Evrim Ağacı
Reklamı Kapat
Reklamı Kapat

Bu yazı, Science Daily isimli kaynaktan birebir çevrilmiştir. Çevirmen tarafından, metin içerisinde (varsa) açıkça belirtilen kısımlar haricinde, herhangi bir ekleme, çıkarma veya değişiklik yapılmamıştır. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.

Bu haber 5 yıl öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.

Florida Üniversitesi’nden bir bilim insanı, bir uçuş simülasyonunu kullanabilen canlı bir “beyin” üretti. Bu “beyin”, bilim insanlarına, beyin hücrelerinin bir ağ halinde nasıl çalıştıklarını inceleme konusunda yepyeni, alışılmamış bir yöntem sunabilir.

Bu "beyin", bir farenin beyninden alınıp cam bir kapta kültürlenmiş 25.000 canlı nöron (sinir hücresi) topluluğundan oluşuyor. Bu sinir yumağı, bilim insanlarına, beyni hücresel seviyede gerçek zamanlı olarak inceleme fırsatı veriyor. Bilim insanları, beyin hücrelerinin etkileşimini izleyerek epilepsi gibi sinirsel bozukluklara nelerin sebep olduğunu anlamayı ve bunlara cerrahi olmayan müdahaleler yapabilmeyi umuyor.

Bir nevi "yaşayan bilgisayarlar" oldukları için beyinler, bir gün İHA’ları (İnsansız Hava Araçları) uçurmak ya da insanlar için tehlikeli olan görevleri (arama-kurtarma ya da bombaların hasar değerlendirmesi gibi) gerçekleştirmek için kullanılabilirler. Çalışmayı yürüten Florida Üniversitesi (UF) Biyomedikal Mühendisliği profesörü Thomas DeMarse şöyle söylüyor:

Bizim ilgilendiğimiz, beyinlerin nasıl işlem yaptığı konusu. Beyninizi ve öğrenme ve hafıza işlemlerini bir düşünün. Size 5 yaşında olduğunuz zamanlardan sorular sorabilirim ve siz, o döneme ait bilgileri hatırlayabilirsiniz. Bu, inanılmaz bir hafıza kapasitesidir. Beyninizin, bir bilgisayarın kolayca başarabileceği, oldukça kolay işlemler yaptığını düşünüyor olabilirsiniz; ancak bilgisayarlar bunun birçoğunu yapamazlar.

DeMarse, bilgisayarların bazı tür bilgileri işleme konusunda çok hızlı olsalar da, insan beyninin esnekliğine yaklaşamayacaklarını söylüyor. Gerçek beyinler, özellikle de bilinmeyen bir ev eşyasının masa mı yoksa lamba mı olduğunu tanımak gibi bazı işlemleri kolayca yapabilirken, bunları günümüzün bilgisayarlarına programlamak oldukça zordur.

Eğer bu nöral (sinirsel) ağların, örüntü tanıma gibi işlemleri nasıl yaptıklarına yönelik kuralları tespit edebilirsek, bunu sıra dışı bilgisayarlar yaratmak için kullanabiliriz.

DeMarse’ın deneysel “beyni”, çoklu-elektrot demeti (İng: "multielectrode array"), yani özellikle nöronları elektronik devrelere bağlamada kullanılan bir cihaz olacak biçimde, özel olarak tasarlanmış bir plaka. Bu "beyin", sıradan bir masaüstü bilgisayar aracılığı ile, bir F-22 uçuş simülatörüyle etkileşime giriyor.

Temel olarak bu beyin, altında 60 elektrodun olduğu bir şebeke şeklinde tasarlanmış bir kaptan ibaret. Bunun üzerine, farelerden aldığımız kortikal (kortekse ait) nöronları koyuyoruz. Bu nöronlar, hızla birbirlerine yeniden bağlanmaya başlıyorlar ve yaşayan bir nöral ağ oluşturuyorlar. Yani bir beyin ortaya çıkıyor!

Beyin ve F-22 simülatörü, çift yönlü bir bağlantı kuruyorlar. Tıpkı nöronların vücudumuzu kontrol etmek için birbirlerinden sinyaller alması ve bu sinyalleri değerlendirmesi gibi... DeMarse’a göre; bilim insanları, sinir hücrelerinin simülatörle nasıl etkileştiğini inceleyerek, nöral bir ağın nasıl bağlantılar kurup işlemler yapmaya başladığını çözebilir.

DeMarse nöronları kaba ilk koyduğunda, ıslatmış kum tanelerinden çok da farklı değiller. Ne var ki, tek tek duran nöronlar kısa bir sürede, birbirlerine doğru mikroskobik hatlar genişletmeye başlıyorlar, sinirsel işlemleri temsil eden bağlantılar yapıyorlar. 

Birinin bir işlemi (hattı) genişlettiğini, sonra geri çektiğini, sonra yeniden genişlettiğini görüyorsunuz. Bunu, sadece yanında kimin olduğunu anlamaya çalışarak birkaç kere yapabilir, ta ki bağlantı kendisini kurmaya başlayana kadar. Beyin, ağını, canlı bir bilgisayar olacağı noktaya getiriyor.

Uçak simülasyonu kontrol etmek için nöronlar, ilk önce bilgisayardan uçuş durumu hakkında bilgi alıyorlar: Uçak düz ve belli bir yükseklikte mi uçuyor, yoksa sağa veya sola mı eğilmiş? Nöronlar veriyi analiz ediyorlar ve uçağın kontrollerine sinyaller yollayarak karşılık veriyorlar. Bu sinyaller uçuş yolunu veya şeklini değiştiriyor ve buna bağlı yeni bilgiler nöronlara geliyor. Bu sayede de bir geri besleme sistemi oluşturuluyor. DeMarse ekliyor: 

En başta, bu beyni uçuş simülatörüne bağladığımızda, uçağı nasıl kontrol edeceğini bilmiyor. Bu yüzden önce bağlıyorsunuz ve uçak rastgele sürükleniyor. Ve veriler geldikçe, bu veriler yavaş yavaş nöral ağı modifiye ediyor. Ağ da gitgide uçağı uçurmayı öğreniyor.

Beyin, şu an, açık bir gökyüzünden fırtınalara çok çeşitli hava durumlarında sanal uçağın yüksekliğini ve yalpasını kontrol edebiliyor. Bunlara rağmen, DeMarse’ın belirttiğine göre, burada asıl amaç, nöronların bir ağ olarak nasıl etkileştiği hakkında temel bir fikre sahip olmak.

Burada, gerçekleşen işlemlerin tek bir nöronla yapılmadığını gösteren tonla veri var. İşleme özelliği, aslında beynin inanılmaz işleme gücünü ortaya çıkarmak için işbirliğinde bulunan yüzlerce ya da binlerce nöron tarafından ortaya çıkarılan bir özellik.

DeMarse ile, Florida Üniversitesi'nde saygın bir elektrik mühendisi ve aynı zamanda üniversitenin Sayısal Nöromühendislik Labaratuvarı’nın yöneticisi olan Jose Prince’in $500,000’lık proje desteği var. Ulusal Bilim Vakfı’ndan gelen bu proje desteğiyle, DeMarse, nöronların nasıl işlemler yaptığını gösteren bir matematik model yaratacak.

Georgia Teknoloji Enstitüsü Biyomedikal Mühendisliği Bölümü’nden, kültürlenmiş beyin hücrelerini, öğrenme ve bellek konularını çalışmak için kullanan Yardımcı Doçent Steven Potter, bu yaşayan nöral ağların çok çeşitli mühendislik ve nörobiyoloji araştırmalarında kullanıldığını söylüyor. DeMarse da, Florida Üniversitesi'ne gelmeden önce Potter’ın Georgia Tech’deki laboratuvarında doktora sonrası araştırmacıydı. Potter:

Birçok araştırmacı, hayvanların (ve insanların) beyninde yeni bir şeyler öğrenirken nelerin değiştiği konusuna ilgi duyuyor. Bizler, oluşturdukları ağa ve hücresel mekanizmalara inmeye çalışıyoruz; ancak bunu canlı hayvanlarda yapmak çok zor. Ve bunun mühendislikteki amacı da, bu sistemden beynin bilgiyi nasıl işlediğiyle ilgili fikirler edinmek.

DeMarse’a göre “beyin”, bir uçuş simülasyonunu başarıyla kontrol edebilse de, daha detaylı uygulamalara ulaşmak için henüz çok yolumuz var. DeMarse:

Daha yeni başlıyoruz. Ama bu modeli kullanmak, beyindeki girdi-çıktılar arasındaki önemli bilgi parçalarını anlamamıza yardım edecek. Ve tahmin ediyorsunuzdur ki, bunun hakkında daha çok bilgi edindikçe, nöronların bu işlemlerini geniş bir uygulama yelpazesinde daha çok kullanabilirsiniz.
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 8
  • Muhteşem! 4
  • İnanılmaz 3
  • Bilim Budur! 2
  • Merak Uyandırıcı! 2
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • Umut Verici! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  1. Çeviri Kaynağı: Science Daily | Arşiv Bağlantısı

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 27/09/2020 05:58:49 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/2816

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Reklamı Kapat
Güncel
Karma
Agora
Epigenetik
Dünya Sağlık Örgütü
Akciğer
Mitler
Yüz
Maymun
Parçacık
Kimya
İklim Değişikliği
Enfeksiyon
Viroloji
Hastalık Yayılımı
Tür
Ay Görevleri
Sars Virüsü
Kromozom
Yaşam
Tarih
İnfografik
Neandertal
Kamuflaj
Süpernova
Toplum
Diş
Işık
Daha Fazla İçerik Göster
Daha Fazla İçerik Göster
Reklamı Kapat
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, Evrim Ağacı'nda çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol
Türkiye'deki bilimseverlerin buluşma noktasına hoşgeldiniz!

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
“Bilimin güzel tarafı, ona inansanız da inanmasanız da gerçek olmasıdır.”
Neil deGrasse Tyson
Geri Bildirim Gönder