Her ay karşılaştığımız ilginç bilimsel gelişmeleri tam olarak aktarmak için yeterli zaman bulmak ne yazık ki mümkün olmuyor. Daha önceki yıllarda, yıl sonlarında gözümüzden kaçmaya yüz tutmuş harika bilim haberlerini derlemiştik. Bu yıl ise bu derlemeleri aylık olarak yapma yolunda bir deneme yapıyoruz. Ekim ayının öne çıkanları arasında; normal ve glütensiz spagettiler arasındaki mikroyapısal farklar, etkileyici yılan saldırılarının kaydı, Mars'taki vadilerin oluşumunun ardındaki gizem ve kelime oyunu meraklıları için en yüksek puanlı Boggle tahtasının hesaplamalı bir kanıtı bulunuyor.
En Yüksek Puanlı Boggle Tahtası Nasıl Bulundu?
Bazen okuyucularımızdan ilginç araştırma projeleri hakkında değerli bilgiler alıyoruz. Bu projeler bazen Boggle gibi klasik oyunları da içeriyor. Boggle'da oyuncular, belirlenen süre içinde 4x4'lük bir harf kümesinden olabildiğince çok kelime bulmaya çalışır. Yazılım mühendisi Dan Vanderkam, kendi hazırladığı ve Boggle tahtası için en yüksek puanı elde edecek konfigürasyonu bulma çabasını anlattığı bir ön baskıyı paylaştı. Yukarıda görülen tahta, Vanderkam'ın ilk hesaplamalı kanıtına göre toplam 3.625 puana ulaşıyor ve "replastering" kelimesi en uzun kelime olarak öne çıkıyor.
Vanderkam, bu süreci ve çözümünü kendi blogunda detaylıca belgelemiş ve bu problemle gerçekten ilgilenen tek kişi olabileceğini kabul etmiş. Ancak bu tamamen doğru değil; 1982 yılında da benzer bir çalışma yapılmış ve 2.195 puanlık bir optimal tahta bulunmuş. Vanderkam'ın tahtası en yüksek puanlı olarak biliniyordu ancak standart arama yöntemleriyle bunu kanıtlamak oldukça zordu. Vanderkam'ın çözümü, benzer desenlere sahip tahta konfigürasyonlarını gruplara ayırarak ve her tahtanın puanını tek tek hesaplamak yerine üst sınırları bularak işe yaramayanları elemek üzerine kuruluydu. Kısacası, eski usul bir "dallan ve sınırla" tekniği kullanılmış.
Mısır'ın Karnak Tapınağı'nın Kökenleri
Mısır'ın Luksor yakınlarında, Nil Nehri'ne yaklaşık 500 metre mesafede bulunan Karnak Tapınağı, hem arkeologların hem de milyonlarca turistin ilgisini çeken bir yer. Ancak tapınağın kesin yaşı uzun süredir tartışma konusu olagelmiştir. Günümüze kadar yapılan en kapsamlı jeolojik araştırma, tapınağın kökenleri ve zaman içindeki evrimi hakkında yeni bilgiler sunuyor.
Araştırmacılar, tapınak alanından ve çevresinden alınan binlerce sediman çekirdeği ve seramik parçasını analiz ederek bölgedeki peyzajın zamanla nasıl değiştiğini haritalandırdı. Sonuçlar, tapınağın bulunduğu alanın MÖ 2520 civarında Nil Nehri tarafından düzenli olarak sular altında kaldığını gösteriyor. Buna göre, Karnak'taki ilk kalıcı yerleşimin, en eski tarihli seramik parçalarına uygun olarak MÖ 2591 ile MÖ 2152 yılları arasında kurulduğu düşünülüyor. Bu dönem, nehir kanallarının tapınağın inşa edileceği daha yüksek bir zemin oluşturmasıyla örtüşüyor. Binlerce yıl boyunca bu kanallar ayrıldıkça, tapınak için ayrılan alan ve dolayısıyla tapınak kompleksi de genişlemiş.
Bu bulgular, Mısır'ın yaratılış mitleriyle de destekleniyor olabilir. Araştırmacılardan Ben Pennington, "Theban elitlerinin Karnak'ın konumunu yeni bir yaratıcı tanrı formu olan 'Ra-Amun'un yaşam alanı olarak seçtiğini düşünmek cazip geliyor, çünkü bu, çevredeki sudan yükselen yüksek bir arazi kozmogonik sahnesine uyuyor," diyor. Orta Krallık (MÖ yaklaşık 1980–1760) dönemine ait daha sonraki metinlerde, 'Kaos Suları'ndan yükselen 'ilk tepe' fikri geliştirilmiştir. Bu dönemde, yıllık selin geri çekilmesiyle Karnak'ın üzerine kurulduğu tepenin yükseliyor ve büyüyor gibi görünmesi bu sahneyi yansıtıyordu.
Mars'taki Vadilerin Gizemi
Mars'ın en ilgi çekici özelliklerinden biri, bazı kumullarında oluşan gizemli vadiler. Bilim insanları, bu vadilerin oluşumu için iki hipotez öne sürdü. İlk hipoteze göre, bu vadiler gezegenin geçmişinde sıvı suyun var olduğu bir dönemdeki toprak akıntılarının bir sonucu. İkinci hipotez ise, vadilerin günümüzde yüzeydeki karbondioksit buzunun mevsimsel birikmesi ve süblimleşmesi (katıdan gaza geçişi) nedeniyle oluştuğunu öne sürüyor. Yapılan yeni bir araştırma, ikinci hipotezi güçlü bir şekilde destekliyor.
Karbondioksit buzunun Mars'taki toprak akıntılarını nasıl tetikleyebileceği üzerine yaptığı önceki araştırmalara dayanarak, Hollanda'daki Utrecht Üniversitesi'nden yerbilimci Lonneke Roelofs, Mars koşullarını simüle eden bir tesise sahip olan İngiltere'deki Open University'deki bilim insanlarıyla işbirliği yaptı. Farklı tortu tipleriyle çeşitli deneyler yaparak farklı açılarda kumul eğimleri oluşturdu ve buz bloklarını eğimin tepesinden bıraktı. Doğru açıda, buz blokları kumlu eğime batarak aşağı doğru hareket edip bir vadi oluşturdu. Roelofs, bu etkiyi "kazan bir köstebek" veya "Dune" filmindeki "kum solucanlarına" benzetti.
Roelofs'a göre Mars'ta karbondioksit buzu kış aylarında yüzeyde oluşuyor ve ilkbaharda süblimleşmeye başlıyor. Buz blokları, kumul tepelerinin gölgeli tarafında bulunan kalıntılardır. Sıcaklık yeterince yükseldiğinde kırılırlar ve eğim boyunca aşağı kayarlar. En altta, tüm karbondioksit buharlaşana kadar süblimleşmeye devam ederler ve geride bir kum çukuru bırakırlar.
Yılan Sokmaları Anbean Görüntülendi
Yılanlar, avlarına 60 mikrosaniyeden daha kısa bir sürede ısırabilirler ve bu saldırıları yüksek çözünürlükte kaydetmek uzun zamana kadar teknolojik olarak mümkün değildi. Avustralya'daki Monash Üniversitesi'nden araştırmacılar, yılanların benzersiz ısırma stilleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için 36 farklı yılan türünü bu şekilde test etti. Sonuçlar, Deney Biyolojisi Dergisi'nde yayımlanan bir makalede detaylandırıldı. Ve evet, bu saldırılara ait harika video görüntüleri de mevcut.
Alistair Evans ve Silke Cleuren, tıbbi ve farmasötik uygulamalar için yılan zehri hasatının yapıldığı Paris'teki Venomworld'e gitti. Her yılan türü için, tıbbi jel silindirini et taklidi yaparak yılana dokundurdular, ta ki yılan atılıp zehir dişlerini jelle buluşturana kadar. İki kamera, saniyede 1000 kare hızında çekim yaparak 100'den fazla bireysel saldırıyı büyük bir ayrıntıyla kaydetti.
Bulgular arasında şunlar yer alıyor: Engereklere benzeyen yılanlar saldırırken en hızlı hareket edenlerdi ve küt burunlu engerek, saniyede 710 m/s²'ye varan ivmeyle 22 mikrosaniye içinde ısırığı gerçekleştirdi. Tüm engerekler, saldırıdan sonra 100 mikrosaniye içinde ısırığı gerçekleştirdi. Buna karşılık, pullu ölüm engereği sadece 2.5 m/s²'ye ulaşabildi. Engereklere benzeyen yılanlar bazen ısırık açısını beğenmezlerse dişlerini çekip yeniden takıyorlardı; ancak o zaman zehirlerini enjekte ediyorlardı. Cape mercan kobrası gibi elapidler, zehirlerini enjekte etmek için avlarını tekrar tekrar ısırırken, colubridsler azami miktarda zehir sağlamak için çenelerini bir yandan diğer yana savurarak avlarında yırtıklar açıyorlardı.
Spagettinin Sırları
Spagetti, çoğu makarna gibi, su ile karıştırılarak macun haline getirilen ve istenen şekli vermek için ekstrüde edilen irmik unundan yapılır. Ticari ürünler daha sonra kurutulur; bu, bu işlem sırasında tellerin çatlamasının kolay olması nedeniyle hala aktif bir araştırma alanıdır. Hatta spagettinin hem pişirme hem de yeme ile ilgili çeşitli özelliklerini anlamaya yönelik şaşırtıcı sayıda bilimsel makale yayınlanmıştır; örneğin, makarnayı ağza çekmenin mekaniği veya onu tükürmenin (yani "ters spagetti problemi"); kuru spagetti tellerinin üç veya daha fazla parçaya dağılarak değil, düzgün bir şekilde ikiye nasıl kırılacağı.
Makarna ayrıca oldukça düşük bir glisemik indekse sahiptir ve bu nedenle kalp hastalığı veya tip 2 diyabeti olanlar için iyi bir seçenektir. Gluten intoleransı olan insan sayısındaki artışla birlikte, glütensiz spagetti bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Dezavantajı, glütensiz makarnanın doğru şekilde pişirilmesinin daha zor olması ve tadı ve dokusu (ağız hissi) açısından normal makarnadan belirgin şekilde daha az tatmin edici olmasıdır. İkincisinin nedeni, mikroyapıda yatmaktadır.
Yazarlar, hem normal hem de glütensiz makarnanın mikroyapısını - yani glüten matrisini ve yapay karşılığını - analiz etmek için küçük açılı x-ışını saçılımı ve küçük açılı nötron saçılımı kullandılar. Suda değişen tuz konsantrasyonlarıyla 'al dente' pişirilen makarnaları incelediler. Glüten matrisi sayesinde normal makarnanın yapısal bozulmaya karşı daha iyi dirence sahip olduğunu ve doğru miktarda tuz eklemenin bu matrisi daha da güçlendirdiğini buldular; yani sadece damak tadına göre tuz eklemek yeterli değil. Bu, glütensiz makarna için daha iyi bir alternatif matris geliştirilmesine yol açabilir; bu matris yapısını daha iyi koruyacak ve normal makarnaya daha yakın bir tat ve ağız hissi verecektir.
Makine Öğrenimi Antik Sanatçıları Tanımlayabilir mi?
Parmak olukları, tarih öncesi sanatın en eski örneklerinden biridir ve genellikle Güney Avustralya, Yeni Gine ve Avrupa'nın bazı bölgelerindeki mağaraların duvarlarına kazınmış olarak bulunur. Bunlar temelde, bu duvarları kaplayan "ay sütü" (yumuşak bir mineral film) içinde parmaklarla çizilmiş izlerdir. Bu olukları bırakan insanlar hakkında çok az şey biliniyor ve bazıları biyometrik parmak oranları veya el büyüklüğü ölçümlerine dayanarak çıkarımlar yapmaya çalışsa da - özellikle bu işaretlerin erkekler tarafından mı yoksa kadınlar tarafından mı yapıldığına dair - bu yöntemler tutarsız sonuçlar üretir ve insan hatasına ve yanlılığına eğilimlidir.
Bu nedenle Griffith Üniversitesi'nden dijital arkeolog Andrea Jaladonia, potansiyel bir araç olarak makine öğrenimi görüntü tanıma yöntemlerini denemeye karar verdi ve bulgularını Bilimsel Raporlar dergisinde yayımlanan bir makalede detaylandırdı. 96 yetişkin gönüllüyü, iki farklı ortamda kendi parmak oluklarını oluşturmaları için görevlendirdi: birisi sanal gerçeklik ortamında, diğeri ise gerçek şeye benzeyen ay sütü kili için bir ikame üzerinde. Ekibi, bu olukların görüntülerini alıp daha sonra bu görüntüleri iki yaygın görüntü tanıma modelini eğitmek için kullandı.
Sonuçlar karışıktı. Sanal gerçeklik görüntüleri en kötü performansı gösterdi ve olukların erkekler tarafından mı yoksa kadınlar tarafından mı yapıldığını sınıflandırma konusunda oldukça güvenilmez sonuçlar verdi. Gerçek kil üzerinde üretilen görüntüler daha iyi sonuçlar verdi ve hatta bir modelde %84'e varan doğruluk oranına ulaştı. Ancak modellerin aşırı uyum sağladığına dair de işaretler vardı; yani genelleştirilmiş kalıplardan ziyade eğitim verilerindeki desenleri ezberledikleri anlamına geliyordu. Bu nedenle, gerçek kullanıma hazır olmadan önce yaklaşımın daha fazla iyileştirilmesi gerekiyor. Cinsiyet sınıflandırmasının belirlenmesinin neden önemli olduğu sorulduğunda Jalandoni, "Bu bilgi, kültürel nedenlerle kimlerin belirli alanlara erişebileceğine karar vermek için kullanılmıştır" diye açıkladı.
