Şili ve Japonya örneklerinin ortaya koyduğu gibi depremle yaşamak mümkün. Peki Türkiye'de yanlış giden ne? Önemli bilimsel gelişmelere rağmen, Türkiye hâlâ depremlere karşı savunmasız ve bunun en son örneğini Şubat 2023'te trajik bir şekilde gördük. Kahramanmaraş (Mw 7.8) ve Elbistan (Mw 7.6) depremlerinin bilançosu, yapı yönetmeliklerinin uygulanması ve deprem farkındalığına ilişkin sorunları yüzümüze çarpmakta; aynı zamanda, deprem tehlikesi ve riski üzerine edinilmiş bilgilerin toplum nezdinde karşılık bulmadığına, dolayısıyla ciddi bir bilim-toplum iletişim kopukluğuna işaret etmektedir.^[1]

1999 İzmit depreminde (Mw 7.4) çocuk olan biz genç Türk bilim insanları, bugün, Şubat 2023 felaketiyle bir kez daha sarsıldık. Bizler, artık Türkiye'de ve dünyada benzer felaketlerin yaşanmaması için, tüm bilim insanlarını, bilim ve toplum arasındaki bu feci iletişim kopukluğunu nasıl onarabileceğimiz üzerine düşünmeye davet ediyoruz!

Keşfedilen tuhaf sürüngen fosili, bilim insanlarının kaplumbağaların ayırt edici ve kendilerine has kabuklarının nasıl evrimleştiğini anlamalarına yardımcı oluyor. Günümüzden 240 milyon yıl önce, görselde gördüğünüz kaplumbağa-benzeri canlı, oldukça ılık olan tropik altı iklimdeki büyük bir gölün civarında yaşıyordu. Fakat Smithsonian Ulusal Doğa Tarihi Müzesi küratörü Hans-Dieter Sues'e göre bu canlıda, modern kaplumbağaların sahip olduğu kabuk bulunmuyordu.

Sues bu canlıyı "ilkel bir kaplumbağa" olarak tanımlıyor. Bilim insanları canlıya Pappochelys ismini verdiler. Sadece 20 santimetre uzunluğundaki bu canlının ince bacakları, uzun bir boynu ve kuyruğu ve "oldukça ilginç, kutu benzeri bir gövdesi" bulunuyordu. Sues şöyle söylüyor:

Hayvan göçü, binlerce yıldır insanların ilgisini çekmektedir. Kıyı çamur çulluğunun Pasifik Okyanusu boyunca 9 günlük kesintisiz uçuşu gibi dayanıklılığın en şaşırtıcı girişimlerinden bazılarının uzak mesafe göçmenleri tarafından gerçekleştirilmesi bu ilginin geçerli bir sebebidir. 

Çoğu insan, göçü bir kuş sürüsünün üreme ve konaklama bölgeleri arasındaki mevsimsel hareketi olarak düşünür. Aslında, kuş göçü muhtemelen halk arasında en çok ilgi çeken biyolojik fenomendir ve ayrıca biyolojideki yerleşik bilimsel araştırma yöntemleri arasında en eski geçmişe sahip dallardan biridir (Berthold 2001). Fakat hayvan göçünün doğu batı arasındaki yolculuklar, kara ve okyanus içeren karmaşık gidiş dönüşler, okyanus ve göllerin su kolonları boyunca gerçekleştirilen düşey hareketler ve inişli çıkışlı yüksek dağ yolculukları gibi daha başka birçok şekli vardır (Hoare 2009). Göçü diğer hareket biçimlerinden ayıran şey, göçün tipik olarak bir tür yaşam alanından diğerine geçişi içermesidir (Aidley 1981).

Akşam evinizde sakin sakin otururken evin önündeki sokaktan gelen, yaklaşan bir araba sesi duyuyorsunuz. İş sonrası evde sükûnet arayan kulaklarınız hem bangır bangır bas ağırlıklı kalitesiz bir müziğe, hem de normalin çok üzerinde bir motor sesine maruz kalıyor. Merak ve kızgınlıkla pencereyi açıp camdan bakıyorsunuz: Modifiyeli bir otomobilin içinde kolunu camdan sarkıtmış bir sürücünün, her tarafından ışık ve gürültü saçan -kendine göre havalı- kocaman arabasını sürdüğünü görüyorsunuz.

Bu sürücü sizce kadın mıdır yoksa erkek mi?

Yapay nöral ağlar, finanstan insan kaynaklarına ve sağlık hizmetlerine kadar oldukça geniş bir uygulama skalasında kullanılan geniş dil modelleri de dahil olmak üzere, yapay zekâ alanındaki atılımlara güç veriyor. Ancak bu ağlar aynı zamanda, mühendislerin ve bilim insanlarının iç işleyişini anlamakta zorlandıkları birer kara kutu olmaya da devam ediyor. Fakat işler değişiyor, Kaliforniya San Diego Üniversitesi'nden veri ve bilgisayar bilimcileri önderliğinde bir ekip, yapay nöral ağların aslında nasıl öğrendiğini adeta gözler önüne serdi.

Araştırmacılar, istatiksel analizde kullanılan bir formülün, ChatGPT'nin öncüsü olan GPT-2 gibi yapay nöral ağların verilerdeki ilişkili kalıpları nasıl öğrendiği hakkında basitleştirilmiş bir matematiksel açıklama sağladığını keşfettiler. Bu formül aynı zamanda yapay nöral ağların tahminde bulunmak için söz konusu ilişkili kalıpları nasıl kullandığını da açıklıyor. UC San Diego Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği bölümünde doktora öğrencisi olan ve çalışmanın eş-başyazarı olan Daniel Beaglehole, durumu şöyle açıklıyor:

Marksist iktisatta, emeğin değeri, işçinin üretim sürecinde yarattığı değer olarak tanımlanır. Karl Marx'a göre, emek, insanın doğal kaynakları ve üretim araçlarını kullanarak mal ve hizmetler üretmesidir. İşçinin emeğiyle yarattığı değer, üretim sürecindeki emek miktarı ve yoğunluğuyla belirlenir. Marx, emeğin değerini "soyut emek" kavramıyla açıklar; yani, emeğin somut özelliklerinden bağımsız olarak değer yaratma potansiyelini ifade eder.

Kapitalist sistemde, işçiler, sermayenin kontrolünde olan fabrikalarda ve işletmelerde emeklerini satarak çalışırlar. İşçinin emeğiyle ürettiği değer, ürünlerin piyasadaki değerini belirler. Ancak, bu değer, işçinin aldığı ücretle eşit olmayabilir. Kapitalist üretim ilişkileri, işçinin ürettiği değeri sermaye sahiplerinin lehine değiştirebilir ve bu da işçinin sömürülmesine yol açabilir.

Uzayda sonsuz büyüklükte bir kitap ele alalım; sayfa sayfa bakarsak bu kitaba, iki boyut üzerine tartışabiliriz. Sayfaları üst üste bindirirsek(sayfa kalınlığı ihmal edelim.) gerçekte olmasa da görüntü kumesinde üç boyutlu bir matematiksel nesne(kitap) elde edebiliriz. Gerçekte, iki boyutlu nesneler üst üste katlanınca üç boyutlu nesneler oluşturmaz. Ancak biliriz ki matematiksel nesneler doğada her zaman kendini göstermez, potansiyel olarak vardır ama doğada gözlemleyemeyebiliriz. Benzer şekilde sayfa üzerindeki yazıları ele alalım;

Bu matematiksel nesne üzerine potansiyel noktaları düşünelim, bu noktalar boyut olarak var değildir ama matematiksel olarak varlığını kabul edelim. O halde bu noktalar üst üste katlanınca, birleşip bir doğru oluşturur; bu doğru, potansiyel olarak, matematiksel olarak vardır; ancak, doğada gözlem yaparak bu doğruyu fark edemeyebiliriz, tıpkı iki boyutlu sayfaların katlanınca, bir kitabın varlığının gözlemle kanıtlanamayacağı gibi.

Kuantum dolanıklık (kısaca "dolanıklık" veya "dolaşıklık"), bir grup parçacığın her birinin kuantum durumunun, parçacıklar birbirinden çok uzak mesafeler boyunca ayrılmış olsalar bile, diğerlerinin durumundan bağımsız olarak tanımlanamayacağı şekilde oluşturulduğu, etkileştiği veya uzamsal yakınlığı paylaştığı zaman meydana gelen, fiziksel bir olgudur. Daha kısa tabiriyle kuantum dolanıklık, iki veya daha fazla parçacığın fiziksel özelliklerinin ("kuantum durumlarının") aralarındaki mesafeden bağımsız olarak birbirini etkileyebilmesidir. Kuantum dolanıklık konusu, klasik fizik ile kuantum fiziği arasındaki uyumsuzluğun merkezinde yer alır: Dolanıklık, klasik mekanikte bir karşılığı olmayan ama kuantum mekaniğinde yer alan ana özelliklerden biridir.

Kuantum dolanıklık, aslında sadece atom altı parçacıklara özgü bir özellik değildir; fakat dolanıklığın yeterince uzun süreler ve yeterince uzak mesafeler boyunca korunmaya devam edebilmesi için, dolanık parçacıkların olabildiğince küçük seçilmesi gerekmektedir. Parçacıklar büyük seçilecekse de dolanıklığın bozulmayacağı şartların genellikle laboratuvar ortamında hassas bir şekilde yaratılması ve korunması gerekmektedir. Bugüne kadar bu şartlar altında kuantum dolanıklık, deneysel olarak, hem fotonlar gibi kütlesiz parçacıklar, hem nötrinolar ve elektronlar gibi hafif parçacıklar hem de buckyballs gibi büyük moleküller ve hatta küçük elmaslar ile gösterilmiştir.^{[7][8][9][10][11]} Kuantum dolanıklık; iletişim, hesaplama ve kuantum radarı gibi birçok sahada aktif olarak araştırılmakta ve geliştirilmektedir.