Evrim Ağacı
Reklamı Kapat
Reklamı Kapat

Yüz tanıma araçlarında kullanılan sinir ağları, şimdi karanlık madde arayışlarında ve karanlık maddelerin karakterizasyonunda da kullanılıyor.

Bu yazı, MIT Technology Review 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 7 ay 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.

Karanlık maddeyi hiçbir zaman doğrudan doğruya tespit etmedik veya ölçmedik, ancak onun var olduğunu biliyoruz. Çünkü karanlık maddenin evrenimiz üzerindeki etkilerini gözlemleyebiliyoruz. Bildiğimiz anlamıyla maddenin ("görünen maddenin") uyguladığı kütleçekimi, yıldızların ve galaksilerin birçok hareketini açıklamakta yetersiz kalıyor. Bu da bize işin içinde başka bir faktörün de olduğunu düşündürüyor.

Karanlık madde de dahil olmak üzere tüm maddeler ışık ışınlarını hafifçe bükebilir ve teleskoplarımızla yaptığımız gözlemlerde “zayıf kütleçekimsel kırılmalara” neden olabilir. Bilim insanları bu kırılmaları, karanlık maddeye rastlamanın oldukça muhtemel olduğu bölgeleri detaylarıyla ortaya koymak için gece gökyüzünde kullanabilir.

Tanıdık Yüzler Aramak

İsviçre’nin Zürih Federal Teknoloji Enstitüsü’nden bir araştırma ekibi, karanlık maddenin neden olduğu zayıf yerçekimsel kırılmalardaki silik bulgulara rastlayabilme umuduyla görsel canlandırmaları analiz etmek için sıklıkla kullanılan türden bir sinir ağı modeli eğitti. Bilim insanlarının karanlık maddelerde aradıkları özellikleri öğreten simüle veriler, bu modeli beslemek için kullanıldı. Model, görüntülerdeki karanlık maddedeki potansiyel bulguları tespit etme ve etiketleme konusunda bilim insanlarına kıyasla %30 daha isabetli sonuçlar verdi.

Bu makine öğrenimi modeli daha sonra Avrupa Güney Rasathanesi’nin “Kilo-Degree Survey” projesinde oluşturulan gerçek karanlık madde haritalarını analiz etmek için de kullanıldı. Physical Review D dergisinde yayınlanan bulgular, modelin haritaları güncel yöntemlerden daha ayrıntılı bir şekilde analiz edebildiğini ve karanlık maddenin olası konumunu daha isabetli bir şekilde modelleyebildiğini göstermektedir.

Araştırma ekibi, evrenin genişlemesini sağlayan gizemli bir güç olan karanlık enerjinin dağılımı ve davranışı hakkında daha fazla bilgi edinmek için modeli gelecekte diğer kozmolojik haritalara uygulamayı umuyor.

Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 4
  • Bilim Budur! 3
  • Muhteşem! 1
  • Umut Verici! 1
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Merak Uyandırıcı! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  1. Çeviri Kaynağı: MIT Technology Review | 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 29/09/2020 14:57:52 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/8254

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
Instagram
Makale
Kozmoloji
Bakteriler
Covid-19
Doğru
Diş Hekimliği
Hormon
2019-Ncov
Göz
Hamile
Olasılık
Mutasyon
Küresel Isınma
Ribozim
Kedigiller
Bilim
Sosyal
Bağışıklık Sistemi
Dna
Safsata
Epidemik
Evrim Ağacı
Lgbt
Obstetrik
Maymun
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
“Hepimiz bir öğütücünün içindeyiz. Ancak sadece bazılarımız yıldızlara bakıyor.”
Oscar Wilde
Geri Bildirim Gönder