Venüs'te Yaşam İzleri Bulundu

 Venüs'te Yaşam İzleri Bulundu

450 dereceden fazla sıcaklığı bulunan, güneş sisteminin yaşama en düşman gezegeni Venüs`te, nasıl olurda yaşam izleri bulunur? 

Teorik olarak, 1 milyar yıl önce okyanuslara hatta yaşama sahip olacak ortamı olmuş olabilir fakat şu an bunun mümkün olmaması gerekiyordu.

2018`de Wisconsin-Madison Üniversitesi`nden bilim insanları Venüs`ün bulutlarında hâlâ yaşam olabileceği teorisini ortaya atmışlardı. Fakat bu, o zaman NASA tarafından doğrulanmadı. 

Şimdi ise Cambridge ve Cardiff Üniversitelerinden bilim insanları, Venüs`te yaşam olduğuna dair çok daha fazla kanıt bulduklarını açıkladılar. Bu araştırmacılardan Jane Greaves`e göre, Venüs`ün bulutlarında tespit edilen zehirli gaz  olan monofosfine (PH3) bakmamız gerekiyor. Bu gaz Dünyada, fosfin olarak da bilinen ve kimya endüstrisinde her türlü haşerelerin, tahıl ambarlarındaki kemirgen ve böceklerin kontrolü için kullanılıyor. 

Haşereleri yani yaşamı öldüren bu gaz Venüs bulutlarinda bulunuyor ise aslında yaşam varsa da öldürmesi gerekmez mi, diye düşünüyor olabilirsiniz. 

İşte buradaki ince ayrıntı, bu zehirli gazın, anaerobik bakteriler tarafından doğal olarak üretiliyor olması. Bunun için dünya atmosferinde de ufak bir miktarda da olsa monofosfin gazı bulunmaktadır. 

Dolayısıyla, fosfin, mikrobiyal yaşamın varlığıyla çok yakından alakalıdır.

Bilim insanları , 2017 yılında James Clerk Maxwell radyo teleskobunun ve 2019 yılında ALMA teleskobunun kaydettikleri spektral verileri inceleyerek, fosfin gazının Venüs`ün bulutlarında kesin olarak bulunduğunu, açıkladı.

Kısacası, Venüs'te tespit edilen monofosfinin (PH3) varlığı, komşu gezegenimizin hayata ev sahipliği yapabileceğine dair, işaret olarak sayılıyor.

Greaves`e göre, çok küçük bir miktarda da olsa Venüs gibi oksitlenmis bir atmosfere sahip bir gezegende, fosfinin varlığı hiç beklenmedik bir durum. Normalde bu gazın orada olmaması gerekiyor. 

Nature Astronomy dergisinde yayınlanan araştırmaya göre, Venüs`te aktif halde bulunan bir monofosfin kaynağı olmalı. Çünkü, bu gaz zamanla kimyasal olarak ayrışıyor ve en fazla 1000 yıl gaz olarak saklanabiliyor. Bu nedenle Venüs'ün atmosferinde, yeryüzeyinde ya da yeraltında bir kaynağı olmalı. 

Mars, son yıllarda güneş sistemimizde en çok ilgi görmüş ve çeşitli sondalar, uydular aracılığıyla çok iyi araştırılmış tek gezegen. Mars gezegenini, dünyamızda bulunan okyanusların altından daha iyi tanıyoruz.  

Bu gelişme, nihayet NASA`nın da dikkatini çekti. NASA araştırmacıları,”Eğer , bilinen hiçbir süreç Venüs`ün atmosferindeki fosfini açıklayamıyor ise daha önce Venüs için öngörülen süreç hikayesini tekrar gözden geçirmeliyiz” dedi. Venüs´ün atmosferinde mikrobiyal yaşam bulmada şanslarının yüksek olduğunu düşünüyorlar. Bu görevde tek sıkıntı, yüksek basınç ve muazzam bir sıcaklığın olması. 

Uzmanlar, yine de Venüs`ün üst ve daha soğuk atmosferinde mikrobiyal yaşam bulacaklarını umut ediyorlar.

NASA, şu anda görevin nasıl olması gerektiği ve yüksek atmosferi incelemek için hangi ekipmanlarin gerekli olduğuna dair bir plan üzerinde çalışmaya başladı. Şimdiye kadar bildiğimiz Venüs teorisinde, iki milyar yıl önceye kadar sığ da olsa bir okyanusa sahip olduğu ve bunun ortadan kaybolduğuydu. Gezegende sera etkisi başlayıp, sıcaklık yükselmeye devam ettiğinden suyun bir kısmının bugüne kadar, atmosferin üst katmanlarında kaldığıydı. Bu araştırma ile Venüs için öngörülen bütün teoriler gözden geçirilecek. 

Bilim insanlarının ve meraklıların ilgisi şimdiden, NASA araştırmacılarının Venüs`te mikrobiyal yaşam izi arayışına çevrilmiş durumda.

Çeviri : İnanç Kaya

Kaynak : https://www.forschung-und-wissen.de/nachrichten/astronomie/spuren-von-leben-auf-der-venus-gefunden-13374142?fbclid=IwAR2vF4uIhLZxu2f-U-KPWURtBdos_dqg2CBmIn-9qB8kq-IbjLJKp0iixlc

https://www.forschung-und-wissen.de/nachrichten/astronomie/nasa-sucht-nach-leben-in-der-venus-atmosphaere-13372587

Eğik Bir Kara delik Keşfedildi

 Eğik Bir Kara delik Keşfedildi

Bir kara delik, dönme ekseni yörünge düzleminde aşırı derecede eğik nasıl olabilir? Teorik olarak bu açı mümkün bile olmamalı. Bugüne kadar böyle bir eğim açısına sahip bir kara delik ne gözlemlendi ne de olabileceği varsayıldı.  

Astronomiye meraklı olan herkesin bildiği gibi, bir kara delik kütlesi ve dönüş hızıyla karakterize ediliyor. Buna dayanarak devasa bir yıldızın süpernova olarak patlamasıyla oluşan kara delikler, orta ölçekte kara delikler ve devasa kara delikler olarak üçe ayrılıyor. Science dergisinde yayınlanan bir makalenin dediği gibi sadece bu kriterler ile kara deliklerin sınıflandırılması, onların hikayesini anlamamız da , belkide bir tutarsızlık yaşamamıza sebep oluyor.

Kara deliklerin nasıl oluştuğuna dair mevcut anlayışımızı sorgulatan gözlem Dünya`dan yaklaşık 10.000 ışıkyılı uzakliktaki bir kara deliğe teleskopların çevrilmesi ile başladı. 

Rusya Bilimler Akademisi Uzay Araştırma Enstitüsü ve Stockholm'deki KTH Kraliyet Teknoloji Enstitüsü'nden Juri Poutanen liderliğindeki bir grup gökbilimcinin bu kara delik ile ilgili ölçümlerinde, daha önceleri kara deliklerin oluşumu ve olması gereken biçimleri ile ilgili bildiğimiz hiçbir veri ile örtüşüyor olduğunu gördüler. 

Bu nedenle, araştırmacılardan Ferdinando Patat ve Michela Mapelli bu yeni gözlemledikleri kara deligi örnek göstererek , kara deliklerin nasıl oluştuğu ve sınıflandırma kriterlerimiz konusunu tekrar gözden geçirmemiz gerektiğini söylediler. 

Bilindiği gibi, kara delikler gezegenler veya yıldızlar gibi bir yüzeye sahip değiller. Onlar, maddenin kendi içine çöktüğü ve inanılmaz derecede küçük bir hacimde yoğunlaştığı alandadırlar. Ancak diğer tüm gök cisimleri gibi kara delikler de kendi eksenleri etrafında döner. Bazen bu yerçekimi canavarları,gezegenler ve yıldızlar gibi nesneleri yerçekimi kuvvetiyle bir arada tutar ve birkaç nesneden oluşan bir düzenin parçası olurlar.

Gelin şimdi, Dünya`dan 10,000 ışıkyılı uzaklıktaki bu eğik kara deliğin özelliklerine bakalım. 

Gözlemciler ona, MAXI J1820+070 ismini verdi. Nükleer enerji kaynağını tüketerek, dış katmanlarını devasa bir süpernova patlamasıyla uzaya fırlatan devasa bir yıldızdan oluşmuş bir kara delik. Devasa dememizin sebebi bu kara deliğin güneşin kütlesinden 8 kat büyük olmasıdır.  

MAXI J1820+070 kara deliği güneşimizden biraz daha küçük bir yıldızla ikili bir sistem oluşturmuş şekilde. Kara delikler yerçekimlerinin çok kuvvetli olması nedeniyle daha küçük ortağından parçalar koparır. Bu kopan parçalar ise kara deliğin etrafında dönen diskte birikir. Biriken bu parçaların bir kısmı kara deliğin içine düşer, bir kısmı ise manyetik alanlar tarafından saptırılarak kara deliğin dönme ekseni boyunca iki jet halinde uzaya fırlatılmasına olanak sağlar. 

Juri Poutanen ve meslektaşları ,  MAXI J1820+070`nin dönen madde diskinin yerini saptadı. Madde daha küçük ortak yıldızdan kara deliğe aktığından, bu aynı zamanda araştırmacılara, ikili sistemlerde yörünge düzleminin konum tespitini sağlıyor. Jetler olarak bilinen uzaya fırlayan parçacıkların oluşturduğu ışın yolları, kara deliklerin kutuplarindan çıkar. Bu nedenle bu jetleri, yörünge düzlemine kabaca dik dururlar. 

Ancak  MAXI J1820+070 da şaşırtıcı bir şekilde bu böyle değil. Jetler ve dolayısıyla kara deliğin dönüş ekseni, olması gerekenden 40 derece daha eğik. Araştırmacılara göre. bu tür devasa yıldız patlamasıyla oluşan kara deliklerin oluşumu ve gelişimi ile ilgili bildiklerimiz çerçevesinde bu durumu açıklamak pek mümkün değil.

Süpernova patlamaları zaten hiçbir zaman simetrik değil, bu nedenle ortaya çıkan kara deliğe bir eğim verebileceği ve dolayısıyla dönme ekseninde de eğiklik olabileceği daha önceki kara delik incelemelerinden de biliniyordu. Ancak bu kadar büyük bir eğim beklenilmez. Kaldı ki zamanla sistemin yörünge düzleminden madde akışı nedeniyle, dönme ekseninin eğimi zamanla düşer. 

Araştırmacılar şimdi, bir cevap bulabilmek için, büyük eğimli başka kara deliklerin olup olmadığını görmek için uzayı inceleme ve daha önceki kara delik araştırmalarını tekrar gözden geçirmeye başladılar. 

Çeviri ; İnanç Kaya

Kaynak : https://www.spektrum.de/news/astrophysik-schwarzes-loch-in-schraeglage/1992400?fbclid=IwAR34W4q1xq9YSqHw6lGRX84Ey5Po2LIgTz4r_y9Z7fnAfR-BksOPXdG891s

https://www.n-tv.de/wissen/Gekipptes-Schwarzes-Loch-MAXI-J1820-070-gibt-Astronomen-Raetsel-auf-article23154323.html?fbclid=IwAR1_G3A_X2R7Ohs8qq7Z8ymByzynCEajfLaJr0EDEXuVSpOdwabptTlk7vw

James Webb Uzay Teleskobu'nun Adı Değişsin

 James Webb Uzay Teleskobu 'nun Adı Değişsin 

Bu isteğin sahibi bilim insanlarının gerekçesini açıklamadan önce James Webb' in önce kim olduğuna bakalım. 

1992 yılında 86 yaşında vefat eden James Webb,1961'den 1968'e kadar NASA'nın  yöneticiliğini yapmış bir politikacı. .

Webb, görevi esnasında ilk insanlı Apollo uçuşundan hemen önceki Mercury ile Gemini programları arasındaki kritik insanlı uzay lansmanlarına gözetmenlik yaptı ve  Apollo 1 yangını sırasında da NASA'nın ikinci adamıydı. .

2002'de Webb'e saygı ve vefa göstergesi için Hubble Uzay Teleskobu'nun halefi olan yeni teleskobun "Next Generation Space Telescope" (NGST)'ın ismi "James Webb Space Telescope" (James Webb Uzay Teleskobu) olarak değiştirildi.

Webb Uzay Teleskobu maliyeti 10 milyar dolar olup, Hubble' daki gibi görünür ışıkla değil, kızılötesi ışıkla resim çekecek. Hubble 'dan üç kat güçlü ve üç kat uzağı görecek. Işığı değil ısıyı algılayacak. 10 milyar dolar maliyetin ne kadar büyük bir maliyet olduğunu anlayabilmemiz için Dünyanın en büyük ve en karmaşık makinelerine sahip Avrupa parçacık fiziği laboratuvarı CERN' nün 6 milyar dolara mal olduğunu hatırlatalım. 

Peki neden Hubble' ın adı uzay teleskobuna verilirken kimse rahatsız olmadı da, James Webb ismi bilim camiasını ikiye böldü ve rahatsızlık yarattı? Ayrıca bu müthiş teknolojiye neden şaibeli bir isim koymakta ısrar edilir? 

Mayıs 2021'den bu yana, teleskobun yapımında emeği geçen bilim adamları da dahil olmak üzere 1200'den fazla kişi, James Webb Uzay Teleskobu'nun yeniden adlandırılması için çağrıda bulunan bir dilekçeyi imzaladı. 

Sebebi ise, Webb, gey ve lezbiyen federal çalışanların cinsel yönelimleri nedeniyle sistematik olarak işten çıkarıldığı bir zamanda ABD hükümetinde çeşitli liderlik pozisyonlarında bulunuyordu. 

Örneğin, 1963'te bir NASA çalışanın eşcinsel olduğu şüphesiyle işini bırakmak zorunda kaldığında NASA'nın başındaydı. Zaten, 1950 ve 1960'larda Amerika'da eşcinsellere karşı zulümler tavan yapmıştı. James Webb'in her ne kadar kişisel olarak eşcinsellere karşı yapılan zulüme bir katkısının olduğu ile ilgili bir delil olmamış olsa da yönetici olup zulme sesini çıkarmadığı için yapan kadar suçlu olduğunu, 1200 bilim insanı imzaladıkları ortak bildirim ile dile getirdi. 

NASA ise burnundan kıl aldırmıyor. James Webb Uzay Teleskobu'nun adını değiştirmek istemiyor. Webb'in eşcinsellere karşı ayrımcılık yaptığı iddialarını destekleyecek hiçbir kanıt bulunmadığını söylüyor. Ancak bazı gökbilimciler bu araştırmadan şüphe duyuyor. NASA 'nın ısrarıyla yakında piyasaya sürülecek olan James Webb Uzay Teleskobu (JWST) adını koruyacak. 

Duyurulan bu karar çoğu bilim insanını ikna etmeye yetmedi. Çünkü, NASA soruşturmanın kapsamı hakkında bir rapor yayınlamadı. Ayrıca, şeffaflık ilkesine aykırı hareket ettiği için bir çok bilim insanını kızdırdı.

Örneğin, Washington DC'deki Carnegie Bilim Enstitüsü'nden astronom Johanna Teske , "Hayal kırıklığına uğradım. Hangi faktörlerin dikkate alındığını bilmeden, mevcut ismi koruma kararına saygı duymakta zorlanıyorum. Dayatma ile saygı duyulmaz. " dedi. 

Her ne kadar, NASA'nın araştırmayı yöneten baş tarihçi vekili Brian Odom , 30 Eylül 2021'de Nature'a verdiği röportajda, soruşturmanın tamamlanmış olduğunu söylese de bundan sonra önemli gelişmelere isim koyarken daha dikkatli olacağı kesin. 

Çünkü, yöneticiler kurumda olan her olaya verdiği ya da vermediği tepkiden sorumludur. Dünyada taş bittiği için taş devri bitmedi. Kafalar değiştiği için bitti. İşte kafaları değiştirecek bir sonraki çağa insanları hazırlayacak olanlar yöneticiler ve bilim insanları olmalıdır. Bunun için bu tartışmayı kafaların değişmesi adına çok önemli bulduğum, notunu makale çevirmeni olarak yazıya eklemek istedim. 

Çeviri :İnanç Kaya 

Kaynak : https://www.spektrum.de/news/nasa-will-james-webb-space-telescope

Hipersonik Yolcu Uçağı Mach 6

 Çin`den Müthiş Bir Teknoloji 

Hipersonik Yolcu Uçağı, Mach-6

Bu haberi verirken neden müthiş bir teknoloji dedigimizi makaleyi okudukca daha iyi anlayacaksınız. Havacılık dilinde Mach ses hizi demektir. Deniz seviyesinde saatte 1227 km`lik hız ses seviyesi olarak baz alınır. Günümüzde kullanılan en gelişmiş yolcu uçaklarının hızı, işte bu ses hızının 0,8 katıdır. Sadece 1996 yılında bir Concorde yolcu uçağı ses hızını aşarak 2160 km hıza ulaşmıştı. 

Çin`in geliştirdiği hipersonik yolcu uçağının hızı ise tam 7.413 km/s ve ticari uçuşları 2035 yılında başlayacak . Pekin Teknoloji Enstitüsü (BIT), South China Morning Post`a yaptığı sunum ve açıklamada uçağın yapılma amacını ve uçağın özelliklerini detaylı bir şekilde anlattı. 

Sunumda gösterilen Mach-6 süpersonik uçağı, 100`den fazla yolcu alabilen bir Boeing 737-700`ün üçte bir uzunluğunda ve on yolcu taşıma kapasitesinde. Concorde süpersonik yolcu jetlerine benzer bir şekli var ve aynı bu uçaklarda olduğu gibi delta kanatlara sahip. Çin konseptli bu süpersonik yolcu uçağında ise, Concorde'un kontrol etmek icin sahip olduğu arkasındaki dikey dengeleyici. uçağın kanatçıklarında bulunuyor ve uçak, gövdesinin üzerine yerleştirilmiş iki jet motoruyla çalışıyor. 

Uçağın yapılma amacı ise, elbette en kisa sürede seyahat edebilme isteği. Önemli ölçüde daha kısa uçuş süreleri sayesinde Çin`den dünyadaki herhangi bir yere bir saat içinde ulaşılabilecek. Pekin (Çin)- New York (ABD) arası yaklaşık 11 bin km ve şuan ki teknoloji ile uçuş süresi 13 saattir. Basında çıkan habere göre bu hipersonik uçak, Mach-6`ya yani ses hızının altı katına ulaşabilecek. 

Şu anda dünyada hiçbir ülkede hipersonik yolcu uçağı yok iken nasıl oldu da Çin böyle bir teknolojiye sahip oldu? 

Çünkü bilim ve teknoloji adım adım ilerler. Hipersonik teknolojiler üzerine oldukça fazla yatırım ve insan kaynakları ayıran Çin hükümeti, hipersonik uçak yapmadan önce, hipersonik silahlar yaptı. Ayrıca Çin, dünyanin en hızlı hipersonik rüzgar tünellerine de sahip. 

Pekin`deki Belhard Üniversitesinden havacılık bilimi ve mühendisliği alanında öğretim üyesi Wu Dafang, Mars ve Ay programlarının tanıtımında da önemli bir rol oynayan Liu Rui`de Çin`in Süpersonik uçak geliştirme ekibinin içinde yer alan müthiş beyinlerdir. Çin`de birden fazla hipersonik rüzgar tüneli olduğunu söyleyen Wu, bu tünellerin dünyada hipersonik araçlar için inşa edilen en güçlü ve gelişmiş test merkezlerinden olduğunu ifade etti. Dolayısıyla bu tünellerle sahip olmak, teknolojileri geliştirme ve deneme açısından açık bir avantaj sağlıyor. Ayrıca bu yarışta geri kalmamak için,  ABD ve Rusya`nın da hipersonik uçaklar üzerine araştırmalar yaptıklarını, kendi modellerinin geliştirilmesi için uğraş verdiklerini de hatırlatalım. . 

İşte bu kadar yatırım ve akıl gücü sayesinde, Çin Hükümeti, 2019'da Cumhuriyeti'nin kuruluşunun 70. yıldönümünde düzenlenen geçit töreninde, Çin`den ABD'ye on beş dakikadan daha kısa bir sürede ulaşabilen hipersonik bir silahi gururla sunabilmişti. 

Silahın geliştirilmesi sırasında kazanılan bilgiler artık sivil uçaklara akıyor ve teknolojinin gelişmesi inanılmaz bir altyapı ve bilgi birikimi ile devam ediyor. Bu kapsamda hipersonik uçak programı, 2025 yılına kadar tüm kilit bileşenlerinin geliştirilmesini hedefliyor ve 10 yolcu kapasiteli hipersonik uçak filosunun 2035 yılında faaliyete geçmesi planlanıyor. 100'den fazla yolcu içeren hipersonik uçakları da gündemine alan Çin, bunun için hedefini 2045 olarak şimdiden belirledi.

Çeviri : İnanç Kaya

Kaynak : https://www.forschung-und-wissen.de/nachrichten/technik/mach-6-china-entwickelt-hyperschall-passagierflugzeug-13375180

EJDERHA ADAM Yeni mi yoksa uzun zamandır bilinen bir insan formu mu?

 EJDERHA ADAM

Yeni mi yoksa uzun zamandır bilinen bir insan formu mu?

"Ejderha adam" veya "Homo longi", yaklaşık 146.000 yıl önce şu anda Çin'de yaşadığına inanılan yeni tanımlanmış bir insan formunun adıdır. Shijiazhuang'daki Hebei GEO Üniversitesi'nden Ni Xijun ve Ji Qiang ile birlikte çalışan paleoantropologlar, 2018 yılında araştırmacılar, laboratuvara teslim edilen bu kafatasını kullanarak türünü belirlediler. 

Bu tür, Londra Doğa Müzesi 'nden Chris Stringer' a göre, Kuzeydoğu Çin'de Harbin şehrinin çevresinden bulunan buluntu, arkaik ve modern insan özelliklerini gösteriyor. Harbin kafatasının şeklinin ve Paleolitik döneme ait diğer Çin fosil buluntularının istatistiksel bir analizi yapıldı. Bu analiz, anatomik olarak Ejderha adam' ın, Homo sapiens'in şimdiye kadar tanınmayan bir kardeş grubuna ait olduğunu gösterdi. . Tür adı Homo longi'dir. Bu isim, bulunduğu bölgedeki Ejderha nehri Long Jiang'ın adından gelir. 

Son on yılın genetik ve antropolojik bulguları göz önüne alındığında, Ni Ji ve meslektaşlarının vardıkları sonuç şaşırtıcıdır. Zaman ve mekan açısından, kafatasını Denisovalılar zamanı basamağında, sınıflandırmak mantıklı olacaktır. Ne de olsa bu ilk insanlar, Homo longi ile aynı zamanda Asya'daydı .

2010 yılında, Leipzig'deki Max Planck Evrimsel Antropoloji Enstitüsü'nden Svante Pääbo ile birlikte çalışan paleogenetikçiler, bu yeni keşfedilen insan formunun genomunu deşifre ettiler. Daha sonraki çalışmalar ise, Ejderha adam' a ait genlerin, günümüz Asyalıların genetik yapısındaki serpintileri keşfetti . 

İncelen yeni insan formuna ait fosiller, bu kadar büyük azı dişlerine sahip başka hiçbir çağdaş erken insan formunun bilinmediğini kanıtlamak için yeterli. Bu fosiller 250.000 ila 45.000 yıl öncesine aittir.

Kesin konumu olmayan bu fosil kafatasının bulunuş hikayesi 

1933'te Çinli bir işçi, Songhua Nehri üzerindeki bir köprüde inşaat çalışmaları sırasında Harbin kafatasını keşfetti ve bunu evinden çok uzak olmayan bir kuyuya sakladı. Akrabaları, ölümünden kısa bir süre önce fosili öğrendi. Sonuç olarak, parça 2018'de Ji Quiang'ın eline geçti . O zamandan beri Ni, Ji ve ekibi kafatasını inceledi , burun boşluğundaki tortu kalıntılarını analiz etti ve uranyum-toryum tarihlemesi gerçekleştirdi. Toprak örnekleri, fosilin Harbin bölgesindeki Paleolitik katmanlardan gelmiş olabileceğini doğruladı. Radyometrik tarihleme de yaklaşık 146.000 yıllık olduğunu tespit etti. 

Araştırmacılar, Harbin kafatasında günümüz Homo sapiens'in kafa şekline uymayan modern ve arkaik özellikleri belgelediler . Ama aynı zamanda Neandertaller ve Homo heidelbergensis gibi Homo cinsinin diğer temsilcileriyle de kafatası uyumlu değil. Gözlerin üzerindeki belirgin çıkıntılar, kafatasının uzun ve düz şekli ve geriye kalan tek azı dişi dikkat çekici: “Son olarak ve belki de önemli ölçü, korunmuş Harbin azı dişinin şekli ve boyutu, Paleolitik gelenekle çok yakından örtüşmektedir. 

Araştırma grubu, bilgisayar destekli şekil analizinden çok daha fazlasını yaptı. Harbin kafatasının 632 özelliğini belirlediler ve bunları dünya çapında 95 Paleolitik kafatası fosili ve diş özellikleriyle karşılaştırdılar. Sonuç, kemiklerin dört soy topluluğuna bölünebilmesiydi. Bir klad (Klad ya da monofiletik grup, ortak ataları ile onun soyundan gelenlerin oluşturduğu bir organizma grubu demektir.) oluşuyordu 

Homo sapiens , Neanderthal, Homo erectus ve nihayet Harbin kafatası Çin'de keşfedildi. 

Harbin Kafatası ve Xiahe Mandibula Yakından İlişkili mi?

Araştırmacılar ayrıca Xiahe'nin alt çenesini ikinci klad olarak sayıyorlar. Bu fosil, Harbin'den yaklaşık 3.000 kilometre uzaklıktaki Tibet Platosu'nda Baishiya Mağarası'ndan geliyor . Yaklaşık 160.000 yıllık olan sağlam kemik parçasında hâlâ gözle görülür şekilde büyük iki azı dişi var. Ni, Ji ve Stringer, çalışmalarında ""Harbin kafatasının muhtemelen Xiahe'ye benzer şekilde sağlam bir alt çeneye sahip olduğu varsayılabilir." diyorlar. 

Tüm paleoantropologlar yeni bir insan formu tezini desteklemiyor. 

Ji, Ni ve Stringer tarafından yapılan çalışmayla, Asya'nın tarih öncesini ve dünya çapında insan evriminin yeniden inşası için bir başka yapı taşı sağlayan önemli bir fosil değerlendirildi. Ancak kafatası hiçbir şekilde insan evriminde mevcut olan tüm yöntemlerle incelenmedi. Özellikle genetik veya paleoproteomik inceleme halen beklemededir. Ancak, tamamen yeni bir insan türüyle uğraştığımızı varsayarsak, bu önemli olurdu.

Anatomik olarak, özellikle gösterişli azı dişi söz konusu olduğunda, Harbin kafatası bir Denisovalı'yı andırıyor. İçinde genetik tarihin ne olduğu tamamen belirsiz. 

Homo sapiens , Neandertaller ve Denisovalıların genetik yapısı artık nispeten iyi ayırt edilebiliyor. Ancak paleogenetik, farklı insan türlerinin ayrılmasının artık bu kadar keskin bir şekilde sürdürülemeyeceğini de göstermiştir. Bu, özellikle anatomik olarak modern insanlar, Neandertaller ve Denisovalılar birkaç kez birbirleriyle karıştığından ve zaman içinde alt popülasyonlara ayrıldığından, insanların artık türlerden çok insan formlarından bahsetmesinin nedenlerinden biridir. 

Örneğin bugün Asya popülasyonları, genetik yapılarında iki farklı Denisovalı popülasyonunun serpintilerine sahiptir .

Muhtemelen Ji, Ni ve Stringer'in araştırması ve homo longi'nin tanımı paleoantropolojide tartışmaları ateşleyecektir . Ve kim bilir, belki bir DNA veya protein analizi, bunun şimdiye kadar bilinmeyen bir insan formu olduğunu ortaya çıkaracaktır. Bu tür sürprizler paleogenetik ve antropologlar için muhtemelen yeni olmayacaktır.

Çeviri :İnanç Kaya 

Kaynak : https://www.spektrum.de/news/drachenmensch-neue-laengst-bekannte-menschenform/1888939

Kuş Beyninin Sırları Açığa Çıktı

Kuş Beyninin Sırları Açığa Çıktı

Araştırmacılar Kuşların Beyinlerini İnceledi.

Şaşırtıcı "kuş zekasının" izini takip eden iki çalışma, bazı kuş türlerinin beyin performansının neden primatlarınki ile rekabet edebilecek düzeyde olduğuna ışık tuttu. 

Buna göre, kuşların beyni, insan beyninin düşünmeden sorumlu bölgesine beklenenden daha çok benziyor. 

Araştırmacılar, kuşun beyninde, memelilerin neokorteksindekine benzer nöronal yapıları ortaya çıkardılar. İkinci bir araştırma ekibi ise, bu alanları corvids'deki bilinçli duyusal algılarla ilişkilendirmeyi başardı.

“Kuş beyinli” diye küçümseme için kullanılan sözde de anlaşılacağı gibi uzun süre kuşların beyinlerinin küçük ve önemsiz olduğu düşünülüyordu. Nedeni ise, beyinlerinin küçük olması ve memelilerin daha yüksek bilişsel yeteneklerinden sorumlu yapılara sahip olmamaları düşüncesiydi. 

Ancak modern araştırmalar, kuşların aptal olmak haricinde, her şey olduğunu etkileyici bir şekilde gösterdi. Özellikle papağanlar ve bazı kuş türleri, son derece karmaşık ilişkileri anlıyor, aletler kullanıyor ve diğer canlılarla empati kurabiliyor. Beyin performansları, en zeki memeliler ile açıkça karşılaştırılabilir düzeyde. 

Nörolojik çalışmalar, kuş beyinlerinin neden bu kadar yüksek performans seviyeleri üretebildiğine dair açıklayıcı ipuçları da sağladı. 

Kuş beyni yüksek sinir yoğunluğuna sahip. Bununla birlikte, memelilerin daha yüksek bilişsel yeteneklerinden sorumlu olan serebral korteksin (neokorteks) tipik yapılarının, kuşlarda görünürdeki eksikliğinin neyle ilgili olduğu belirsizliğini koruyor. Beynimizin bu bölgesi altı katmandan oluşur ve bu katmanlar dik sütunlar halinde düzenlenmiştir. Ancak ilk bakışta, kuşun beyninde yalnızca nöron koleksiyonları olduğu anlaşılıyor. Ancak Bochum'daki Ruhr Üniversitesi'nden Onur Güntürk'ün liderliğindeki araştırmacılar, kuş beyinlerinde memeli beyinlerine benzer organizasyon yapılarının olduğunu göstere bildiler.

Araştırmacılar ilk önce, memeli neokorteksine en çok benzediğine inanılan palyum adı verilen bir kuşun ön beyin bölgesine odaklandılar. Bilim adamları bu alanı ilk önce polarize ışık görüntüleme kullanarak inceledi. Bu sayede bireysel sinir liflerinin ve hizalamalarının gösterilmesi sağlandı. Araştırmacıların bildirdiği gibi, güvercinlerin ve baykuşların beyinlerinin incelenmesi, memeli beynine benzer bir organizasyonu ortaya çıkardı. Palliumda da lifler neokortekse benzer şekilde yatay ve dikey olarak ilerliyor.

Daha sonraki deneylerde, araştırmacılar, beyin dilimlerinde sinir hücrelerinin en ince dallarına kadar taşınan küçük kristalleri kullanarak beynin ince bölümlerini incelediler. Bu sayede, kuşun beynindeki hücre ağını her zamankinden daha hassas bir şekilde kaydedebildiler. Güntürk'ün, "Burada da sinyallerin yukarıdan aşağıya ve tersine aktarıldığı sütunlarda bir yapı ve yatay uzun lifler vardı" diyor. 

Araştırmacılar, sonuçların, kuşların bilişsel olarak neden memeliler ile benzer şekilde yetenekli olduğunun açıklamasının, benzer bir nöro-mimariye sahip olmaları olmaları ile açıklanabileceğini söylüyor.

Kargalar ile yapılan çalışmalar 

Tübingen Üniversitesi'nden Andreas Nieder liderliğindeki araştırmacılar, kargalarda (Corvus corone) bilinçli duyusal algının palyumdaki sinir hücreleri tarafından işlenmeye dayandığını beyin sinyallerini ölçerek göstere bildiler. Bu tüylü beyinlerin inanılmaz yeteneklerinin dayandığı süreçlerin ilk nörobilimsel kanıtı oldu.

Çalışma için bilim adamları iki karga eğitti. Bu eğitim için, kargalara yemeği elde etmek için, ekranda bir uyaran görüp görmediklerini belirtmek için kafalarıyla işaret etmeleri sağlandı. İlk baştaki ekran görüntülerinin net ve parlaklığı ile verdikleri kararlar kolaydı. Çünkü, kuşlara ya açık ışık noktaları sunuldu ya da ekranda hiç uyarıcı yoktu. Ama sonra deney zorlaştı. Araştırmacılar bazı uyaranları o kadar zayıflattı ki, böylelikle kuşların algılama sınırını oldukça zorladılar. Bu durumda bazen kargalar zayıf uyarıcıyı gördüklerini belirtirken, diğer durumlarda olumsuz ifadeyi tercih ettiler. Bu deneyin amacı, kargaların öznel algısını inceleme bilinç süreçlerini anlamaktı. 

Öznel algının imzası

Araştırmacılar bu deney esnasında, kargalarda, implante edilmiş elektrotları kullanarak beyinlerinde neler olup bittiğini kaydettiler. Kargalar optik uyaranlara tepki verirken, araştırmacılar beyindeki tek tek sinir hücrelerinin aktivitesini kaydetti. Kargaların bir şey gördüklerini düşünmeleri durumunda, uyaran sunumu ile davranışsal tepki arasındaki dönemde palyum sinir hücrelerinin aktif olduğu gözlemlendi. Böylelikle, sinir hücrelerinin aktivitesine dayanarak, uyarıcıya göre kargaların hangi öznel deneyimi hissettiğini tahmin etmek de mümkün oldu. 

Nieder, "Öznel bir bileşen olmadan görsel izlenimleri temsil eden sinir hücreleri, sürekli bir görsel uyarana her zaman aynı şekilde yanıt vermelidir. Öte yandan, sonuçlarımız karga beyninde daha yüksek işlem seviyelerinde sadece sinir hücrelerinin öznel deneyimden etkilendiği sonucuna vardık."dedi. 

Her iki çalışma da, memelilerde ve kuşlarda bilişin altında yatan benzer yapı ve süreçlerin nasıl geliştiği sorusu gündeme geliyor. 

Bilim insanları, temel unsurların her iki gelişim çizgisinin, yaklaşık 320 milyon yıl yıl öncesinden ortak atalar ile zaten mevcut olduğunu söylüyorlar. Buna ek olarak, bağımsız bir şekilde benzer yapılara ve becerilere yol açan paralel bir gelişmenin yaşanmış olmasının da mümkün olduğunu söylüyorlar. 

Nieder, "Canlıların her ne kadar farklı yapıda beyinleri de olsa, her halükarda bilinçli olarak deneyimleme yeteneğine sahip olabilirler. " sonucuna vardıklarını söyledi.

Çeviri : İnanç Kaya 

Kaynak : https://www.wissenschaft.de/umwelt-natur/geheimnisse-des-vogelhirns-aufgedeckt/

Dünyada Yaşam Olmayan Yerler Var mı?

Dünyada Yaşam Olmayan Yerler Var mı?

Dünya, üzerinde yaşamı olduğunu bildiğimiz tek gezegendir. İster buzullar da ister en kuru çöllerde olsun, dünyanın her yerinde yaşayan canlılar var gibi görünüyor. 

Bu durum, dünyanın herhangi bir yerinde yaşamdan tamamen yoksun bir yer olup olmadığı sorusunu gündeme getiriyor. Bilim insanları, en inatçı bakterilerin bile canlı çeşitliliği dolu olan gezegenimizde yaşayamayacağı bir yerin olup olmadığı araştırmasına girişti. 

Sonuçta, araştırmacılar şimdiye kadar sadece iki "ölü yer" buldular ve sonuçlardan kendileri bile hâlâ tam emin değiller.

1)Etiyopya Danakil bölgesindeki, Dallol göleti

Aşırı ekşi, tuzlu ve sıcak: Etiyopya'daki Dallol havuzlarında mikroplar bile yaşayamaz.

Gezegenimizde yaşam her yerde mevcuttur. İster sıcak, kuru çöl kumunda, ister kutup bölgelerinin buz gibi soğuk buzullarda ve buzul altı göllerinde, ister dağların yükseklerinde isterse Mariana Çukuru'nun dibinde olsun, canlı organizmalar çok uzak her yerde tespit edildi. Zehirli volkanik gazlarda, asidik ve ağır metal içeren sularda veya kilometrelerce derinlikteki kayalarda bile bakteri veya daha ilkel arkeler hâlâ mevcut.

Birkaç yıl önce, Paris-Saclay Üniversitesi'nden Jodie Belilla ve ekibi, dünyevi yaşamın olmadığı bir yer ararken, dünyadaki en uç noktalardan biri olan bir yeri araştırdı: Etiyopya Danakil Depresyonundaki Dallol havuzları. Volkanik kaynaklar ve gazlarla şekillenen bu havuzlar bazen 100 santigrat derecenin üzerinde, son derece asidiktir ve yüzde 70'e varan tuz içeriğine sahip. Araştırma ekibi, böylesi bir düşmanca koşulların kombinasyonunun uyarlanabilir mikropları bile alt edebileceğine inanıyor.

Bilim adamları, sıcak havuzlardan alınan su örneklerini mikroskoplar, kimyasal analizler ve genetik testler ile inceleyerek durumun böyle olup olmadığını kontrol etti. Aslında, yoğun bir araştırmaya rağmen aktif yaşama dair hiçbir kanıt bulamadılar. Ekip, "Sonuçlarımız, tuzlu, sıcak ve hiper asidik havuzlarda ve araştırılan bölgedeki magnezyum açısından zengin tuz göllerinde aktif mikrobiyal yaşam olmadığını kuvvetle gösteriyor" dedi. Bu durum,  yaşam dostu olan dünya üzerinde ölü, tamamen steril yerler olduğunu ve en zorlu ekstremofillerin bile artık tahammül edemediği çevresel koşulların dünyamızda bile olabileceğini doğruluyor. 

2)Boulder'daki Colorado Üniversitesi'nden Nicholas Dragone liderliğindeki bir araştırma ekibi, hayatın olmadığı ikinci bir yer keşfetti. Bu yer kelimenin tam anlamıyla dünyanın sonunda yani Antarktika 'da. . Orada, Doğu Antarktika'daki bir dağ silsilesi olan Shackleton Sıradağları'ndaki buzsuz topraklardan örnekler aldılar. Oradaki toprak çok tuzlu, neredeyse hiç organik madde içermez ve on ila iki milyon yıldır kurudur.

Buzlu dağların alt katmanlarında toprakta hala mikroplar bulunurken, araştırma ekibi deniz seviyesinden yaklaşık 2.221 metre yükseklikte aktif yaşam izine artık rastlanmadığını gösterdi. Bu araştırmada genetik testler mikroorganizmalardan herhangi bir DNA ortaya çıkarmadı ve canlı hücrelerin tipik metabolik ürünleri için yapılan kimyasal testler de başarılı olmadı.

Dragone ve ekibi, "Bu iki bölgede, hangi yöntemi kullanırsak kullanalım herhangi bir mikroorganizma tespit edemedik. “Kısır veya ölü toprak bulduğumuzu söylemiyoruz. Ancak mikropları veya içlerindeki mikrobiyal aktiviteyi tespit edemememiz, aslında bu toprak yüzeylerinin mikroorganizmaların yaşamı ve aktivitesi için sınır koşullar teşkil ettiğini gösteriyor. 

Bu bilgiler, sadece dünyadaki yaşam bilgimiz için değil, uzayda yaşam arayışımız için de önemlidir. Çünkü şu ana kadar bazı ötegezegenlerde, hatta Mars'ın tuzlu sularında veya Jüpiter'in uydusu Europa'nın buzulaltı okyanusunda dünya dışı yaşam formlarının bulunup bulunmayacağı belli değil. Şimdiye kadar, yaşam koşulları için ana koşullardan biri, sıvı suyun varlığı ve buna karşılık gelen sıcaklıklar olmuştu.

Ancak Dallol havuzları, sıvı suyun bile belirli koşullar altında yaşama düşman olabileceğini kanıtlıyor. Ve Antarktika Dağları'nın donmuş toprakları, diğer aşırı soğuk ve kuraklığın da yaşam için özellikle uygun olmadığını gösteriyor. Bilim adamları, "Bu nedenle, benzer şekilde aşırı ortamlarda dünya dışı yaşamın olabileceğini beklemiyoruz." dedi.

Çeviri :İnanç Kaya 

Kaynak : https://www.wissen.de/gibt-es-orte-ohne-leben-auf-der-erde

Maymunlar Üzerinde Yapılan Davranışsal Çalışmalar, Dilin Evrimine Yeni Bakış Açıları Sağlıyor.

 Maymunlar Üzerinde Yapılan Davranışsal Çalışmalar, Dilin Evrimine Yeni Bakış Açıları Sağlıyor.

Marmosetlerdeki yüksek sesle konuşmalar, erken çocukluk döneminde insan dil gelişimine paralellik gösterir.

İnsanlar, diğer şeylerin yanı sıra, konuşma yetenekleri ile de diğer hayvanlardan farklıdır. Dil, deneyim ve sosyal etkileşimler yoluyla öğrenilir, bu sayede insan sesleri özellikle yaşamın ilk yılında değişir. En yakın akrabalarımız olan primatlarda, önceden dil gelişiminin büyük ölçüde önceden belirlendiği ve doğumdan sonraki ilk birkaç hafta içinde tamamlandığı varsayılırdı. Uluslararası bir bilim adamları grubunun şimdi gösterdiği gibi, durum hiçte öyle değil.

Araştırmacılar,  marmosetlerin bebeklerinin kendilerini ifade etme de sağlam dil ifadeleri geliştirmesinin aynı zamanda genişletilmiş bir esnek aşama içerdiğini buldu. Böyle bir öğrenme süreci olmadan, insan dili gelişimi de mümkün olmazdı. Bu nedenle marmosetlerin, erken çocukluk dönemindeki dil gelişimlerini incelemek, dil evrimini daha iyi anlamak için en uygun hayvan modelidir. .

Kritik Aşama

İnsan dili doğumdan sonraki ilk yılda önemli ölçüde değişir. Dil öncesi seslendirmeler sadece gülme veya çığlık atma gibi henüz dile benzemeyen söz öncesi çağrılardır. Sesler, ifadelerin giderek daha fazla dile benzer ve karmaşık hale geldiği Babbel aşamasına doğru gelişir. Olgunlaşma, öğrenme ve ebeveynlerle erken sosyal etkileşimler dahil olmak üzere, ses gelişimi için özellikle kritik olan çeşitli faktörler vardır. 

Buna karşılık, onlarca yıldır maymunlardaki seslendirmenin yalnızca fiziksel büyüme ve olgunlaşmanın bir sonucu olarak geliştiği ve öğrenme süreçlerinden veya sosyal etkileşim gibi dış faktörlerden bağımsız olduğu varsayılmıştı. 

Önceki çalışmalar, sağırlığın veya ebeveynlerin yokluğundan kaynaklanan sosyal izolasyonun, insan olmayan primatların ses gelişimine çok az veya hiç etkisi olmadığını ve çoğu maymun türünün ses gelişiminin doğumdan sonraki birkaç hafta içinde tamamlandığını ve bu ise hayvanların ses gelişiminin çok az olduğunu göstermişti.

Bu sonuçların nedenlerinden birinin, insan olmayan primatlarda ses gelişimi üzerine yapılan önceki çalışmaların, esas olarak doğumdan sonraki ilk birkaç haftaya odaklanmış olması ve sonraki aylarda yetişkinliğe kadar sonraki büyümeyle ilişkili olası değişiklikleri görmezden gelinmesi olduğuna inanılıyor. . Alman Primat Merkezi (DPZ) tarafından "Science Advances" dergisinde bu araştırma sonuçları yayınlandı. 

DPZ, Tübingen Üniversitesi ve New York'taki Rockefeller Üniversitesi'nden Gültekin ve Steffen Hage liderliğindeki bir ekip, sosyal bir primat türü olan marmosetlerin erken bebeklikten 15 aylıkken cinsel olgunluğa kadar olan sağlıklı gelişimini yakından inceledi. . Bu süre zarfında Rockefeller Üniversitesi'nde tutulan hayvanların seslendirme davranışları her ay mikrofonlarla kayıt altına alındı.

Toplamda, altı ortak marmosetten yaklaşık 150.000 ses kaydedildi ve analiz edildi. DPZ'de çalışma verilerini değerlendiren Kurt Hammerschmidt, "Sonuçlarımız, insan yaşamının ilk birkaç ayına benzer şekilde sıradan marmosetlerin seslendirme davranışının, doğumdan sonraki ilk haftalardan yetişkinliğe kadar çeşitli gelişim aşamalarında değiştiğini gösteriyor" diyor. .

Ekip, tüm türlere özgü seslendirme türlerinin doğumdan sonraki ilk ayda zaten mevcut olduğunu ve akustik yapıdaki gelişimsel değişikliklerinin büyük ölçüde fiziksel olgunlaşma ile açıklanabileceğini buldu. 

Dolayısıyla, bu sonuçlar, seslendirmelerin akustik yapısının doğuştan geldiğini ve işitsel veya sosyal geri bildirim yoluyla öğrenilmesinin gerektirmediğini öne süren önceki çalışmalarla uyumlu.

Gültekin, "Akustik yapıdaki değişiklikler esas olarak fiziksel büyüme veya olgunlaşma ile açıklanabilse de, bu seslendirmelerin gelişimi esnek kullanımı, insan dil gelişiminin temel özelliklerinden biri olan deneyimsel öğrenme mekanizmalarını öneriyor. İşte bizlerin bulduğu sonuçta tamda bu. " diyor.

Gültekin, "Çalışmamız, erken çocukluk döneminde insan dil gelişiminin evrimsel temelinin daha iyi anlaşılması için önemli bir yapı taşı sağlıyor. Sosyal etkileşimlerin dil gelişimini nasıl etkileyebileceğine dair gelecekteki çalışmaların temelini oluşturuyor" diye özetledi.

Çeviri :İnanç Kaya 

Kaynak :  https://www.derstandard.at/story/2000127868619/verhaltensstudie-an-affen-liefert-neue-erkenntnisse-zur-evolution-der-sprache

Bilimde Devrim Yaratan On Algoritma

 Bilimde Devrim Yaratan On Algoritma

Algoritma, belli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yoldur. Genellikle bilgisayar programlamada kullanılır ve tüm programlama dillerinin temeli algoritmaya dayanır. Aynı zamanda algoritma tek bir problemi çözecek davranışın, temel işleri yapan komutların veya deyimlerin adım adım ortaya konulmasıdır ve bu adımların sıralamasına çok dikkat edilmelidir.

Astronomi, biyoloji veya iklim araştırmalarındaki büyük atılımlar söz konusu olduğunda, neredeyse hiç kimse bunlara katkıda bulunan algoritmaları düşünmez. Ancak hemen hemen her araştırma sonucunun arkasında güçlü bir program kodu bulunur. 

2019 yılında Event Horizon Telescope ekibi, dünyanın ilk kara delik görüntüsünü canlı yayında bütün dünyaya gösterdi. 

Ancak grubun ortaya çıkardığı parlayan, halka şeklindeki nesnenin görüntüsü geleneksel bir fotoğraf değildi. Amerika Birleşik Devletleri, Meksika, Şili, İspanya ve Antarktika'daki radyo teleskopları tarafından yakalanan büyük miktarda veriden hesaplandı. Fizikçiler, temel alınan program kodunu yayınladılar ve sonuçlarını birkaç uzmanın makalesi ile de belgelediler . Bunu yaparken, diğer bilim adamlarının yaklaşımlarını anlamalarını ve kontrollerini bunun üzerine inşa etmelerini sağlamak istediler.

Bilgisayar bilimi sadece bu bilimsel buluşta önemli bir rol oynamadı. Astronomiden zoolojiye, modern zamanların her büyük keşfinin arkasında artık bir bilgisayar var. 

Bugünün bilgisayarları yaklaşık 10.000 kat daha fazla belleğe ve 50 yıl öncesine göre çok daha yüksek bir saat frekansına sahip, bu da araştırma için tamamen yeni olanaklar sunuyor. 

Kimyasal yapıları modelleme çalışmaları nedeniyle 2013 yılında Nobel Kimya Ödülü'nü alan California'daki Stanford Üniversitesi'nden biyolog Michael Levitt, "Sorun programlamanın hâlâ çok fazla uzmanlık bilgisi gerektirmesidir" diyor. Bu yüzden "bilimsel bilgisayar bilimcilerine" ihtiyacımız var. Çünkü güçlü bilgisayarlar doğru yazılım ve onları kullanmayı bilen araştırmacılar olmadan işe yaramaz.

Bu makalede, büyük başarıların perde arkasına bir göz atıyoruz ve son birkaç on yılda ileri araştırmalara sahip bilgisayar bilimindeki en büyük on gelişmeyi okuyuculara sunuyoruz. 

1. Dil Öncüsü: Fortran Derleyicisi (1957)

İlk modern bilgisayarlar tam olarak kullanıcı dostu değildi. Devreleri kablolarla bağlayarak kelimenin tam anlamıyla elle programlandılar. Daha sonra makine ve montaj dilleri, kullanıcıların program kodu yazmasına izin veriyordu. Fakat bu son derece karmaşıktır. Çünkü, altında yatan bilgisayar mimarisini son derece hassas bir şekilde anlamanız gerekiyordu. Bu, birçok bilim insanının bilgisayarlarla çalışmasını engelliyordu.

1950'lerde sembolik programlama dillerinin ortaya çıkmasıyla birlikte bu durum değişti. Özellikle bilgisayar bilimcisi John Backus San José, California'daki IBM'deki meslektaşlarıyla birlikte geliştirdiği Fortran ile sembolik programa dilleri, bilim insanlarının işini daha bir kolaylaştırdı. Fortran sayesinde kullanıcılar bilgisayara x = 3 + 5 gibi anlaşılır talimatlar verebildiler. Daha sonra bir derleyici talimatları bilgisayarların işleyebileceği verimli makine koduna çevirdi. 

Bu buluştan önce kodu girmek çok karmaşıktı. Tek bir simülasyon için on binlerce delikli karta ihtiyacınız vardı. Yine de, New Jersey'deki Princeton Üniversitesi'nden klimatolog Syukuro Manabe o günleri çok iyi hatırlıyor, Fortran bilgisayarları bilgisayar bilimcisi olmayan araştırmacılar içinde bilgisayarları erişilebilir hale getirdi. "İlk kez bilgisayarları kendi başımıza programlayabildik." dedi. 

70 yıldan fazla bir süre sonra bile, Fortran, karmaşık lineer cebir içeren ve güçlü bilgisayarlar gerektiren, örneğin iklim modellemesi veya akışkanlar dinamiği gibi araştırma alanlarında hâlâ yaygın olarak kullanılmaktadır. Çünkü dil hızlıdır ve birçok bilgisayar bilimci bu dilde ustalaşmıştır. Dünya çapında eski Fortran kodlarının hala güvenilir bir şekilde çalıştığı çok sayıda süper bilgisayar ve laboratuvar bulunmaktadır.

2. Sinyal İşleme: Hızlı Fourier Dönüşümü (1965)

Radyo astronomları gökyüzünü taradıklarında, zamanla değişen çok sayıda karmaşık sinyal yakalarlar. Radyo dalgalarını incelemek için araştırmacıların rotalarına zamanın değil, frekansın bir fonksiyonu olarak ihtiyaçları vardır. Bunu yapmak için verileri "Fourier dönüştürmeleri" gerekir. Bununla birlikte, bu matematiksel işlem,  bir milyon hesaplama adımına karşılık gelen 1000 veri noktası için N boyutundaki bir veri kümesi için N 2 hesaplamaları gerektirdiğinden oldukça verimsizdir .

1965'te Amerikalı matematikçiler James Cooley ve John Tukey, süreci hızlandırmanın bir yolunu buldular. Bunu yapmak için, asıl sorunu verimli bir şekilde çözene kadar daha küçük alt görevlere böldüler. Sözde Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) , N veri için yalnızca N log 2 (N) adıma ihtiyaç duyuyor. Bu, işlem hızını büyük ölçüde artırdı. 1000 puan için artış yaklaşık 100 kat, bir milyon için 50.000 kattı. 

Ancak bu yöntemin tamamen yeni olmadığı ortaya çıktı. Ünlü matematikçi Carl Friedrich Gauß, 1805 gibi erken bir tarihte üzerinde çalışmıştı ama hiçbir yerde yayınlamamıştı. Sadece Cooley ve Tukey tarafından yazılan makale, dijital sinyal işleme, görüntü analizi, yapısal biyoloji ve daha pek çok alandaki uygulamaları açtı. Oxford Üniversitesi'nden Nick Trefethen, "Uygulamalı matematik ve mühendislikteki en önemli yöntemlerden biri, hızlı fourier dönüşümüdür" diye açıkladı.

3. Biyolojik Veritabanları (1965)

Veritabanları bilimsel araştırmanın çok önemli bir parçası olduğundan, karmaşık yazılımlar tarafından kontrol edildikleri gerçeğini gözden kaçırmak kolaydır. Son birkaç on yılda, elektronik sistemler daha büyük ve daha güçlü hale geldi ve özellikle biyoloji olmak üzere birçok alanı etkiledi.

Devasa genom ve protein veritabanlarını, Silver Spring ve Maryland'deki Ulusal Biyomedikal Araştırma Vakfı'nda biyoinformatikte öncü olan Margaret Dayhoff'un çalışmalarına borçluyuz. 

1960'ların başında, biyologlar proteinlerin amino asit dizilerini deşifre etmeye çalıştılar. Dayhoff o zaman farklı türler arasındaki evrimsel ilişkilere dair ipuçları aramak için bu bilgileri toplamaya başladı. 

1965 yılında üç meslektaşıyla birlikte yayınladığı "Protein Dizisi ve Yapısı Atlası" 65 proteinin dizileri, yapıları ve benzerlikleri hakkında bilgi içeriyordu. Tarihçi Bruno Strasser, 2010'da verdiği bir demeçte, "Belirli bir araştırma sorusuna bağlı olmayan ilk genom ve protein koleksiyonuydu.Dayhoff, verilerini delikli kartlarla kodladı, bu da bilgisayardaki veritabanını aramayı ve genişletmeyi mümkün kıldı."dedi. 

170.000'den fazla makromoleküler yapıyı kaydeden Protein Veri Bankası, 1971'de faaliyete geçti. On yıl sonra, San Diego'daki California Üniversitesi'nden evrimsel biyolog Russell Doolittle, Newat adında başka bir protein veritabanı oluşturdu. 1982'de ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından sürdürülen ve bugün "GenBank" olarak bilinen DNA arşivi yayınlandı.

Temmuz 1983'te bu kaynakların özellikle değerli olduğu görüldü. Doolittle ve Londra'daki Imperial Cancer Research Fund'dan biyokimyacı Michael Waterfield liderliğindeki iki ekip bağımsız olarak şaşırtıcı bir keşifte bulundular. 

Bir insan büyüme faktörünün dizileri ile maymunlarda kansere neden olan bir virüsteki protein arasındaki benzerliği fark ettiler. Bu durum, virüsler tarafından onkogenez (malign tümörlerin gelişimi) için nasıl bir mekanizma geliştirilmesi gerektiğini gösterdi. ABD Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi'nin (NCBI) eski direktörü James Ostell, bunun sonucunda biyologların dizileri karşılaştırarak kanseri incelemeye başladığını açıkladı. 

Ayrıca Ostell, bunun "nesnel biyolojinin başlangıcı" olduğunu da söylüyor. Bu gelişme sayesinde, hipotezlerini test eden deneylere ek olarak, araştırmacılar, veri toplayıcıların asla düşünmemiş olabileceği belirli ilişkiler için serbestçe erişilebilen veri kümelerini inceleyebildiler. 1991'de NCBI programcıları, mevcut bilgileri birbirine bağlayarak olasılıkları genişletti. Örneğin, "Entrez " veri tabanı birkaç biyokimya veri tabanıyla birbirine bağlıdır .

4. Hava ve İklim Tahmini: Genel Dolaşım Modeli (1969)

İkinci Dünya Savaşı'nın sonunda, bilgisayar bilimi öncüsü John von Neumann, birkaç yıl önce hava durumunu tahmin etmek için yörüngeleri ve silah tasarımlarını hesaplayan bilgisayarları kullanıyordu . Princeton Üniversitesi'nden klimatolog Manabe, o zamana kadar bunun tamamen ampirik olarak yapıldığını söylüyor. Bu çalışmadan önce geleceğe yönelik tahminlerde bulunmak için ampirik değerlere ve varsayımlar yapılıyordu. Von Neumann'ın ekibi ise fiziksel yasalara dayalı sayısal bir tahmin geliştirmeye çalıştı.

Hava tahmini ile ilgili denklemler on yıllardır biliniyordu, ancak pratikte çözülemiyordu. Kesin hava koşullarını belirlemeniz, ardından çok kısa bir süre içinde nasıl değişeceğini hesaplamanız ve bu prosedürü tekrar tekrar uygulamanız gerekiyordu. O kadar zaman alıcıydı ki, hava bilim adamlarının çok zamanını alıyordu. 1922'de Lewis Fry Richardson, önümüzdeki altı saat için bir tahmin hesaplamak için aylar harcadı. Yinede sonucun, son derece yanlış olduğu ve gerçekte gerçekleşemeyecek fenomenler içerdiği ortaya çıktı.

Ancak bilgisayar teknolojisinin ilerlemesi, bu soruna ulaşılabilecek bir çözüm getirdi. 1940'ların sonlarında, Princeton'daki İleri Araştırma Enstitüsü'nden von Neumann hava durumu tahminleri için bir araştırma grubu kurdu. 

Yaklaşık 15 yıl sonra, Princeton'daki Jeofizik Akışkanlar Dinamiği Laboratuvarı'ndaki ikinci bir ekip, şimdi iklim modellemesi olarak bilinen bir "sonsuz tahmin" üzerinde çalışmaya başladı. 1958 yılında araştırmacılara katılan Manabe, kendisini atmosferik modellere adadı; meslektaşı Kirk Bryan, okyanus simülasyonlarıyla uğraştı. 1969'da her iki yaklaşımı birleştirdiler ve klimatoloji alanında bir dönüm noktası oluşturdular.

Manabe ve Bryan'ın birleşik okyanus-atmosfer modeli, dünyanın altıda birini 500'e yani 500 kilometrelik karelere ve atmosferi ise dokuz katmana böldü. 

Günümüzün iklim modelleri 25'e 25 kilometre karelerden ve onlarca atmosfer seviyesinden oluşuyor. Yine de, Jeofizik Akışkanlar Dinamiği Laboratuvarı'ndan jeofizikçi Venkatramani Balaji, Manabe ve Bryan' ın modelleriyle harika bir iş çıkardıklarını söylüyor. Manabe ve Bryan'ın sayesinde ilk kez, bir simülasyonda yükselen karbondioksit seviyelerinin etkilerini araştırmak mümkün oldu. 

5. Rakam Kırıcı: BLAS (1979)

Birçok farklı bilimsel alanda, vektörler ve matrisler ile nispeten basit matematiksel işlemlere geri dönülür. Bu karmaşık olmasa da, söz konusu nesneler genellikle çok büyük olduğundan ve çok fazla sayıda hesaplama yapılması gerektiğinden genellikle zaman alıcıydı. 

1970'lerde bu sorunu aşabilecek genel bir yöntem yoktu. Bu nedenle birçok bilim insanı, içerik sorularına odaklanmak yerine temel hesaplama adımlarını gerçekleştiren algoritmalar geliştirmek için zaman harcadı.

1979'da programcılar nihayet " Temel Lineer Cebir Alt Programları "nı veya kısaca BLAS'ı geliştirdiler. 

Bu program kütüphanesi vektör ve daha sonra matris cebiri için onlarca çözüm yolu tanımladı. Austin'deki Texas Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Robert van de Geijn, "BLAS muhtemelen bilimsel hesaplama için en önemli programdı" diyor. Ortak işlevler için standartlaştırılmış adlara ek olarak, araştırmacılar algoritmanın her bilgisayarda aynı şekilde çalıştığından emin olabiliyorlar. 40 yıldan uzun bir süre sonra, BLAS, bilimsel yazılımların çalışmasını sağlayan bir kod olan Scientific Computing Stack'in kalbinde hâlâ yer almaktadır.

6. Mikroskopide Olması Gerekenler: NIH Görüntüsü (1987)

1980'lerin başında, programcı Wayne Rasband, Maryland'deki ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri'nde bir beyin görüntüleme laboratuvarında çalışıyordu . Ekibin X-ışını filmlerini dijitalleştirmek için bir tarayıcısı vardı, ancak bunları bir bilgisayarda incelemenin bir yolu yoktu. Rasband bunun için bir program geliştirdi.

Algoritmayı özellikle 150.000 dolarlık bir PDP-11 bilgisayarı için yazdı. Apple 1987'de Macintosh II'yi piyasaya sürdüğünde, cihazın çok daha kullanıcı dostu ve uygun fiyatta olduğu görüldü. Rasband, “Apple'ın yazılımı görüntü analizi için çok daha uygundu” diye hatırlıyor. Yazılımını yeni makineye uyarladı ve bu da "NIH Image" ile sonuçlandı.

Bu sistem ve ardılları ile araştırmacılar, herhangi bir bilgisayardaki her türlü görüntüyü analiz edip ve değiştirebildiler. 

Massachusetts, Cambridge'deki Broad Enstitüsü'nden biyoinformatikçi Beth Cimini, "Sahip olduğumuz en temel araç" diyor. "Mikroskop kullanıp, NH ImageJ kullanmayan bir biyologla hiç konuşmadım." dedi. 

Hücre çekirdeği için ImageJ bilgisayar programı, mikroskop görüntülerinde hücre çekirdeklerini otomatik olarak tanımlayabilir, sayabilir ve renklendirebilir. Ayrıca programa erişim ücretsizdir. 

Rasband emekli olduğundan beri ImageJ'in geliştirilmesine öncülük eden Wisconsin-Madison Üniversitesi'nden biyomedikal mühendisi Kevin Eliceiri, bunların kullanıcıların ihtiyaçlarına göre uyarlanabileceğini ekliyor. Program, 30 yılda neredeyse hiç değişmeyen minimalist bir kullanıcı arayüzüne sahip.

Yerleşik bir makro kaydedici, çeşitli dosya formatlarıyla kapsamlı uyumluluk ve esnek eklenti mimarisi sayesinde, yazılımı herhangi bir kullanıcı tarafından kolayca genişletilebilir. Örneğin, videolardaki belirli nesneleri izlemek veya biyolojik hücreleri otomatik olarak tanımlamak artık mümkün. Eliceiri, "Photoshop ve diğer programların aksine, ImageJ istediğiniz her şeyi yapabilir" diyor.

7. Sıralama: BLAST (1990)

Araştırmacılar, özellikle proteinlerde - benzerlikler arayarak bağlantıları keşfedebilir ve genlerin işlevi hakkında bilgi edinebilirler. Bunun için hızla büyüyen biyokimyasal veri tabanları mevcuttur.

Margaret Dayhoff, 1978'de iİki protein arasındaki ilişkinin yalnızca dizilerinin benzerliği temelinde değil, aynı zamanda evrimsel mesafeleri temelinde de değerlendirilebildiği "Nokta Kabul Edilen Mutasyon" matrisi (kısaca PAM matrisi) geliştirdi. .

Yedi yıl sonra, Charlottesville'deki Virginia Üniversitesi'nden William Pearson ve NCBI'den David Lipman, Dayhoff'un matrisini hızlı arama yapma yeteneğiyle ilişkilendiren FASTP algoritmasını sundu. 1990'da Liman ve bazı meslektaşları ek bir uzantı yayınladı. Temel Yerel Hizalama Arama Aracı (BLAST). Son derece hızlı ve aynı zamanda evrimsel olarak daha uzak eşleşmeleri de buluyor. Aynı zamanda, maçların tesadüfen meydana gelme olasılığının ne kadar olduğunu gösterebiliyor.

Harvard Üniversitesi'nde biyoinformatikçi, Sean Eddy, "Program inanılmaz hızlıydı." dedi. Aynı zamanda NCBI'den bilgisayar bilimcisi Stephen Altschul'u da hatırlıyor. "Aramanızı yazabilir, bir yudum kahve içebilir ve sonuca ulaşabilirsiniz." Kullanımı da kolaydı."

Kısacası genom biyolojisinde büyük sıçrama bu algoritma sayesinde oldu. 

8. Ön Baskı Deposu: arXiv.org (1991)

1980'lerin sonlarında, yüksek enerjili fizikçiler, sundukları araştırmaların kopyalarını meslektaşlarına rutin olarak postalardı. Bu ya nezakettendi ya da yorum istedikleri içindi. Ancak, bu büyük bir çaba gerekiyordu. Bu nedenle , onları yalnızca birkaç seçkin kişiye gönderilirdi. 

Bu sorun yüzünden, Fizikçi Paul Ginsparg, 2011'de elit olmayan üniversitelerdeki hevesli araştırmacılar genellikle tamamen dışlanırdı ”diye yazdı .

Bu nedenle, 1991'de New Mexico'daki Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'nda, abonelerine her gün her biri bir makale tanımlayıcısı olan ve ön baskı listeleri alan bir e-posta dağıtım listesi geliştirdi. Tek bir e-posta ile dünyanın her yerinden kullanıcılar bir çalışma gönderebilir, laboratuvarın bilgisayar sisteminden e-postaya erişebilir, yeni makalelerin listesini alabilir veya belirli yazarları ve başlıkları arayabilirlerdi.

Başlangıçta, Ginsparg ön baskıları üç ay boyunca saklamak ve içeriği yüksek enerjili fizikle sınırlamak istedi. Ancak bir meslektaşı onu sınırsız olarak kullanmaya ikna etti. "O anda konsept bir ilan tahtasından bir arşive dönüştü" diyor. Aniden, uzak disiplinlerden makaleler geldi. 1993 yılında Ginsparg World Wide Web sistemi, 1998 yılında arXiv.org adıyla araştırmacılar arasında muhteşem bir ağ bağlantısı sağladı.

Bugün, varlığının 30. yılında, web sitesi, aylık 15.000'den fazla başvuru ve yaklaşık 30 milyon indirme ile tümüne ücretsiz olarak erişilebilen yaklaşık 1.8 milyon ön baskıya ev sahipliği yapıyor. 

Nature Photonics editörleri arXiv'in 20. yıl dönümü vesilesiyle “Hizmetin neden bu kadar popüler olduğunu anlamak zor değil” diye yazdı : “Araştırmacılara neyi ne zaman yaptıklarını göstermeleri için hızlı ve kolay bir yol sunuyor ve güçlükleri ortadan kaldırıyor."

Bu başarı, biyoloji, tıp veya sosyoloji gibi diğer birçok disiplinde de benzer projelere yol açtı. Etkiler şu anda koronavirüs aracılığıyla oluşturulan on binlerce ön baskıdan okunabilir. Ginsparg, "30 yıl önce parçacık fiziği topluluğu dışında heterodoks olarak kabul edilen bir metodolojinin artık, doğal olarak kabul edildiğini görmek sevindirici."

9. Veri işleme: IPython Notebook (2011)

Fernando Pérez, 2001 yılında yaygın olarak kullanılan bir programlama dili olan Python'un temel bir bileşenini incelemeye karar verdiğinde "dikkati dağıtma arayışında" bir doktora öğrencisiydi . 

REPL (Oku-Değerlendir-Baskı-Döngüsü) adı verilen bir sistem zaten sıklıkla kullanılır. Kodunuzu girersiniz, program onu ​​satır satır yürütür ve bir sonuç verir. Bu, güvenilir ve hızlı bir şekilde çalışır. Ancak Pérez, Python'un bunun bilimsel çalışma için geliştirilmediğini fark etti. Örneğin, belirli kod modüllerini basit bir şekilde önceden yüklemek veya veri görselleştirmelerini açık tutmak mümkün değildi. Böylece Perez böyle bir versiyonu kendisi yazmaya karar verdi.

Sonuç, Pérez'in Aralık 2001'de tanıttığı ve yalnızca 259 satırdan oluşan Python programlarını geliştirmek ve çalıştırmak için etkileşimli bir program paketi olan IPython oldu . Fizikçi Brian Granger ve matematikçi Evan Patterson ile on yıl sonra sistemi web tarayıcısına taşıyarak IPython notebook'u piyasaya sürdü ve böylece veri biliminde bir devrimi tetikledi.

Bilgisayarlı defterler yalnızca program kodlarından oluşmaz, aynı zamanda metin ve grafikleri tek bir belgede birleştirir. Bu türdeki diğer sistemlerin (Mathematica veya Maple gibi) aksine, IPython açık kaynaktı ve diğer geliştiricilerin katkılarına izin verdi. Ayrıca bilim adamları arasında çok popüler olan Python programlama dilini de destekledi.

2014 yılında IPython , artık 100'den fazla programlama dilini destekleyen ve kullanıcıların uzak süper bilgisayarlarda verileri kendi dizüstü bilgisayarlarında olduğu kadar kolay bir şekilde işlemesini sağlayan Jupyter'a dönüştü. 

Nature, 2018'de "Jupyter, veri bilimcileri için standart bir araç haline geldi" dedi. O zamanlar kod paylaşım platformu GitHub'da 2,5 milyon Jupyter not defteri vardı. Bu arada bu sayı şuan dört katına çıktı.

Bunlar, 2016'da yerçekimi dalgalarının keşfini ve 2019'da bir kara deliğin haritalanmasını belgeleyen defterleri içeriyor. Pérez, "Bu çığır açan çalışmaya küçük bir katkıda bulunduğumuz için çok gururluyuz" diyor.

10. Hızlı Öğrenen: AlexNet (2012)

Yapay zeka (AI) farklı versiyonlara sahip. Eski okullardaki kodlanmış kurallarla yapay zeka geliştirildi. Günümüzde baskın olan "derin öğrenme", düşünme organının sinirsel yapısını simüle ederek bilgisayarların kendi kendilerine "öğrenmelerini" sağlar. Toronto Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Geoffrey Hinton, yapay zeka araştırmacılarının onlarca yıldır ikinci yaklaşımı saçma bularak reddettiğini açıklıyor. Ancak 2012'de doktora öğrencileri Alex Krizhevsky ve Ilya Sutskever »AlexNet« ile bunun tam tersini kanıtladı.

Mekan, araştırmacıların günlük nesnelerin milyonlarca görüntüsüyle nesne tanıma algoritmalarını eğittikleri ve ardından bunları ayrı bir veri seti ile test ettikleri yıllık bir yarışma olan ImageNet idi. Hinton, 2012 itibariyle, görüntülerin yaklaşık dörtte birini yanlış bir şekilde kategorize eden programların, en iyi programlar olduğunu hatırlıyor. AlexNet sinir ağı , hata oranını şaşırtıcı bir şekilde yüzde 16'ya düşürdü.

Hinton'a göre büyük miktarda eğitim verisi, iyi programlama ve grafik işlemcilerin artan gücü bu başarıya yol açtı. "Birden programımızı 30 kat daha hızlı çalıştırabilir veya 30 kat daha fazla veriden öğrenebileceğimiz duruma geldik" diyor.

Gerçek atılım üç yıl önce gerçekleşmişti. O zamanlar laboratuvarda, dili geleneksel yapay zekadan çok daha iyi işleyebilen bir sinir ağı yaratıldı. 

Bu ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişinin habercisiydi. Bu tür algoritmalar, cep telefonlarının konuşulan istekleri anlamasını ve görüntü analiz programlarının biyolojik hücreleri tanımasına neden oldu. İşte bu yüzden AlexNet, son yıllarda bilimi ve dolayısıyla dünyayı kökten değiştiren bilgisayar programları arasında yerini alıyor.

Çeviri :İnanç Kaya 

Kaynak :  https://www.spektrum.de/news/zehn-algorithmen-die-die-wissenschaft-veraendert-haben/1836355