en az 40 yıldır tartışıyor. Bu tartışmayı çözüme kavuşturmak isteyen araştırmacılar ilginç bir çalışma gerçekleştirerek dil hakkında insan benzeri genellemeler yapabilme yetisine sahip yapay sinir ağı oluşturmayı başardı. Bunu nasıl başardıklarına şöyle bir göz atalım:

Nature’da yayınlanan çalışmaya göre araştırmacılar önce 25 insanın yeni öğrendikleri kelimeleri farklı durumlarda ne kadar iyi kullanabildiklerini test etti. Bunun için de katılımcıların kelimelerle ilk kez karşılaştığının kesin olması amacıyla onları anlamsız kelimelerden oluşan yapay bir dil üzerinde denediler. Mesela “dax”, “wif”, ve “lug” gibi basit kelimeler “atlamak” ve “zıplamak” gibi somut eylemlere karşılık geliyordu.”Blicket”, “kiki” ve “fep” gibi daha soyut anlamlı ama basit kelimelerin işlevini anlatan kelimeler ise basit sözcüklerin nasıl ve ne kadar kullanılacağına dair kuralları yansıtıyordu. Örneğin “Üç kez zıpla” ya da “Geriye doğru atla” gibi yapılara karşılık geliyorlardı.

Sonra katılımcılar her bir basit kelimeyi belli bir renkteki daire ile ilişkilendirmek üzere eğitildi. Böylece kırmızı daire “dax”ı, mavi daire ise “lug”ı temsil etti. Araştırmacılar bunun üzerine katılımcılara basit ve işlevsel kelimelerin kombinasyonlarını bu renkli dairelerle gösterdiler. Mesela “dax fep” ifadesi üç kırmızı daireyle, “lug fep” ise üç mavi daireyle gösterildi. Yani fep, iki basit kelimenin üç kez tekrarlanması anlamına geliyordu. Son olarak katılımcılara bu basit ve işlevsel kelimelerin karmaşık kombinasyonlarını vererek soyut kuralları uygulama becerilerini test ettiler. Katılımcılardan kendilerine talimatı verilen doğru renk ve sayıda daireye seçmeleri ve bunları uygun sıraya dizmelerini istediler. Anlatımı her ne kadar karışıksa da katılımcılar bu görevi mükemmelen yerine getirdi, renkli dairelerin kombinasyonlarını ortalama yüzde 80 gibi bir oranla doğru bir şekilde yaptılar. Yaptıkları hatalar ise daha çok insani önyargıları yansıtıyordu.

Araştırmacılar bu deneyden yola çıkarak yapay sinir ağını hatalarından ders çıkaracak şekilde programlayarak, insan katılımcıların yaptıklarına benzer bir görevi yapması için eğitti. Bu önemli bir detay çünkü normal şartlarda yapay zekalara sabit bir veri dayatılıyor ve bunu öğrenmesi istiyor. Halbuki burada yapay zeka modeli verilen görevi tamamladıkça öğreniyor. Hatta araştırmacılar modeli insanlarınkiyle daha benzer hale getirmek için katılımcıların test sonuçlarında görülen hata örneklerini yapay zeka modelinin de yeniden üreteceği şekilde tasarladılar. Yapay sinir ağı yeni sorular sorulduğundaysa cevapları neredeyse insan katılımcılarla birebir aynıydı. Hatta bazı durumlarda insanların gösterdiği performansı aştıkları bile olmuştu.

Tabii eklemek lazım, araştırmacılar aynı görevi GPT-4’e de uygulamış ancak OpenAI’ın bu popüler dil modeli soruları cevaplarken epey ter dökmüş ve araştırmacıların görevi sunuş şekline bağlı olarak yüzde 42 ila 86 oranında başarısız olmuş. New York Üniversitesi’nde bilişsel hesaplama bilimcisi ve bu çalışmanın yazarları arasında yer alan Brenden Lake, “Yaptığımız şey bir sihir değil, pratik. Sıradan bir çocuğun ana dilini öğrenirken pratik yapması gibi modeller de çok sayıda uygulama yaparak kompozisyon becerilerini geliştiriyor” diyor. Çalışma epey ilgi çekici ancak Santa Fe Enstitüsü’nde bilgisayar ve bilişsel bilimci Melanie Mitchell, çalışmanın yine de çok daha büyük bir veri setine uygulanıp uygulanamayacağına bakılması gerektiğini söylüyor. Çalışma her ne kadar üzerinde biraz daha durulması gereken bir çalışma olsa da yapay sinir ağlarını insanlığa bir adım daha yaklaştırdığı kesin.

Musk kendisiyle beraber yedi bankayı da uçuruma sürüklemiş

ABD’li milyarder Elon Musk geçen yıl bu zamanlar 44 milyar dolara artık adı X olan Twitter’ı satın aldı. 44 milyar dolar az buz bir para değil tahmin edersiniz ki. Milyarder de olsan Twitter gibi bir uygulamaya tek seferde cebinden bu kadar yüklü bir para vermek tahayyül bile edilemez. Musk da bu parayı denkleştirebilmek için yedi bankadan 13 milyar dolar borç almak zorunda kaldı. Wall Street Journal’ın haberine göre platformun son 12 ayda değerinin yokuş aşağı gitmesi sebebiyle bu borç alınan bankalar soğuk terler dökmeye başladı. Bu bankalar arasında Morgan Stanley, Bank of America ve Barclays gibi önde gelen ABD bankaları da var ve WSJ’nin haberine göre hepsi en az yüzde 15’lik bir darbe yemeye hazırlanıyor. Bu da yaklaşık 2 milyar dolarlık bir kayıp anlamına geliyor. Yedi banka İşçi Bayramı’na kadar borcu kapatmayı umuyor ve şimdilerde bu borcun bir kısmını elden çıkarmaya hazırlanıyorlar. İşin kötüsü, X düşük bir kredi notu alırsa bankaların bu borçtan kurtulması çok daha zor olabilir. Başka bir deyişle, borcu ne kadar uzun süre ellerinde tutarlarsa durum o kadar vahimleşir ve düzenleyicilerin daha çok denetimine tabi tutulabilirler. WSJ’ye göre X’in borcu şu anda en büyük ve en uzun süre elde tutulan “askıdaki” anlaşmalardan biri. Yani bankaların tutmayan devralışları finanse ettikten sonra kayıp yaşamalarına neden olan anlaşmaların başında geliyor. Bu feci tabloya rağmen Musk ve X’in CEO’su Linda Yaccarino, gelecek yıl platformun kârlı hale geleceği konusunda kararlı. Kesin olan şeyse bankaların Musk ve Yaccarino’nun haklı çıkmasını ummaktan başka şansı yok.