Bu Reklamı Kapat
Bu Reklamı Kapat

Yapay Zeka, Mimarlığın Geleceğini Nasıl Etkileyecek?

Yapay Zeka, Mimarlığın Geleceğini Nasıl Etkileyecek?
7 dakika
5,630
  • Mimarlık
  • Yapay Sinir Ağları
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zeka & Sanat Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zeka & Sanat yazı dizisinin 3. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Transcendence (Evrim) Filmi Işığında Yapay Zekanın Bilimsel Analizi" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al

Her sanat dalında olduğu gibi, mimarlıkta da tasarımcının hayal gücü, tecrübesi, hayat tarzı ortaya koyulan ürünleri etkiler. Mimari kültür, ülkeden ülkeye, iklimden iklime, toplumdan topluma çoğu zaman bariz farklılıklar gösterir ve daima dinamik doğasını korur. Mimarlık, metodolojisi gereği bazen çok karmaşık sorulara cevap aradığı gibi, bazen de problemin çözümünü çok basit konseptlerde arar. “Kısıtlı alanı, en verimli şekilde nasıl tasarlayabilirim?” sorusuna cevap ararken, belki de kompütasyonel problemleri hızlıca çözmekte kullandığımız yapay zeka algoritmaları yardımcı olabilir.

Aslında yapay zekayla ilgili internetteki kaynaklarda bulunan onlarca tariften, diyagramdan pek azı tam anlamıyla kapsamlı bir tanım sunar. Eğer daha önce türev bazlı algoritmalar üzerine ayrıntılı bir okuma yapmadıysanız, “yapay zeka” konseptini kullanıldığı alan/sektör içinde öğrenmeye çalışmanız daha sağlam bir fikir verecektir; Çünkü yapay zeka modelleri, video oyunlarından akıllı güvenlik sistemlerine, mühendislik hesaplamalarından kanser teşhisine kadar çeşitli alanlarda kullanılıyor. Son on yılda veri bilimindeki araştırmalar sayesinde bu alanlara önemli bir tanesi daha eklenmiş oldu. Mimarlık; ve hatta şehir & bölge tasarımı...

Bu Reklamı Kapat

Proje üzerinde çalışan bir tasarımcı
Proje üzerinde çalışan bir tasarımcı
Career Addict

Yapay Zeka, Kendi Kendine Tasarım Yapabilir mi?

Her ne kadar eş anlamlı değilseler de, “yapay zeka” tabiri çoğu zaman, temelde ona sunulan veriyi çözümleyip, analiz etme kabiliyetine sahip “yapay sinir ağları” yerine kullanılır. Bunlar, beyindeki nöronların işleyişinden esinlenerek inşa edilmiş kompütasyonel birimlerdir. Ona sunulan veriden hızlı bir şekilde öğrenip benzer başka bir veriyi sınıflandırma kabiliyetine sahiptirler. Tıpkı insan beynindeki nöronların, yıllar içerisinde tecrübelerle öğrendiği bilgileri elektriksel iletiler yardımıyla hafızaya alıp, ihtiyaç olduğunda günlük hayatta kullanabilmesi gibi, yapay sinir ağları da, bünyesinde programlanmış fonksiyonel birimleri (yapay nöron veya perseptron) hızlı bir şekilde tertipleyip sınırlı, ama hızlı analizler yapabilir. Yapay Zeka hakkındaki çok daha fazla bilgiyi buradaki yazı dizimizden alabilirsiniz.

Basit bir örnekle açıklayacak olursak: Farz edelim fotoğraflardaki binaları algılayabilen bir ağ geliştirmeye çalışıyorsunuz. Programınızın çalışabilir hale gelmesi için çok sayıda veriyi (bina içeren fotoğraflar), önce bu yapay ağa tanıtmanız gerekir, ki ağ bir binanın şeklinin neye benzediğini öğrensin (Daha reel bir tabirle; ağın sahip olduğu matematiksel parametreler, bir binayı, başka bir cisimden ayırabilecek fonksiyonlar tertipleyebilsin).

Bu Reklamı Kapat

Yapay sinir ağlarının öğrenme ve çalışma prensibi
Yapay sinir ağlarının öğrenme ve çalışma prensibi
Yazar tarafından oluşturulmuştur

Yukarıdaki şema, en basit haliyle, programlanabilir basit bir yapay zeka ağını tarif ediyor. Uygulamaya bağlı olarak bir binanın, veya başka bir cismin neye benzediğini ona öğreterek bu mantıkla akıllı bir sistem oluşturmak mümkün. Elbette eğer elinizdeki (ağı beslediğiniz) veri yeteri kadar kaliteli değilse, programladığınız yapay ağ, besleme işlemi sonrasında şekli binaya benzeyen herhangi bir nesneyi gerçek bir binayla karıştırabilir; mesela bir otobüsü, büyük bir arabayı, veya şekli dikdörtgene benzer bir kutuyu…

Yapay sinir ağlarının matematiksel olarak modellenmeye başlandığı yıllar 1950’lere kadar geri gitse de, mimari tasarımla buluşması günümüzden yalnızca birkaç sene önceye dayanıyor. Bu zamana kadar, yalnızca gerçek veriden öğrenmeye programlı yapay ağlar, 2014’te Google araştırmacılarından Ian J. Goodfellow ve ekibinin ortaya attığı “Çekişmeli Üretken Ağlar” teorisiyle artık birbiri üzerine beslenen çoklu ağ sistemleri sayesinde görsel imajlar da üretmeye başladı. Ona sunulan veriyi çözümlemekle kalmayıp, benzer istatistik ve dağılımda çok boyutlu veriler üretebilen bu devrimsel buluş, yalnızca görsel tasarımı ilgilendiren alanlarla sınırlı kalmayıp, bunun yanında otomatik görüntü-ses onarımı, medikal modelleme, ilaç üretimi gibi birçok alanda yapay zekanın fonksiyonunu da yeniden konumlandırmış oldu.

Çekişmeli Üretken Ağlar, bünyesinde iki farklı yapay sinir ağ grubu barındırıyor: Jeneratör (üreten) ve ayrıştırıcı (sınıflandıran). Bu birbiri üzerinden beslenen iki gruptan Jeneratör, içine aldığı gelişigüzel (random) vektörlerle sentetik veri üretirken, ayrıştırıcı ise, gerçek veriyi, Jeneratör tarafından üretilen sentetik veriden ayırt etmeye programlanıyor. Goodfellow, teoriyi ortaya attığı makalesinde bu iki komponenti bir polis ve kalpazana benzetiyor.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Jeneratör sahte para basmaya çalışırken, ayrıştırıcı ise bir polis gibi sahte parayı gerçeğinden ayırabilecek yollar araştırıyor.

Böylelikle ikisi de aktif olarak durmadan birbirini besleyip fonksiyonlarını geliştiriyorlar.

Çekişmeli Üretken Ağlar teorisi
Çekişmeli Üretken Ağlar teorisi
Yazar tarafından oluşturulmuştur

Buradaki şema Üretken Ağların çalışma prensibinin bir diyagramı. 2018 yılında NVidia araştırmacıları gerçek insan yüzleri içeren çok sayıda fotoğrafla bir Üretken Ağ’ı besleyerek, onu gerçek olmayan insan yüzleri üretmesi için programladı.

StyleGAN ismindeki Üretken Ağın ürünü olan bir kadın portresi
StyleGAN ismindeki Üretken Ağın ürünü olan bir kadın portresi
NVidia's Hyperrealistic Face Generator

Bu resim, StyleGAN ismindeki bir Üretken Ağ’ın ona tanıtılan yüzlerce insan portresinden yola çıkarak (öğrenip analiz ederek) tasarladığı, aslında var olmayan bir kadının portresi… Eğer bilmeseydiniz, sahte olduğunu söyleyebilir miydiniz?

Üretken Ağların Mimaride Uygulanması

Elbette bu teknoloji yayınlandığı andan itibaren dünyanın dört bir yanında görsel tasarımla ilgilenen birçok araştırmacının ilgisini çekti. Pennsylvania ve Tsinghua Üniversitesi araştırmacıları Hao Zheng ve Weixin Huang, Üretken Ağları 2018 yılında ilk kez mimari planlar üzerinde deneyip sonuçları rapor ettiler. Zhang, önce, Columbia Üniversitesi’nin veri tabanından aldığı öğrenci ödevleri ve sergi numunelerinden oluşan 800 adet kat planını, siyaha boyanmış sınır kesileriyle birlikte, programladığı Üretken Ağ’ı beslemekte kullandı. Test aşamasında, gelişigüzel çizdiği sınır kesilerini programa verip, ondan gerçek bir plan çizmesini istedi.

Üretken Ağ'ın kat planları üzerinde denemeleri
Üretken Ağ'ın kat planları üzerinde denemeleri
Drawing with Bots: Human-computer Collaborative Drawing Experiments by Hao Zheng

Üretken Ağ, her ne kadar sınırları başarılı biçimde algılayabilse de, planların iç kısmı bu ilk denemede ne yazık ki oldukça bulanık. Zheng, sonrasında daha fonksiyonel bir besleme biçimi tasarlayıp bu sefer planları renklendirmeye karar verdi. İç sınırları tekrar siyah, yaşama alanını sarı, mobilya alanını ise maviye boyayıp fonskiyonel şemalar hazırladı. Ayrıca fazladan modülarite kazandırmak için kırmızı çizgilerle mimari eksenler belirledi. Bu sefer sonuçlar ilkinden daha net.

Bu Reklamı Kapat

Üretken Ağ'ın kat planları üzerinde denemeleri
Üretken Ağ'ın kat planları üzerinde denemeleri
Drawing with Bots: Human-computer Collaborative Drawing Experiments by Hao Zheng

Aynı çalışma, çeşitli şehirlerin siyah ve renkli uydu görüntüleriyle de tekrarlanıp benzer sonuçlar elde edildi.

Üretken Ağ'ın uydu görüntüsü çalışmaları
Üretken Ağ'ın uydu görüntüsü çalışmaları
Drawing with Bots: Human-computer Collaborative Drawing Experiments by Hao Zheng

Yukarıdaki şema, uydu görüntüleriyle beslenmiş Üretken Ağ’a, küçük bir bölgenin planını yapması için verilen basit çizim örneğini ve Ağ’ın çizdiği ürünü gösteriyor.

Aynı sene, Çin’den Dr. Huang, benzer şekilde programladığı Üretken Ağ’ı, odalarını farklı renklere boyadığı ayrıntılı daire şemalarıyla besleyerek, Ağ’ın algılama ve üretme yeteneğini incelemek üzere iki farklı deneme yapıyor. İlk denemede, programa verdiği kat planından, odaları algılayarak renkli bir fonksiyon şeması geri döndürmesini istiyor.

Üretken Ağ'ın fonksiyon şeması denemeleri
Üretken Ağ'ın fonksiyon şeması denemeleri
Recognition and Generation through Machine Learning by Weixin Huang

Huang’ın rapor ettiğine göre program yatak odası, tuvalet ve balkon gibi, duvarlarla ayrılı belirli kısımları algılayıp ayırt etmekte gayet başarılı. Fakat koridor gibi geçitler söz konusu olduğunda renklendirmede küçük hatalar yapıldığını rapor ediyor.

Bu Reklamı Kapat

Huang’ın ikinci deneyinde ise, programa verilen renkli fonksiyon şemalarından, gerçek birer kat planı geri döndürmesini istiyor. Program, mutfak ve banyo planlamalarında oldukça başarılı geri dönüşler yaparken, oturma odası planlamalarında küçük hatalar gösterebiliyor.

Üretken Ağ'ın fonksiyon şeması denemeleri
Üretken Ağ'ın fonksiyon şeması denemeleri
Recognition and Generation through Machine Learning by Weixin Huang

Bu öncü araştırmalar elbette ki mimarlık & bölge planlama gibi fazlasıyla kompleks ve büyük sektörler için yalnızca bir trendin başlangıcı. Fransız genç mimar ve veri bilimci Stanislas Chaillou, Harvard’da derlediği tezinde, programladığı daha kompleks Ağ’larla dinamik bir şekilde akıllıca planlar üreten birçok örnek sundu.

Üretken Ağ'ın sınır yönetimli tasarım denemeleri
Üretken Ağ'ın sınır yönetimli tasarım denemeleri
AI & Architecture by Stanislas Chaillou
Üretken Ağ'ın sınır yönetimli tasarım denemeleri
Üretken Ağ'ın sınır yönetimli tasarım denemeleri
AI & Architecture by Stanislas Chaillou

Yapay zeka, hemen hemen tüm mühendislik dizaynlarının artık vazgeçilmez bir asistanı haline geldi. Her ne kadar bu yeni trendin henüz emekleme aşamalarına tanık olsak da, Üretken Ağ teknolojisinin mimarlık ve bölge planlama açısından sahip olduğu potansiyel tartışılmaz. Unutmamak gerek ki başarılı bir yapay zeka uygulaması, hala daha bilgisayar programlarını eğitmek/beslemek için kullandığımız kaliteli, gerçek veriye bağımlı ve elbette bu sürecin hangi parametrelerce yönetilip sınırlarının nasıl çizileceği tasarımcının yeteneğine ve hayal gücüne kalmış.

Şimdilik öngörülebilen tasarımsal yapay zeka asistanları, tasarımcıları sıfırdan bitim sürecine kadar sarf ettikleri ağır çizim zahmetinden bir nebze de olsa kurtarabilir gibi görünüyor. Fakat büyük olasılıkla yakında, iyi bir tasarımcının yeteneklerinin baştan sona evrim geçireceği bir döneme tanıklık edeceğiz. Kod yazmak, programlama yapmak, kompütasyonel düşünce, şimdilik bu işin kısmen bir parçası olsa da, 10 yıl içinde mimari kültürün büyük yapıtaşları arasına girecek.

Okundu Olarak İşaretle
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 7
  • Tebrikler! 3
  • Umut Verici! 3
  • Merak Uyandırıcı! 3
  • Muhteşem! 1
  • Bilim Budur! 1
  • İnanılmaz 1
  • Güldürdü 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  1. Türev İçerik Kaynağı: ACADIA | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı Akademi: Yapay Zeka & Sanat Yazı Dizisi

Bu yazı, Yapay Zeka & Sanat yazı dizisinin 3. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Transcendence (Evrim) Filmi Işığında Yapay Zekanın Bilimsel Analizi" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al
Bu Reklamı Kapat

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 10/08/2022 20:44:31 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/9081

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.

Bu Reklamı Kapat
Size Özel (Beta)
İçerikler
Sosyal
Gönderiler
Oyun Teorisi
Evrimsel Tarih
Anne
Afrika
Makale
Köpekbalığı
Sağlık Bakanlığı
Etimoloji
Biyokimya
Hasta
Doğa
Küresel
Homo Sapiens
Sıvı
Avrupa
Biyocoğrafya
Hastalık Yayılımı
Yapay Seçilim
Etik
Cinsellik Araştırmaları
Astrofotoğrafçılık
Seçilim
Savaş
Rna
Yemek
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Başlık
Bugün bilimseverlerle ne paylaşmak istersin?
Bağlantı
Gönder
Ekle
Soru Sor
Daha Fazla İçerik Göster
Evrim Ağacı'na Destek Ol
Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katmak için hemen buraya tıklayın.
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
EA Akademi
Evrim Ağacı Akademi (ya da kısaca EA Akademi), 2010 yılından beri ürettiğimiz makalelerden oluşan ve kendi kendinizi bilimin çeşitli dallarında eğitebileceğiniz bir çevirim içi eğitim girişimi! Evrim Ağacı Akademi'yi buraya tıklayarak görebilirsiniz. Daha fazla bilgi için buraya tıklayın.
Etkinlik & İlan
Bilim ile ilgili bir etkinlik mi düzenliyorsunuz? Yoksa bilim insanlarını veya bilimseverleri ilgilendiren bir iş, staj, çalıştay, makale çağrısı vb. bir duyurunuz mu var? Etkinlik & İlan Platformumuzda paylaşın, milyonlarca bilimsevere ulaşsın.
Podcast
Evrim Ağacı'nın birçok içeriğinin profesyonel ses sanatçıları tarafından seslendirildiğini biliyor muydunuz? Bunların hepsini Podcast Platformumuzda dinleyebilirsiniz. Ayrıca Spotify, iTunes, Google Podcast ve YouTube bağlantılarını da bir arada bulabilirsiniz.
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

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
Geri Bildirim Gönder
Paylaş
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'nda reklamları 2 şekilde kapatabilirsiniz:

  1. Ücretsiz üye girişi yapmak: Sitedeki reklamların %50 kadarını kapatmak için ücretsiz bir Evrim Ağacı üyeliği açmanız ve sitemizi/uygulamamızı kullanmanız yeterli!

  2. Maddi destekçilerimiz arasına katılmak: 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, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok 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 yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol

Devamını Oku
Evrim Ağacı Uygulamasını
İndir
Chromium Tabanlı Mobil Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
İlk birkaç girişinizde zaten tarayıcınız size uygulamamızı indirmeyi önerecek. Önerideki tuşa tıklayarak uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu öneriyi, yukarıdaki videoda görebilirsiniz. Eğer bu öneri artık gözükmüyorsa, Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Chromium Tabanlı Masaüstü Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
Yeni uygulamamızı kurmak için tarayıcı çubuğundaki kurulum tuşuna tıklayın. "Yükle" (Install) tuşuna basarak kurulumu tamamlayın. Dilerseniz, Evrim Ağacı İleri Web Uygulaması'nı görev çubuğunuza sabitleyin. Uygulama logosuna sağ tıklayıp, "Görev Çubuğuna Sabitle" seçeneğine tıklayabilirsiniz. Eğer bu seçenek gözükmüyorsa, tarayıcının Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Safari Mobil Uygulama
Sırasıyla Paylaş -> Ana Ekrana Ekle -> Ekle tuşlarına basarak yeni mobil uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu basamakları görmek için yukarıdaki videoyu izleyebilirsiniz.

Daha fazla bilgi almak için tıklayın

Önizleme
Görseli Kaydet
Sıfırla
Vazgeç
Ara
Raporla

Raporlama sisteminin amacı, platformu uygunsuz biçimde kullananların önüne geçmektir. Lütfen bir içeriği, sadece düşük kaliteli olduğunu veya soruya cevap olmadığını düşündüğünüz raporlamayınız; bu raporlar kabul edilmeyecektir. Bunun yerine daha kaliteli cevapları kendiniz girmeye çalışın veya diğer kullanıcıları oylama, teşekkür ve kabul edilen cevap araçları ile daha kaliteli cevaplara teşvik edin. Kalitesiz bulduğunuz içerikleri eleyebileceğiniz, kalitelileri daha ön plana çıkarabileceğiniz yeni araçlar geliştirmekteyiz.

Soru Sor
Görsel Ekle
Kurallar
Platform Kuralları
Bu platform, aklınıza takılan soruları sorabilmeniz ve diğerlerinin sorularını yanıtlayabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu platformun ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Gerçekten soru sorun, imâdan ve yüklü sorulardan kaçının.
Sorularınızın amacı nesnel olarak gerçeği öğrenmek veya fikir almak olmalıdır. Şahsi kanaatinizle ilgili mesaj vermek için kullanmayın; yüklü soru sormayın.
2
Bilim kimliğinizi kullanın.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla sorular ve cevaplar, bilimsel perspektifi yansıtmalıdır. Geçerli bilimsel kaynaklarla doğrulanamayan bilgiler veya reklamlar silinebilir.
3
Düzgün ve insanca iletişim kurun.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Sahtebilimi desteklemek yasaktır.
Sahtebilim kategorisi altında konuyla ilgili sorular sorabilirsiniz; ancak bilimsel geçerliliği bulunmayan sahtebilim konularını destekleyen sorular veya cevaplar paylaşmayın.
5
Türkçeyi düzgün kullanın.
Şair olmanızı beklemiyoruz; ancak yazdığınız içeriğin anlaşılır olması ve temel düzeyde yazım ve dil bilgisi kurallarına uyması gerekmektedir.
Soru Ara
Aradığınız soruyu bulamadıysanız buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Alıntı Ekle
Eser Ekle
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, fark edildiğinde ufku genişleten tespitler içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Formu olabildiğince eksiksiz doldurun.
Girdiğiniz sözün/alıntının kaynağı ne kadar açıksa o kadar iyi. Açıklama kısmına kitabın sayfa sayısını veya filmin saat/dakika/saniye bilgisini girebilirsiniz.
2
Anonimden kaçının.
Bazı sözler/alıntılar anonim olabilir. Fakat sözün anonimliğini doğrulamaksızın, bilmediğiniz her söze/alıntıya anonim yazmayın. Bu tür girdiler silinebilir.
3
Kaynağı araştırın ve sorgulayın.
Sayısız söz/alıntı, gerçekte o sözü hiçbir zaman söylememiş/yazmamış kişilere, hatalı bir şekilde atfediliyor. Paylaşımınızın site geneline yayılabilmesi için kaliteli kaynaklar kullanın ve kaynaklarınızı sorgulayın.
4
Ofansif ve entelektüel düşünceden uzak sözler yasaktır.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
5
Sözlerinizi tırnak (") içine almayın.
Sistemimiz formatı otomatik olarak ayarlayacaktır.
Gönder
Tavsiye Et
Aşağıdaki kutuya, [ESER ADI] isimli [KİTABI/FİLMİ] neden tavsiye ettiğini girebilirsin. Ne kadar detaylı ve kapsamlı bir analiz yaparsan, bu eseri [OKUMAK/İZLEMEK] isteyenleri o kadar doğru ve fazla bilgilendirmiş olacaksın. Tavsiyenin sadece negatif içerikte olamayacağını, eğer bu sistemi kullanıyorsan tavsiye ettiğin içeriğin pozitif taraflarından bahsetmek zorunda olduğunu lütfen unutma. Yapıcı eleştiri hakkında daha fazla bilgi almak için burayı okuyabilirsin.
Kurallar
Platform Kuralları
Bu platform; okuduğunuz kitaplara, izlediğiniz filmlere/belgesellere veya takip ettiğiniz YouTube kanallarına yönelik tavsiylerinizi ve/veya yapıcı eleştirel fikirlerinizi girebilmeniz içindir. Tavsiye etmek istediğiniz eseri bulamazsanız, buradan yeni bir kayıt oluşturabilirsiniz. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu platformun ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Önceliğimiz pozitif tavsiyelerdir.
Bu platformu, beğenmediğiniz eserleri yermek için değil, beğendiğiniz eserleri başkalarına tanıtmak için kullanmaya öncelik veriniz. Sadece negatif girdileri olduğu tespit edilenler platformdan geçici veya kalıcı olarak engellenebilirler.
2
Tavsiyenizin içeriği sadece negatif olamaz.
Tavsiye yazdığınız eserleri olabildiğince objektif bir gözlükle anlatmanız beklenmektedir. Dolayısıyla bir eseri beğenmediyseniz bile, tavsiyenizde eserin pozitif taraflarından da bahsetmeniz gerekmektedir.
3
Negatif eleştiriler yapıcı olmak zorundadır.
Eğer tavsiyenizin ana tonu negatif olacaksa, tüm eleştirileriniz yapıcı nitelikte olmak zorundadır. Yapıcı eleştiri kurallarını buradan öğrenebilirsiniz. Yapıcı bir tarafı olmayan veya tamamen yıkıcı içerikte olan eleştiriler silinebilir ve yazarlar geçici veya kalıcı olarak engellenebilirler.
4
Düzgün ve insanca iletişim kurun.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
5
Türkçeyi düzgün kullanın.
Şair olmanızı beklemiyoruz; ancak yazdığınız içeriğin anlaşılır olması ve temel düzeyde yazım ve dil bilgisi kurallarına uyması gerekmektedir.
Eser Ara
Aradığınız eseri bulamadıysanız buraya tıklayarak ekleyebilirsiniz.
Tür Ekle
Üst Takson Seç
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu platform, yaşamış ve yaşayan bütün türleri filogenetik olarak sınıflandırdığımız ve tanıttığımız Yaşam Ağacı projemize, henüz girilmemiş taksonları girebilmeniz için geliştirdiğimiz bir platformdur. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Takson adlarını doğru yazdığınızdan emin olun.
Taksonların sadece ilk harfleri büyük yazılmalıdır. Latince tür adlarında, cins adının ilk harfi büyük, diğer bütün harfler küçük olmalıdır (Örn: Canis lupus domesticus). Türkçe adlarda da sadece ilk harf büyük yazılmalıdır (Örn: Evcil köpek).
2
Taksonlar arası bağlantıları doğru girin.
Girdiğiniz taksonun üst taksonunu girmeniz zorunludur. Eğer üst takson yoksa, mümkün olduğunca öncelikle üst taksonları girmeye çalışın; sonrasında daha alt taksonları girin.
3
Birden fazla kaynaktan kontrol edin.
Mümkün olduğunca ezbere iş yapmayın, girdiğiniz taksonların isimlerinin birden fazla kaynaktan kontrol edin. Alternatif (sinonim) takson adlarını girmeyi unutmayın.
4
Tekrara düşmeyin.
Aynı taksonu birden fazla defa girmediğinizden emin olun. Otomatik tamamlama sistemimiz size bu konuda yardımcı olacaktır.
5
Mümkünse, takson tanıtım yazısı (Taksonomi yazısı) girin.
Bu araç sadece taksonları sisteme girmek için geliştirilmiştir. Dolayısıyla taksonlara ait minimal bilgiye yer vermektedir. Evrim Ağacı olarak amacımız, taksonlara dair detaylı girdilerle bu projeyi zenginleştirmektir. Girdiğiniz türü daha kapsamlı tanıtmak için Taksonomi yazısı girin.
Gönder
Tür Gözlemi Ekle
Tür Seç
Fotoğraf Ekle
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu platform, bizzat gözlediğiniz türlerin fotoğraflarını paylaşabilmeniz için geliştirilmiştir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Net ve anlaşılır görseller yükleyin.
Her zaman bir türü kusursuz netlikte fotoğraflamanız mümkün olmayabilir; ancak buraya yüklediğiniz fotoğraflardaki türlerin özellikle de vücut deseni gibi özelliklerinin rahatlıkla ayırt edilecek kadar net olması gerekmektedir.
2
Özgün olun, telif ihlali yapmayın.
Yüklediğiniz fotoğrafların telif hakları size ait olmalıdır. Başkası tarafından çekilen fotoğrafları yükleyemezsiniz. Wikimedia gibi açık kaynak organizasyonlarda yayınlanan telifsiz fotoğrafları yükleyebilirsiniz.
3
Paylaştığınız fotoğrafların telif hakkını isteyemezsiniz.
Yüklediğiniz fotoğraflar tamamen halka açık bir şekilde, sınırsız ve süresiz kullanım izniyle paylaşılacaktır. Bu fotoğraflar nedeniyle Evrim Ağacı’ndan telif veya ödeme talep etmeniz mümkün olmayacaktır. Kendi fotoğraflarınızı başka yerlerde istediğiniz gibi kullanabilirsiniz.
4
Etik kurallarına uyun.
Yüklediğiniz fotoğrafların uygunsuz olmadığından ve başkalarının haklarını ihlâl etmediğinden emin olun.
5
Takson teşhisini doğru yapın.
Yaptığınız gözlemler, spesifik taksonlarla ilişkilendirilmektedir. Takson teşhisini doğru yapmanız beklenmektedir. Taksonu bilemediğinizde, olabildiğince genel bir taksonla ilişkilendirin; örneğin türü bilmiyorsanız cins ile, cinsi bilmiyorsanız aile ile, aileyi bilmiyorsanız takım ile, vs.
Gönder
Tür Ara
Aradığınız türü bulamadıysanız buraya tıklayarak ekleyebilirsiniz.