11:34:26

PC’lerde Güç Kaynağı Watt’ı Performansı Etkiler mi?

Bir bilgisayarda ya da herhangi bir elektronik cihazda watt değerinin yüksek olması, çoğu insanın düşündüğü gibi doğrudan “daha güçlü performans” anlamına gelmez. Watt, temelde cihazın ne kadar elektrik tükettiğini gösteren bir ölçüdür. Yani bize cihazın ne kadar enerji harcadığını söyler; ne kadar akıllıca çalıştığını değil. Bu yüzden “yüksek watt = yüksek performans” düşüncesi, ilk bakışta mantıklı görünse de teknik olarak eksik bir yorumdur…

Yine de bu düşüncenin tamamen yanlış olduğu da söylenemez. Çünkü özellikle aynı teknoloji dönemine ait donanımlar arasında, daha yüksek performans sunan parçalar genellikle daha fazla enerji tüketir. Güçlü işlemciler, gelişmiş ekran kartları ve yüksek frekansta çalışan sistemler daha fazla elektrik ister. Bunun temel nedeni oldukça basittir: Daha fazla işlem yapmak, daha yüksek hızlarda çalışmak ve daha çok veri taşımak enerji gerektirir.

Örneğin üst düzey bir oyun bilgisayarındaki ekran kartı yüzlerce watt enerji tüketebilir. Çünkü saniyede milyonlarca hatta milyarlarca hesaplama yapar. Daha fazla çekirdek, daha yüksek saat hızları ve karmaşık grafik işlemleri ciddi bir güç ihtiyacı doğurur. Bu nedenle güçlü sistemlerin büyük soğutuculara, geniş güç kaynaklarına ve yoğun hava akışına ihtiyaç duyduğunu görürüz. Yani performans arttıkça enerji tüketiminin de artması çoğu zaman doğal bir sonuçtur.

Ancak burada kritik olan nokta şudur: Enerji tüketimi performansın nedeni değil, çoğu zaman yan etkisidir.

Modern teknoloji dünyasında asıl önemli kavram artık “performans başına watt” haline gelmiştir. Yani mesele sadece çok enerji harcamak değil; harcanan her watt karşılığında ne kadar iş çıkarabildiğidir. Günümüzde mühendislik başarısı, daha fazla elektrik tüketen sistemler üretmekten çok, daha az enerjiyle daha yüksek performans elde edebilmektir.

Bunu otomobil örneğiyle düşünmek oldukça açıklayıcıdır. Eski model büyük motorlu bir araba çok yakıt tüketebilir ama yeni nesil küçük hacimli turbo motorlar daha az yakıtla daha yüksek performans sunabilir. Çünkü teknoloji gelişmiştir. Bilgisayarlarda da aynı durum geçerlidir. Eski nesil bir işlemci 125 watt tüketirken, yeni nesil bir işlemci yalnızca 65 watt ile onu rahatlıkla geçebilir. Çünkü mimarisi daha verimlidir, üretim teknolojisi daha gelişmiştir ve işlem başına daha az enerji harcar.

Aslında bilgisayar performansını belirleyen şey yalnızca elektrik miktarı değildir. İşlemcinin mimarisi, çekirdek yapısı, önbellek tasarımı, veri yolları, üretim süreci ve yazılım optimizasyonu gibi birçok unsur performansı doğrudan etkiler. İki farklı işlemci aynı watt değerine sahip olabilir ama biri diğerinden çok daha hızlı çalışabilir. Çünkü biri elektriği daha verimli kullanıyordur.

Özellikle son yıllarda bu fark çok daha belirgin hale geldi. Eskiden yüksek performans için büyük güç tüketimi kaçınılmaz kabul edilirdi. Fakat artık modern çip tasarımları sayesinde düşük enerjiyle olağanüstü performans elde edilebiliyor. Bunun en dikkat çekici örneklerinden biri, Apple tarafından geliştirilen M serisi işlemcilerdir. Bu işlemciler, görece düşük watt tüketmelerine rağmen birçok geleneksel masaüstü işlemciyle yarışabilecek performans sunabiliyor. Çünkü mimari verimlilikleri oldukça yüksek.

Aynı durum veri merkezlerinde ve yapay zekâ sistemlerinde de büyük önem taşıyor. Dünyanın en güçlü sunucuları artık yalnızca “en hızlı” olmak için değil, aynı zamanda “en verimli” olmak için tasarlanıyor. Çünkü devasa veri merkezlerinde birkaç watt’lık fark bile yıllık milyonlarca dolarlık enerji maliyetine dönüşebiliyor. Bu yüzden teknoloji şirketleri artık sadece işlem gücüne değil, enerji verimliliğine de yatırım yapıyor.

Öte yandan kullanıcıların sık yaptığı bir hata da güç kaynağı watt değeriyle bilgisayar performansını karıştırmaktır. Örneğin 1000 watt’lık bir güç kaynağına sahip olmak, bilgisayarı otomatik olarak daha güçlü yapmaz. O güç kaynağı yalnızca sisteme ihtiyaç duyduğu elektriği sağlayabilecek kapasiteyi ifade eder. Eğer bilgisayarın bileşenleri düşük performanslıysa, büyük bir güç kaynağı performansı artırmaz.

Sonuç olarak watt değeri, performans hakkında ipucu verebilir ama tek başına bir ölçüt değildir. Aynı nesil ve aynı sınıftaki ürünlerde yüksek watt çoğu zaman daha yüksek performans potansiyeline işaret eder. Ancak teknoloji geliştikçe önemli olan şeyin ham güç değil, verimlilik olduğu daha net anlaşılmıştır. Günümüzde iyi mühendislik, daha fazla enerji harcayan sistemler üretmekten çok, daha az enerjiyle daha büyük işler başarabilmektir.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…

13:54:00

İç Konuşmayı Gerçek Zamanlı Olarak Çözme Konusunda Umut Vaat Ediyor

Bilim insanları, insanların kafalarındaki sessiz monolog olan iç konuşma ile ilgili beyin aktivitesini belirlediler ve komutla %74'e varan doğrulukla başarılı bir şekilde çözümledi. Cell dergisinde yayımlanan bulguları, sesli konuşamayan kişilerin, katılımcı kafasında bir şifre söylediğinde içsel düşünceleri çevirmeye başlayan beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) teknolojilerini kullanarak daha kolay iletişim kurmasına yardımcı olabilir…

Stanford Üniversitesi'nden baş yazar Erin Kunz, “Konuşmayı düşündüğünüzde beyin aktivitesinin nasıl olduğunu anlamayı ilk kez başardık” diyor.
Stanford Üniversitesi'ndeki bilim insanları, iç konuşmayı (sessiz düşünceleri) gerçek zamanlı olarak %74'e varan doğrulukla çözebilen bir beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) geliştirerek ciddi konuşma ve motor bozukluğu olan bireyler için önemli bir ilerleme kaydetti. Hayal edilen konuşmayla ilişkili nöral aktiviteyi tespit etmek için motor kortekse implante edilmiş mikroelektrotlar kullanan sistem, 125.000 kelimeye kadar bir kelime dağarcığından cümleleri yorumlayabiliyor ve istenmeyen kod çözmeyi önlemek için zihinsel bir şifre özelliği içererek kullanıcı gizliliğini artırıyor…

BCI'lar, son zamanlarda engelli kişilere yardımcı olan bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Hareketi kontrol eden beyin bölgelerine yerleştirilen sensörleri kullanarak, BCI sistemleri hareketle ilgili sinir sinyallerini deşifre edebilir ve bunları protez el hareket ettirmek gibi eylemlere dönüştürebilir.

Araştırmalar, BCI'ların felçli kişilerde konuşma girişimlerini bile deşifre edebildiğini göstermiştir. Kullanıcılar ses çıkarmakla ilgili kasları kullanarak fiziksel olarak yüksek sesle konuşmaya çalıştıklarında, BCI'lar ortaya çıkan beyin aktivitesini yorumlayabilir ve konuşma anlaşılmaz olsa bile söylemeye çalıştıkları şeyi yazabilir.

BCI destekli iletişim, kullanıcıların göz hareketlerini takip ederek kelimeleri yazan sistemler de dahil olmak üzere eski teknolojilerden çok daha hızlı olsa da, konuşmaya çalışmak kas kontrolü sınırlı olan kişiler için hala yorucu ve yavaş olabilir.

Ekip, BCI'ların bunun yerine iç konuşmayı deşifre edip edemeyeceğini merak etti.

Stanford Üniversitesi'nden makalenin eş baş yazarı Benyamin Meschede-Krasa, “Gerçekten konuşmaya çalışmak yerine sadece konuşmayı düşünmek zorunda kalırsanız, bu insanlar için potansiyel olarak daha kolay ve daha hızlı olabilir” diyor.

Ekip, amyotrofik lateral skleroz (ALS) veya beyin sapı felci nedeniyle şiddetli felç geçiren dört katılımcının konuşmadan sorumlu beyin bölgesi olan motor kortekse yerleştirilen mikroelektrotlardan sinirsel aktiviteyi kaydetti. Araştırmacılar, katılımcılardan konuşmaya çalışmasını veya bir dizi kelimeyi söylemeyi hayal etmesini istedi.

Araştırmacılar, konuşma denemesi ve iç konuşmanın beyinde örtüşen bölgeleri aktive ettiğini ve benzer sinirsel aktivite kalıpları uyandırdığını, ancak iç konuşmanın genel olarak daha zayıf bir aktivasyon gösterme eğiliminde olduğunu buldu.

Ekip, iç konuşma verilerini kullanarak hayal edilen kelimeleri yorumlamak için yapay zeka modellerini eğitti. Kavram kanıtı gösteriminde, BCI 125.000 kelimelik bir kelime dağarcığından hayal edilen cümleleri %74'lük bir doğruluk oranıyla çözebildi.

BCI, bazı iç konuşma katılımcılarının hiç söylemeleri istenmeyen şeyleri de algılayabildi, örneğin katılımcılardan ekrandaki pembe daireleri saymaları istendiğinde sayıları.

Ekip ayrıca, konuşma girişimi ve iç konuşmanın motor korteksinde benzer sinirsel aktivite kalıpları oluşturduğunu, ancak birbirlerinden güvenilir bir şekilde ayırt edilebilecek kadar farklı olduklarını da buldu. Stanford Üniversitesi'nden kıdemli yazar Frank Willett, araştırmacıların bu ayrımı kullanarak BCI'ları iç konuşmayı tamamen görmezden gelmek üzere eğitebileceklerini söylüyor.

İç konuşmayı daha hızlı veya daha kolay iletişim yöntemi olarak kullanmak isteyen kullanıcılar için ekip, seçilen bir anahtar kelimeyle geçici olarak kilidi açılmadıkça BCI'nın iç konuşmayı çözmesini engelleyen şifre kontrollü bir mekanizma da gösterdi.

Deneylerinde, kullanıcılar iç konuşma çözme işlemini başlatmak için “chitty chitty bang bang” ifadesini düşünebiliyorlardı. Sistem, şifreyi %98'in üzerinde bir doğrulukla tanıdı.

Mevcut BCI sistemleri, önemli hatalar yapmadan serbest biçimli iç konuşmayı çözemese de, araştırmacılar daha fazla sensör ve daha iyi algoritmalara sahip daha gelişmiş cihazların gelecekte bunu yapabileceğini söylüyor.

Willett, “BCI'ların geleceği parlak” diyor. “Bu çalışma, konuşma BCI'larının bir gün konuşma dilinde olduğu kadar akıcı, doğal ve rahat bir iletişimi geri getirebileceğine dair gerçek bir umut veriyor.”

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…

18:19:11

Şirket, Bilgisayarlara Koku Alma Duyusu Kazandırmak İstiyor

Alex Wiltschko, insanların koku alma duyusunu dijitalleştirmek için yapay zekâyı kullanmak amacıyla 2022 yılında Osmo‘yu kurdu. Yapay zekâ, beş insan duyusundan görme ve işitme duyularını zaten taklit edebiliyor. Ve bir şirket bu teknolojiyi başka bir duyuyu dijitalleştirmek için kullanmak istiyor: koku…

Alex Wiltschko, bilgisayarların “görüntü ve ses ürettiğimiz gibi koku üretmesine” yardımcı olmak için yapay zekâ teknolojisini kullanan bir girişim olan Osmo’nun CEO’su ve kurucu ortağıdır.

Wiltschko, CNBC Make It‘e verdiği demeçte uzun zamandır “kokuya takıntılı” olduğunu söylüyor. “Kokuyu anlamaya çalışmak benim tutkum oldu. Bu çok güçlü bir duygusal duyu, ancak hakkında çok az şey biliyoruz.”

Bu nedenle Michigan Üniversitesi‘nden nörobilim alanında lisans derecesi aldı ve 2016 yılında doktorasını yaptığı Harvard Üniversitesi’nde koku nörobilimi üzerine çalıştı.

Ertesi yıl Google Research‘te araştırmacı bilim insanı oldu ve burada beş yıl boyunca bilgisayarların farklı moleküllerin yapılarına göre nasıl koktuklarını tahmin etmelerine yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanan bir ekibe liderlik etti.

Osmo, Wiltschko‘nun Google‘daki günleri sırasında bir araştırma projesi olarak başlamış olsa da, 2022 yılında Lux Capital ve Google Ventures‘ın desteğiyle ayrı bir girişim olarak lanse edildi.

Osmo‘nun CEO’su olarak, girişimin misyonunun insanların koku alma duyusunu dijitalleştirerek “insan sağlığını ve mutluluğunu iyileştirmek” olduğunu söylüyor.

İşte Wiltschko‘nun neden insanların bilgisayarlara koku işleme yeteneği kazandırmaktan fayda sağlayabileceğine inandığı, Osmo‘nun benzersiz teknolojisini nasıl geliştirdiği ve teknolojinin gelecekte neleri başarabileceğini umduğu.

Yapay zekâ koku algılama ve yaratma konusunda insanlara nasıl yardımcı olabilir?
Asıl soru şu: Neden bilgisayarlara koku alma yeteneği verelim ki? Wiltschko‘nun belirttiği ana nedenlerden biri, tıp uzmanlarının hastalıkları tespit etmesine yardımcı olmada kritik öneme sahip olması.

“Kokunun hastalıkları tespit etmek için kullanabileceğimiz bilgiler içerdiğini biliyorduk” diyor. “Ancak bilgisayarlar bu dili konuşamıyor ve henüz bu verileri yorumlayamıyor.”

Şirket için uzun vadeli hedefi bu olsa da, yakın vadede Osmo‘nun parfüm, şampuan, böcek kovucu ve çamaşır deterjanı gibi günlük ürünlerdeki kokular için daha güvenli, daha sürdürülebilir aroma molekülleri üretmesini istiyor.

Wiltschko, “Bu ürünlerde genellikle çok az sayıda gizli şirket tarafından tasarlanan kokular bulunur” diyor. “Toksik olmayan ve cildinizi ya da gözlerinizi tahriş etmeyen daha iyi ve daha güvenli bileşenler üreterek daha iyisini yapabileceğimizi düşünüyoruz.”

Osmo kokuyu dijitalleştirmek için yapay zekâyı nasıl kullanıyor?

Google Research‘te çalıştığı süre boyunca Wiltschko‘nun ekibi bir “temel koku haritası” geliştirmek için makine öğrenimi yazılımı kullandı. Bunu yapmak için ekibi, yapay zekâ modelini çiçeksi, meyvemsi veya naneli gibi çeşitli koku kategorilerinde 5.000 aroma molekülünden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitti.

Osmo, bir molekülün yapısına bağlı olarak nasıl kokacağını doğru bir şekilde tahmin etmek üzere yapay zekâ modelini eğitmeye yardımcı olmak için binlerce aroma molekülü kullandı.

Osmo Wiltschko, moleküllerin karmaşık yapıları nedeniyle bilgisayarlar için analiz edilmesinin zor olabileceğini keşfetti.

“Bu kadar zor olmasının nedeni, o molekülde bir bağ gibi küçük bir şeyi hareket ettirebilmeniz ve molekülün kokusunun gülden çürük yumurtaya dönüşmesidir” diyor.

Ancak yapay zekâ teknolojisindeki gelişmeler sayesinde model, moleküllerin farklı yapılarındaki kalıpları algılayabildi ve bu bilgiyi diğer moleküllerin kokusunu doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanabildi.

“Nesnelerin nasıl koktuğunu tahmin etme becerisi insanüstü bir şeydi” diyor.

Wiltschko, yapay zekâ sohbet robotları olarak bilinen büyük dil modellerinin “tüm internetten” alınan verilerle eğitilebildiğini, ancak yapay zekâ modellerini oluşturmaya başladıklarında kokularla ilgili benzer bir dijital bilgi kütüphanesinin mevcut olmadığını söylüyor.

“Fark ettiğimiz tek şey, başka kimsenin verilerini kullanamayacağımızdı” diyor. “Aslında koku endüstrisinde harika veri setleri olduğunu düşündükleri ama öyle olmadığını gördüğümüz şirketlerle yaklaşık bir yıl çalıştık.”

Bu durum Wiltschko ve ekibini “yeni bir tür veri” oluşturmaya yöneltti.

Usta parfümörlere göre binlerce molekül ve kokularının tanımlarını elde ettiler. Daha sonra bu verileri, makine öğrenimi şemsiyesi altına giren ve veri noktaları arasındaki ilişkileri tespit etmek ve analiz etmek için güçlü algoritmalar kullanan grafik sinir ağlarına (GNN’ler) beslediler. Sürecin bu noktasında, insanları ve arkadaşlıklarıyla nasıl bağlantılı olduklarını görebileceğiniz bir sosyal ağ düşünün.

Wiltchko‘nun ekibi daha sonra yapay zeka modellerinin atomları, onları birbirine bağlayan bağları ve bu moleküler yapının kokusunu nasıl belirlediğini anlamasına yardımcı olmak için GNN’leri kullanabileceğini söylüyor.

Osmo için sırada ne var

Wiltschko, Osmo‘nun nihayetinde teknolojisini, bir kokuyu bir yerde dijitalleştirip başka bir yerde tam bir kopyasını yeniden yaratarak kokuları ışınlamak için kullanabilmeyi istediğini söylüyor.

“Yapay zeka modelinizin bir şeyin nasıl koktuğunu gerçekten anladığını kendinize kanıtlamanın yolu budur, çünkü eğer onu orijinaliyle aynı kokacak şekilde yeniden yaratamazsanız, kendinizi kandırıyorsunuz demektir” diyor.

Wiltschko ayrıca, hastalıkları daha erken teşhis etmeye yardımcı olmak için teknolojiyi kullanmaya yönelik uzun vadeli hedefini gerçeğe dönüştürmek için çalışmaya devam etmeyi planlıyor.

“Eninde sonunda koku ile hastalıkları tespit edebileceğiz ve bu teknolojiyi inşa etme yolundayız” diyor. “Bu yıl ya da yakın bir zamanda gerçekleşmeyecek ama yolumuza devam ediyoruz.”

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…

08:32:02

Bireysel Ergonomik İhtiyaçlarınıza Göre Masa Yüksekliği

Bilgisayar masalarının yüksekliği, ergonomi ve rahatlık açısından oldukça önemlidir. Türkiye ölçeklerinde, genel olarak kabul edilen standartlara ve ergonomi ilkelerine göre bilgisayar masası yüksekliği şu şekilde olmalıdır…

Standart Bilgisayar Masası Yüksekliği
– Erkekler için ortalama masa yüksekliği: 73-76 cm
– Kadınlar için ortalama masa yüksekliği: 68-72 cm

Bu değerler, ortalama boy ve vücut ölçülerine göre belirlenmiştir. Ancak, her bireyin vücut yapısı farklı olduğundan, ideal masa yüksekliği kişisel tercihlere ve vücut ölçülerine göre değişebilir.

Ergonomik Bilgisayar Masası Yüksekliği Ayarlaması
– Oturma Pozisyonu:
– Sandalyeye oturduğunuzda ayaklarınız düz bir şekilde yere basmalı ve dizleriniz 90 derece açıyla bükülmelidir.
– Kollarınız rahat bir şekilde masaya uzanmalı ve dirsekleriniz yaklaşık 90-100 derece açı yapmalıdır.
– Bilekleriniz düz ve rahat bir pozisyonda olmalıdır.

– Ekran Yüksekliği:
– Bilgisayar ekranının üst kısmı göz hizasında olmalıdır. Bu, boynunuzu ve omuzlarınızı rahat bir pozisyonda tutmanıza yardımcı olur.

– Klavye ve Fare:
– Klavye ve fare, dirsek seviyenizde veya biraz altında olmalıdır. Bu, bileklerinizin doğal bir pozisyonda olmasını sağlar ve bilek zorlanmalarını önler.

Ayarlanabilir Masalar
– Ayarlanabilir Bilgisayar Masaları:
– Ayarlanabilir bilgisayar masaları, farklı kullanıcıların rahatça kullanabilmesi için yükseklik ayarları yapabilmenizi sağlar. Bu tür masalar, özellikle ergonomi açısından daha fazla esneklik sağlar ve uzun süreli kullanımda daha rahat olabilir.

Bu standartlar ve öneriler, bilgisayar masası yüksekliğini belirlerken göz önünde bulundurulmalıdır. En iyi sonuç için, bireysel ergonomik ihtiyaçlarınıza göre masa yüksekliğini ayarlamak en iyisidir.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…

13:12:40

Volkanlar mı Asteroidler mi? Yapay Zeka Dinozor Yok Oluşu Tartışmalarına Son Veriyor

Özgür düşünebilen bilgisayarlar, bir felaketin nedenlerini belirlemek için fosil kayıtları üzerinde tersine mühendislik yaptı. Dartmouth College'dan bir ekip, 66 milyon yıl önce dinozorların ve çok sayıda başka türün yok olmasına büyük bir asteroid çarpmasının mı yoksa volkanik faaliyetlerin mi neden olduğuna dair uzun süredir devam eden tartışmayı ele almak için yenilikçi bir yaklaşım benimsedi – bilim insanlarını tartışmadan çıkardılar ve bilgisayarların karar vermesine izin verdiler.

Araştırmacılar Science dergisinde, insan girdisi olmadan yığınla jeolojik ve iklim verisi üzerinde çalışabilen, birbirine bağlı işlemcilerle desteklenen yeni bir modelleme yöntemini rapor ettiler. Yaklaşık 130 işlemciye fosil kayıtlarını tersten analiz etme görevi vererek, erken insanlara yol açacak primatlar da dahil olmak üzere memelilerin yükselişinin önünü açan Kretase-Paleojen (K-Pg) yok oluş olayına yol açan olayları ve koşulları saptadılar.

Tarihsel Olaylara Yeni Bir Bakış Açısı
Çalışmanın ilk yazarı ve Dartmouth Yer Bilimleri Bölümü'nde yüksek lisans öğrencisi olan Alex Cox, “Motivasyonumuzun bir kısmı, bu soruyu önceden belirlenmiş bir hipotez veya önyargı olmadan değerlendirmekti” dedi. “Çoğu model ileri yönde hareket eder. Biz bir karbon döngüsü modelini diğer yönde çalışacak şekilde uyarladık, istatistikler aracılığıyla nedeni bulmak için etkiyi kullandık ve belirli bir sonuca doğru çalışırken ona yalnızca minimum ön bilgi verdik.

“Sonunda, ne düşündüğümüz ya da daha önce ne düşündüğümüz önemli değil – model bize jeolojik kayıtlarda gördüklerimize nasıl ulaştığımızı gösteriyor” dedi.

Model, K-Pg yok oluşundan önceki ve sonraki 1 milyon yıl içinde karbondioksit emisyonları, sülfür dioksit çıkışı ve biyolojik üretkenlikle ilgili 300.000'den fazla olası senaryoyu inceledi. Markov Zinciri Monte Carlo olarak bilinen bir tür makine öğrenimi yoluyla – bir akıllı telefonun bir sonraki adımda ne yazacağınızı tahmin etmesine benzemez – işlemciler, fosil kayıtlarında korunan sonuçla eşleşen bir senaryoya ulaşana kadar sonuçlarını karşılaştırmak, revize etmek ve yeniden hesaplamak için bağımsız olarak birlikte çalıştı.

Yok Oluşun Nedenlerini Ortaya Çıkarmak
Fosil kayıtlarındaki jeokimyasal ve organik kalıntılar, binlerce yıl süren felaketin her iki tarafındaki jeolojik dönemler için bu şekilde adlandırılan K-Pg yok oluşu sırasındaki felaket koşullarını açıkça ortaya koymaktadır. Besin ağları, güneşi engelleyen sülfür, havadaki mineraller ve ısıyı hapseden karbondioksitle yüklü, soğuktan kavurucu koşullara doğru çılgınca salınan dengesiz bir atmosfer altında çökerken, dünya çapında hayvanlar ve bitkiler kitlesel ölümlere maruz kalmıştır.

Etkisi açık olsa da, yok oluşun nedeni çözülememiştir. Olayı volkanik patlamalara bağlayan ilk teoriler, Meksika'da Chicxulub olarak bilinen ve şimdi yok oluş olayından birincil olarak sorumlu olduğu düşünülen kilometrelerce genişlikteki bir asteroidin neden olduğu bir çarpma kraterinin keşfedilmesiyle gölgede kaldı. Ancak fosil kanıtları, Dünya tarihindeki hiçbir şeye benzemeyen bir iki yumruk olduğunu gösterdiğinden teoriler birleşmeye başladı: Asteroit, Batı Hindistan'ın Deccan Tuzakları'ndaki volkanların devasa ve son derece şiddetli patlamalarıyla zaten sarsılmış olan bir gezegene çarpmış olabilir.

Ancak bilim insanları hâlâ her bir olayın kitlesel yok oluşa ne ölçüde katkıda bulunduğunu bilmiyor ve bu konuda hemfikir değiller. Bu nedenle Cox ve danışmanı, Dartmouth Yer bilimleri yardımcı doçenti ve çalışmanın ortak yazarı Brenhin Keller, “kodun karar vermesine izin verirseniz ne elde edeceğinizi görmeye” karar verdiler.

Modelleme Sonuçları ve Volkanik Etki
Geliştirdikleri model, Deccan Tuzaklarından çıkan ve iklimi değiştiren gazların küresel yok oluşu tetiklemek için tek başına yeterli olabileceğini öne sürdü. Tuzaklar Chicxulub asteroidinden yaklaşık 300.000 yıl önce püskürmeye başlamıştı. Yaklaşık 1 milyon yıllık patlamaları sırasında Deccan Tuzaklarının atmosfere 10,4 trilyon ton karbondioksit ve 9,3 trilyon ton sülfür pompaladığı tahmin ediliyor.

Geçen yıl Dünya'daki beş kitlesel yok oluştan dördünü volkanizmaya bağlayan bir makale yayınlayan Keller, “Tarihsel olarak volkanların büyük yok oluşlara neden olabileceğini biliyorduk, ancak bu, çevresel etkilerinin kanıtlarından elde edilen uçucu emisyonların ilk bağımsız tahminidir” dedi.

“Modelimiz, jeolojik kayıtlarda gördüğümüz iklim ve karbon döngüsü bozulmalarını üretmek için gereken karbondioksit ve sülfür dioksit miktarını belirlemek için veriler üzerinde bağımsız olarak ve insan önyargısı olmadan çalıştı. Bu miktarların Deccan Tuzaklarından kaynaklanan emisyonlarda görmeyi beklediğimiz miktarlarla tutarlı olduğu ortaya çıktı” diyen Keller, Deccan volkanizması ile K-Pg yok oluşu arasındaki bağlantıyı incelemek için kapsamlı bir şekilde çalışmıştır.

Asteroid Çarpması ve Modern Bağlam
Model, Chicxulub çarpması sırasında derin okyanusta organik karbon birikiminde keskin bir düşüş olduğunu ortaya koymuştur ki bu da muhtemelen asteroidin çok sayıda hayvan ve bitki türünün yok olmasına neden olmasından kaynaklanmıştır. Kayıtlar, mamut meteorunun gezegenin o bölgesinde sülfür bakımından zengin yüzeye çarptığında havaya püskürttüğü büyük miktarda sülfürün (kısa süreli bir soğutucu madde) neden olabileceği aynı zaman diliminde sıcaklıkta bir düşüşün izlerini içeriyor.

Asteroid çarpması aynı zamanda hem karbon hem de sülfür dioksit yaymış olabilir. Ancak model, o dönemde her iki gazın emisyonunda da bir artış olmadığını tespit ederek, asteroidin yok oluşa katkısının gaz emisyonlarına bağlı olmadığını ortaya koydu.

Sonuç: Metodolojik Yenilik ve Gelecekteki Uygulamalar
Cox, modern bağlamda, 2000 yılından 2023 yılına kadar fosil yakıtların yakılmasının atmosfere yılda yaklaşık 16 milyar ton karbondioksit pompaladığını söyledi. Bu, bilim insanlarının Deccan Tuzaklarından öngördüğü en yüksek yıllık emisyon oranından 100 kat daha fazladır. Cox, tek başına endişe verici olsa da, mevcut karbondioksit emisyonlarının antik volkanlardan püsküren toplam miktara ulaşmasının yine de birkaç bin yıl alacağını söyledi.

Cox, “En yüreklendirici olan, elde ettiğimiz sonuçların fiziksel olarak akla yatkın olmasıdır; bu da modelin daha güçlü ön kısıtlamalar olmadan teknik olarak tamamen çalışabileceği düşünüldüğünde etkileyicidir” dedi.

Cox, işlemcilerin birbirine bağlanmasının, modelin bu kadar büyük bir veri setini analiz etme süresini aylar veya yıllardan saatlere indirdiğini söyledi. Cox ve Keller'ın yöntemi, sonuçları iyi bilinen ancak buna yol açan faktörlerin bilinmediği jeolojik olayları değerlendirmek için iklim veya karbon döngüsü gibi diğer yeryüzü sistemleri modellerini tersine çevirmek için kullanılabilir.

“Bu tür bir paralel ters çevirme işlemi daha önce yer bilimleri modellerinde yapılmamıştı. Yöntemimiz binlerce işlemciyi içerecek şekilde ölçeklendirilebilir, bu da bize keşfedilecek çok daha geniş bir çözüm alanı sağlar ve insan önyargısına karşı oldukça dirençlidir” dedi.

“Şimdiye kadar, alanımızdaki insanlar ulaştığımız sonuçtan çok yöntemin yeniliği karşısında büyülendiler” diyerek güldü. “Etkisini bildiğimiz ama nedenini bilmediğimiz herhangi bir yeryüzü sistemi tersine çevirme için olgunlaşmıştır. Çıktıyı ne kadar iyi bilirsek, ona neden olan girdiyi de o kadar iyi karakterize edebiliriz.”

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…

15:53:56

Vi̇deo oyunlar çocuklarda daha i̇yi̇ bi̇li̇şsel performans i̇le i̇li̇şki̇li̇ olabi̇li̇r…
Video oyunlarının gelişmekte olan beyin üzerindeki potansiyel fayda ve zararlarını ayrıştırmak için ek araştırmalar gereklidir…

Yaklaşık 2.000 çocuk üzerinde yapılan bir çalışmada, günde üç saat veya daha fazla video oyunu oynadığını bildiren çocukların, hiç video oyunu oynamamış çocuklara kıyasla dürtü kontrolü ve çalışma belleğini içeren bilişsel beceri testlerinde daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. Bugün JAMA Network Open’da yayınlanan bu çalışmada, Ulusal Uyuşturucu Bağımlılığı Enstitüsü (NIDA) ve Ulusal Sağlık Enstitüleri’nin diğer kuruluşları tarafından desteklenen ve devam etmekte olan Ergen Beyni Bilişsel Gelişim (ABCD) Çalışması’ndan (bağlantı haricidir) elde edilen veriler analiz edilmiştir.

NIDA Direktörü Nora Volkow, “Bu çalışma, video oyunları oynama ve beyin gelişimi arasındaki ilişkilere dair artan anlayışımıza katkıda bulunuyor” dedi ve ekledi: “Çok sayıda çalışma, video oyunlarını davranış ve zihinsel sağlık sorunlarıyla ilişkilendirdi. Bu çalışma, bu popüler eğlenceyle ilişkili bilişsel faydaların da olabileceğini ve bunların daha fazla araştırılmaya değer olduğunu göstermektedir.”

Video oyunları ve bilişsel davranış arasındaki ilişkiyi araştıran çok sayıda çalışma olmasına rağmen, bu ilişkilerin altında yatan nörobiyolojik mekanizmalar tam olarak anlaşılamamıştır. Sadece bir avuç nörogörüntüleme çalışması bu konuyu ele almıştır ve bu çalışmalar için örneklem boyutları 80’den az katılımcıyla küçük olmuştur.

Bu araştırma boşluğunu gidermek için Burlington Vermont Üniversitesi‘ndeki bilim insanları, çocuklar 9 ve 10 yaşlarında ABCD Çalışması‘na girdiklerinde elde edilen verileri analiz etti. Araştırma ekibi, daha büyük çalışma kohortundan* yaklaşık 2.000 katılımcının anket, bilişsel ve beyin görüntüleme verilerini inceledi. Bu çocukları, hiç video oyunu oynamadıklarını bildirenler ve günde üç saat veya daha fazla video oyunu oynadıklarını bildirenler olmak üzere iki gruba ayırdılar. Bu eşik, daha büyük çocuklar için video oyun süresinin günde bir ila iki saatle sınırlandırılmasını öneren Amerikan Pediatri Akademisi ekran süresi yönergelerini – bağlantı haricidir – aştığı için seçilmiştir. Araştırmacılar, her grup için çocukların dürtüsel davranışları kontrol etme ve bilgileri ezberleme becerilerini yansıtan iki görevdeki performanslarını ve görevleri yerine getirirken çocukların beyin aktivitelerini değerlendirdi.

Araştırmacılar, günde üç veya daha fazla saat video oyunu oynadığını bildiren çocukların, hiç oynamayanlara kıyasla her iki bilişsel görevde de daha hızlı ve daha doğru olduklarını tespit etti. Ayrıca, iki grup arasında gözlemlenen bilişsel işlev farklılıklarına beyin aktivitesindeki farklılıkların eşlik ettiğini gözlemlediler. Fonksiyonel MRI beyin görüntüleme analizleri, günde üç veya daha fazla saat video oyunu oynayan çocukların, hiç oynamayanlara kıyasla beynin dikkat ve hafıza ile ilişkili bölgelerinde daha yüksek beyin aktivitesi gösterdiğini ortaya koydu. Aynı zamanda, günde en az üç saat video oyunu oynayan çocuklar, bilişsel olarak daha zorlu görevlerle ilişkili olan ön beyin bölgelerinde daha fazla beyin aktivitesi ve görme ile ilgili beyin bölgelerinde daha az beyin aktivitesi gösterdi.

Araştırmacılar bu örüntülerin, bilişsel olarak zorlayıcı olabilen video oyunları oynarken dürtü kontrolü ve hafıza ile ilgili görevleri uygulamaktan kaynaklanabileceğini ve bu değişikliklerin ilgili görevlerde daha iyi performansa yol açabileceğini düşünüyor. Ayrıca, video oyunları oynadığını bildiren çocuklar arasında görsel alanlardaki nispeten düşük aktivite, beynin bu bölgesinin video oyunları yoluyla tekrarlanan pratik sonucunda görsel işlemede daha verimli hale gelebileceğini yansıtabilir.

Önceki çalışmalar video oyunları ile depresyon, şiddet ve saldırgan davranışlardaki artışlar arasında ilişki olduğunu bildirmiş olsa da, bu çalışmada durum böyle bulunmamıştır. Günde üç veya daha fazla saat video oyunu oynadığını bildiren çocuklar, hiç video oyunu oynamayan çocuklara kıyasla daha yüksek ruh sağlığı ve davranış sorunları bildirme eğiliminde olsalar da, araştırmacılar bu ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığını, yani yazarların bu eğilimin gerçek bir ilişkiyi mi yoksa şansı mı yansıttığını ekarte edemediklerini bulmuşlardır. Bunun, çocuklar olgunlaştıkça izlemeye ve anlamaya devam etmek için önemli bir önlem olacağını belirtiyorlar.

Araştırmacılar ayrıca, bu kesitsel çalışmanın neden-sonuç analizlerine izin vermediğini ve bu tür bilişsel görevlerde iyi olan çocukların video oyunları oynamayı seçebileceğini vurgulamaktadır. Yazarlar ayrıca bulgularının çocukların bilgisayar, cep telefonu ya da televizyon başında sınırsız zaman geçirmeleri gerektiği anlamına gelmediğini ve sonuçların büyük ölçüde çocukların katıldıkları belirli faaliyetlere bağlı olduğunu vurgulamaktadır. Örneğin, aksiyon-macera, bulmaca çözme, spor veya atış oyunları gibi belirli video oyunu türlerinin nörobilişsel gelişim için farklı etkileri olabileceği varsayılmaktadır ve oynanan video oyunu türüne ilişkin bu özgüllük düzeyi çalışma tarafından değerlendirilmemiştir.

Vermont Üniversitesi‘nde psikiyatri yardımcı doçenti ve çalışmanın baş yazarı Bader Chaarani, “Düzenli olarak video oyunları oynamanın üstün nörobilişsel performansa neden olup olmadığını söyleyemesek de, bu cesaret verici bir bulgudur ve ergenlik ve genç yetişkinliğe geçerken bu çocuklarda araştırmaya devam etmemiz gereken bir bulgudur” dedi. “Günümüzde pek çok ebeveyn video oyunlarının çocuklarının sağlığı ve gelişimi üzerindeki etkileri konusunda endişe duymaktadır ve bu oyunlar gençler arasında yaygınlaşmaya devam ettikçe, bu tür oyunların hem olumlu hem de olumsuz etkilerini daha iyi anlamamız çok önemlidir.”

ABCD Çalışması sayesinde araştırmacılar, video oyun davranışındaki değişikliklerin bilişsel beceriler, beyin aktivitesi, davranış ve ruh sağlığındaki değişikliklerle bağlantılı olup olmadığını görmek için aynı çocuklar için zaman içinde erken yetişkinliğe kadar benzer analizler yapabilecekler. Boylamsal çalışma tasarımı ve kapsamlı veri seti, çocukların ailelerinde ve çevrelerinde egzersiz, uyku kalitesi ve diğer etkiler gibi bilişsel ve davranışsal gelişimlerini etkileyebilecek çeşitli diğer faktörleri daha iyi hesaba katmalarını da sağlayacaktır.

Amerika Birleşik Devletleri’nde türünün en büyüğü olan ABCD Çalışması, yaklaşık 12.000 genci genç yetişkinlere dönüşürken takip ediyor. Araştırmacılar, manyetik rezonans görüntüleme (MRI) kullanarak katılımcıların beyin yapısını ve aktivitesini düzenli olarak ölçmekte ve psikolojik, çevresel ve bilişsel bilgilerin yanı sıra biyolojik örnekler toplamaktadır. Çalışmanın amacı, beyin, bilişsel ve sosyal-duygusal gelişimi etkileyen faktörleri anlamak ve genç bir kişinin yaşam yörüngesini geliştirmek için müdahalelerin geliştirilmesine bilgi sağlamaktır.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…