Teknoloji - Tıpacı

6. Şubat 2016

Cep Telefonları ve Kablosuz Cihazlar Kanser İle Bağlantılı‏ Olabilir Mi?

Yayınlanan bir meta-araştırma, cep telefonları kanser ile bağlantılamayı başardı. Fakat ortada yeteri kadar kanıt olmadığını söyleyenler de var. Yeni bir çalışmaya göre, kablosuz cihazlardan emilen radyasyon, kullanıcılarda metabolik bir dengesizliğe sebep olabilir ve bu da kanser ile siniryıkımsal hastalıklar dahil çeşitli sağlık tehlikelerine yol açabilir.

“Düşük şiddetli Radyofrekans Işımasının Biyolojik Etkinlikte Oksidatif Mekanizmaları” başlığı taşıyan bir derleme makalesi, bu hafta Electromagnetic Biology & Medicine dergisinde yayınlandı ve “yaşayan hücrelerdeki düşük şiddetteki radyo frekans ışımasının (RFR) oksidatif etkileri” üzerinde mevcut halde bulunan ve hakem denetiminden geçmiş deneysel veriyi yeniden gözden geçirdi. (Oksidatif: Oksijen varlığında meydana gelen)

Yazarlardan Dr. Igor Yakymenko’ya göre, bu şekildeki bir metabolik dengesizlik veya oksidatif stres, “duyarlı oksijen türü (ROS) üretimi ve antioksidan savunma arasındaki bir dengesizlik.” Çalışmanın varsaydığına göre, tekrarlı RFR’ye maruz kalmaktan kaynaklanan oksidatif stres, kanser ve diğer hastalıklarla bağlantılı. Yakymenko şöyle diyor:

“Bu veriler, bu tür radyasyonun insan sağlığına yönelttiği gerçek tehlikelerin açık bir işareti.”

Amerikalı ve Ukraynalı bilim insanları tarafından yapılan çalışma, düşük yoğunluklu RFR’nin oksidatif etkileri ile ilgilenen, hakem denetiminden geçmiş ve şu an mevcut olan 100 çalışmanın içinde, genel olarak 93 tanesinin RFR’nin biyolojik sistemlerde oksidatif etkilere sebep olduğunu onayladı. Çalışmanın söylediğine göre, “sıradan kablosuz ışınım”, hücrelerdeki ROS üretimini tetikleyebilir.

Yakymenko, günde 20 dakika olmak üzere beş sene cep telefonu kullanmanın, beyin tümörünün bir türünün oluşması tehlikesini üç kat artırabildiğini, günde bir saat olmak üzere dört yıl boyunca cep telefonu kullanmanın ise belirli tümörlerin tehlikesini üç ila beş kat artırdığını söyledi.

Birleşik Devletler Ulusal Kanser Kurumu, 2014 yılı boyunca ABD çapında yaklaşık 23.400 yeni birinci derece zarar verici beyin ve merkezi sinir sistemi kanser vakalarının teşhis edildiğini tahmin ediyor. Yakymenko, ayrıca beyin ve buna bağlı kanserlerin gelişmesinin 30 yıl kadar fazla süre alabildiğine dikkat çekti. New York Daily News’a konuşan Yakymenko şunları söylüyor:

“Veriler, yetişkin olarak çoğunlukla 10 yıla kadar cep telefonu kullanmış yetişkinlerden elde edildi. Çocukluğunda cep telefonu kullanmış çocuklar için durum çarpıcı bir şekilde farklı, çünkü zararlı etmenlere karşı çok daha hassaslar ve bunu hayat boyu kullanacaklar.”

Kuşkucular ise yeni çalışmanın bir “meta çalışma” veya diğer çoğu incelemenin bir derlemesi olduğuna vurgu yapıyor. Geniş çalışma, sırayla bu değerlendirmelerin sahip olduğu eksikliklerin tümünü miras olarak alıyor, bunlara çalışmaya katılanların bildirilerindeki muhtemel yanlışlıklar, geri çağırma önyargısı ve teknolojideki değişimler de dahil.

Özellikle cep telefonu kullanımının artmasıyla, cep telefonu kullanımı ve kanser arasındaki bağlantılar yıllar boyunca baş gösterdi. Örneğin Birleşik Devletler’de, 2000’den 2010’a kadar kullanım üç kat arttı. Böyle bağlantıların ileri sürülmesi, cep telefonlarının radyo dalgaları aracılığıyla iyonize etmeyen radyasyon salınımları ve vücudun bu tür enerjiyi emmesi tarafından körükleniyor.

2011’de, Dünya Sağlık Örgütü’nün Uluslararası Kanser Araştırma Birimi, konu üzerindeki tüm mevcut bilimsel kanıtları inceledikten sonra, cep telefonu kullanımının “muhtemel kanser yapıcı” olduğunu söyledi. Araştırmaya katılan 31 UKAB bilim insanı, daha kesin bir karara varmak için daha fazla araştırmanın gerekli olduğunu söylemişti. Özellikle UKAB, cep telefonu kullanımı ile bağlantılı olarak bir beyin kanseri olan gliyom için artan bir tehlike bulmuştu.

UKAB’ın bildirisinden sonra, İngiltere Kanser Araştırmaları, UKAB gibilerin hesaba kattığı çalışmalarda bilinen “zayıflıklar” olduğuna dikkat çekmişti. 2014’te İngiltere Kanser Araştırmaları, “bir cep telefonu kullanmanın beyin tümörlerine neden olma ihtimali görünmediğini, özellikle laboratuvar araştırmasının bunun olabileceğine dair biyolojik bir yöntem göstermediğini” söyledi. Örgüt yine de “kesin olarak hiçbir tehlikenin bulunmadığını söylemek için yeterli miktarda iyi kanıtın olmadığını” ekledi.

ABD Ulusal Kanser Kurumu ayrıca kanser-cep telefonu bağlantısında kararsızlıklarını belirtti. Ulusal Sağlık Kurumları’nın alt organının 2013 yılında söylediğine göre:

“Kafaya yakın şekilde tutulan cep telefonlarından gelen radyo frekanslarının beyni ve diğer dokuları etkileyebileceği konusunda bazı endişeler olmuşsa da, bugüne kadar yapılan hücre, hayvan veya insan çalışmalarında radyo frekans enerjisinin kansere sebep olduğuna dair hiçbir kanıt yok.”

Genel olarak DNA’nın zarar görmesinin kanserin gelişmesi için gerekli olduğu kabul edilir. Ancak iyonlaştıran ışımadan farklı olarak, radyo frekans enerjisi, hücrelerde DNA hasarına sebep olmaz ve hayvanlarda kansere sebep olduğu veya hayvanlardaki bilinen kimyasal kanserojenlerin kansere sebep olan etkilerini artırdığı bulunmamıştır.”

Mayıs’ta, dünya çapından yaklaşık 200 biyoloji ve sağlık bilim insanından oluşan bir ekip, Dünya Sağlık Örgütü ve hükümetlerden cep telefonlarının kanser bağlantılarına karşı önlem almalarını istedi. Kolombiya Üniversitesi’nden Fizyoloji ve Hücre Biyofiziği Bölümü’nden Dr. Martin Blank ise şunları söylüyor:

“Açık açık söylüyorum ki, bunlar vücutlarımızdaki yaşayan hücrelere zarar veriyor ve çoğumuzu erkenden öldürüyor. Bize zarar veren bir şey ürettik ve kontrolden çıkıyor. Edison’un ampulünden önce, çevremizde çok az elektromanyetik ışıma vardı. Bugünkü seviyeler, doğal seviyelerden kat kat yüksek ve bu ışımayı salan tüm yeni cihazlar yüzünden hızlı bir şekilde büyüyor.”

Gelecek ay Kaliforniya Berkeley’de bir Bilme Hakkı kanunu çıkacak ve federal ilkeler uyarınca cep telefonu satan yerler, müşterilerine cep telefonlarının ne kadar ışınım yayabildiğinin yanında güvenli cep telefonu kullanımı için talimatlar içeren bir bildiri veya bilgilendirici işaret sunmak zorunda kalacak.

Çeviren: Ozan Zaloğlu (Evrim Ağacı)

Düzenleyen: Osman Öztürk (Evrim Ağacı)

Kaynak:

RT
Igor Yakymenkoa, Olexandr Tsybulinb, Evgeniy Sidorika, Diane Henshelc, Olga Kyrylenkod & Sergiy Kyrylenkoe Oxidative mechanisms of biological activity of low-intensity radiofrequency radiation Electromagnetic Biology and Medicine Published online: 07 Jul 2015 DOI:10.3109/15368378.2015.1043557

31. Ocak 2016

İnsan Bilinci Yapay Bir Vücuda Aktarılabilecek Mi?

Bugünün belirsiz dünyasında ölümden kaçış yok, fakat şimdi, Humai adındaki yeni bir şirket, bu vakitsiz sorunun üstesinden bizim için gelebileceğini düşünüyor ve insanların bilinçlerini yeni, yapay bir vücuda aktarmayı vadediyor.

Eğer kulağa bilim kurgu gibi geliyorsa, çünkü hâlâ öyle, bunun sebebi Humai’nin iş tasarısı için gereken teknolojinin hiçbiri hazır ve çalışır durumda değil. Fakat bu durum şirketin CEO’su olan ve takımının ilk insanı 30 yıl içinde yaşama döndüreceğini söyleyen Josh Bocanegra’nın gözünü korkutmuyor.
Peki birisinin bilincinin başka bir robot vücuda aktarılmasını nasıl ele alıyorsunuz? Humai’nin internet sitesinde açıkladığı üzere (yeni çağ destek müziği ile tamamlanmış halde gelen):”Konuşma şekilleri, davranış kalıpları, düşünce işlemleri ve vücudunuzun içten dışa nasıl çalıştığı hakkındaki bilgi verisi depolamak için yapay zeka ve nanoteknoloji kullanıyoruz.

Bu veri birden çok algılayıcı teknolojisine şifrelenerek ölmüş bir insanın beyniyle beraber yapay bir vücuda kurulacak. Klonlama teknolojisini kullanarak, beyin olgunlaştıkça onu eski haline getireceğiz.”

Bunlar sade bir konuşmada ne anlama geliyor? Beyinlerimizin bilgisayara yüklenmesiyle kulağa epey teknolojik tekillik gibi gelse de, şirket temel olarak sadece beyninizi dondurmak ve teknoloji onu alıp onarmaya hazır olduğu zaman başka bir vücuda geri koymak istiyor. Bocanegra, Popular Science‘a şu açıklamalarda bulunuyor: “Teknoloji tamamen geliştiği zaman, beyni yapay bir vücuda nakledeceğiz. Yapay vücudun işlevleri, beyin dalgaları ölçülerek düşünceleriniz ile kontrol edilecek. Beyin yaşlandıkça, onu onarmak ve hücreleri iyileştirmek için nanoteknolojiyi kullanacağız. Klonlama teknolojisi de buna yardımcı olacak.”

Bu kulağa yeterince açık geliyor, fakat gerçekte bu, dünya çapındaki bilim insanlarının on yıllar boyunca çabaladığı bir şey ve şimdiye kadar bunun gerçekten başarılabileceğine dair hiçbir kanıt yok.
Tabii ki, yapay kollar, robotlar ve hatta diğer insanların kolları gibi şeyleri kontrol etmek için beyin dalgalarını nasıl kullanacağımızı çözdük, fakat yalıtılmış bir beynin bağımsız olarak düşünmesini ve bir vücudu kontrol etmesini sağlamak tamamen başka bir mesele.

Buna ek olarak, davranış ve eylemlerimizi düzenleme konusunda beynimizin tek başına çalışmadığı gerçeği her geçen gün daha açık hale geliyor. Hormonlarımızın yaptığı geribildirimin yanısıra vücutlarımızın diğer bölümlerinden ve hatta bağırsaklarımızda yaşayan bakterilerden gelen bilgiler bu işlemde çok önemliler.

Bu sebeple, uzmanların henüz Humai’nin haber bültenine kayıt olmuyor olmaları şaşırtıcı değil. İngiltereli bir yazılım danışmanı olan Michael Maven, The Huffington Post‘a bu fikrin imkansıza son derece yakın olduğunu, bunun sebebinin kısmen Bocanegra’nın sadece iki araştırmacıdan oluşan (toplam beş takım üyesinin içinde) bir takımı olduğunu ve risk sermayesi olmadığını söylüyor.
“Bunu bir makineye nasıl bağlayacak? Bunu basitçe USB ile bağlayamazsınız. Nanoteknoloji bir cevap değil, moda sözcük. Yaşayan dokudan oluşan bir organdan okunabilir düşünce ve fikirleri çıkarabilen teknoloji, şu an sahip olduklarımızdan çok uzakta.”
Yapay Zeka uzmanı Andrea Riposati bir adım daha ileri gidiyor ve tasarının mantıklılığını sorguluyor. İhtiyaç duyulan teknolojinin 30 yıl içinde hazır olacağını düşünmek için hiçbir bilimsel sebep olmadığını açıklıyor.
Fakat Bocanegra The Huffington Post’a cevap vererek, Humai’nin meşru bir tasarı olduğunu, çok hırslı olduğunu fakat üzerinde çalışmaktan heyecan duymasının sebebinin bu olduğunu söylüyor.

Kaynak :

Bilimfili,
Sciencedaily, A new start-up wants to transfer your consciousness to an artificial body so you can live forever, www.sciencealert.com/a-new-start-up-wants-to-transfer-your-consciousness-to-an-artificial-body-so-you-can-live-forever

3. Ocak 2016

Oyun Bağımlısı Gençlerin Beyinlerinde Güçlü Bağlantılar Bulundu

Internet oyunu rahatsızlığına sahip binlerce gencin sahip olduğu belirtiler, başka bağımlılıklarla tıpatıp aynı görünebilir: Zaman ve oyuna harcanan para üzerinde kontrol kurulamaması, aile ve arkadaşlardan uzaklık, göz ardı edilen okul ödevleri. Addiction Biologydergisinde yayımlanan yeni bir araştırmaya göre ise bu kişilerin beyinleri de diğer bağımlılar gibi normal bireylerin beyinlerden farklı görünebilir. Oyun bağımlılığı olan gençlerin beyinlerindeki değişik bölgeler arasında normal insanların beyinlerine oranla daha güçlü bağlantılar görülebilir. Beyin fonksiyonları açısından bakıldığında kötü bir şey değilmiş gibi görünen bu bağlantılar, aynı zamanda bazı psikiyatrik sorunlara da yol açabiliyorlar.

Yayımlanan araştırmada araştırmacılar, internet oyunu bağımlılığı olan 78 genç ile bağımlılıkları olmayan 73 gencin beyin fMRI taramalarını alıp karşılaştırmaya tabi tuttular. Yapılan karşılaştırmada ise beyinde yer alan 25 farklı bölgenin bağlantılarına bakıldı.

Ortaya çıkan sonuçta internet oyunu bağımlılığı olan gençlerin beyinlerindeki bazı bölgeler arasında daha güçlü bağlantılar olduğu tespit edildi. Bunlardan bazıları bireyin bilişsel kabiliyetini artıran etkiler yaratıyordu. Mesela bağımlı bireyler, oyunlarda yaşanan saldırılar gibi ani ve önemli olaylara daha çabuk tepki verebiliyorlar.

Çalışmanın yazarlarından Jeffrey Anderson, PsyPost’a şu açıklamalarda bulundu: “Beyin ağları arasındaki bu güçlü bağlılık, hedeflere daha güçlü bir şekilde dikkat edilmesini ve çevre hakkındaki yeni bilgilerin daha çabuk algılanmasını sağlayabilir. Beyinde yaşanan değişimler sonunda bazı bireylerin daha verimli düşünmesine yol açabilir.”

Ancak ortaya çıkan diğer sonuçlar ise araştırmacıları endişelendiren niteliktelerdi. Güçlü bağlar down sendromlu, şizofrenik ve otizmli bireylerde de görülen dürtülerin kontrolü hususundaki zayıflığın, bağımlı insanlarda da görülmesine yol açabilir. Bu tarz bağlantılar ise bireyin dikkatinin daha çabuk dağılmasına yol açabilir.

Yapılan araştırma, internet oyunu bağımlılığı alanında gelecekte sinir bilimsel açıdan yapılacak araştırmalar açısından çok güzel bir temel oluşturmakta. Araştırmanın kadınları incelemediğini ve dolayısıyla internet oyunu bağımlılığına sahip tüm bireylerin beyinleri hakkında genelleme yapmanın doğru olmayacağını belirtmekte fayda var. Araştırmacılar bağımlılığa sahip kadınların, erkek bağımlılara kıyasla daha fazla ruh hali bozukluklarına sahip olduklarına dikkat çekiyorlar. Ayrıca araştırmacılar oyun bağımlılığına sahip bireylerin bu tarz bağlantılar geliştirdiği sonucuna ulaşmış olsalar da bu tarz beyin yapısına sahip bireylerin oyun bağımlısı oldukları ihtimali de bir kenarda durmakta.

Gelecek çalışmada araştırmacılar, bu bağlantıların bilişsel kabiliyeti ne düzeyde etkilediğini ölçmek istiyorlar.

Kaynak:

Popsci Türkiye
Doug Hyun Han,*, Sun Mi Kim, Sujin Bae, Perry F. Renshaw and Jeffrey S. Anderson Brain connectivity and psychiatric comorbidity in adolescents with Internet gaming disorder Addiction Biology 22 DEC 2015 DOI: 10.1111/adb.12347

28. Aralık 2015

Bilgisayarlar Düş Kurar mı?

Bilgisayarlarının rüyalarını analiz etmeye karar veren Google’ın yazılım mühendislerinin bulgularına göre,androidler elektrikli koyun düşlüyor! Hatta salyangoz kabuklu domuzlar, deveye benzeyen kuşlar ve köpek gibi balıklar da… Google’ın server bilgisayarlarının, alışılmış nesnelerin görüntülerini tanıma ve yaratma becerisini sınadıktan sonra bu kanıya varan araştırmacılar, deney sonucunda Escher’in çizimlerini ya da Dali’nin tablolarını anımsatan sonuçlara ulaştı.

Peki bu araştırmanın hedefi, bilgisayarlardan garip görüntüler yaratmalarını istemenin amacı nedir? Geleceğin parlak sanatçı robotlarının artistik potansiyellerini ortaya çıkarmaktan mı ibaret, yoksa daha bilimsel bir nedeni var mı? Asıl amaç elbette bütünüyle bilimsel: Google, bilgisayarların ne kadar verimli bir biçimdeöğrenebildiklerini bilmek istiyor.

Google’ın yapay sinir ağı bir tür bilgisayar beyin ve tasarımında hayvanlarda bulunan merkezi sinir sisteminden esinlenilmiş. Mühendisler bu ağa bir görüntü ilettiklerinde, ilk “nöron” katmanı şöyle bir bakıyor. Ardından bu katman, bir sonraki katman ile “haberleşiyor” ve görüntü işleme süreci başlamış oluyor. Bu süreç, nöron katmanı sayısı kadar (10-30 katman) yinelenirken, her bir katman görüntünün ne olduğu anlaşılana dek önemli özellikleri tanımlayıp izole ediyor. Bu nesne tanıma sürecinden sonra, sinir ağı bize nesnenin ne olduğunu söyleyebiliyor.

Google ekibi bu süreci tersine çevirebileceklerini fark etmiş. Yapay sinir ağına bir nesne söyleyip, o nesnenin bir görüntüsünü yaratmasını söylemişler. Bilgisayar da, nesneye ait olduğunu bildiği çeşitli özellikleri bir araya getirerek görüntü oluşturmayı denemiş. Bir çatal resmi istendiğinde, çatalın tanımlayıcı özellikleri bir sap ve sapın ucundaki birkaç sivri uçtur; boyut, renk ve duruş şekli önemli değildir. Bilgisayarların bu ayrımı yapıp yapamadığını anlamak için bir dizi görüntü çıktısı istenmiş. Tabi bazen sonuçlar pek beklendiği gibi çıkmamış. Örneğin aşağıdaki dambıl görüntülerinde, bilgisayarın değişik açılardan alınmış ve farklı uzaklık ya da boyuttaki dambıl görüntülerinin bir karışımını sunduğunu anlıyoruz. Dikkat ederseniz bilgisayar, ağırlık kaldıran kaslı kolu da dambılın bir parçası kabul etmiş. Google’da dambıl araması yaptığınızda karşınıza çıkan görüntülerin çoğu dambıl kaldıran bir kol oluyor. Bu nedenle bilgisayarı anlayışla karşılamak gerek.

Bilgisayarların nesnelerde görüntü tanıma yetenekleri, sanatçıların hayal gücüyle yarışacak düzeyde. Dağların arasında tapınaklar, ağaçlarda binalar ve insanlar veya çiçeklerde kuşlar görebilirler.

bilgisayarlar-dus-kurar-mi-bilimfilicom

Hatta bazen son derece ayrıntılı öğeler, ortada hiçbir şey yok gibiyken belirebilir. Aşağıdaki işlenmiş bulutlu gökyüzü fotoğrafı, Google’ın yapay sinir ağının bulutları bir şeylere benzetmede bir numara olduğunu kanıtlıyor. Ortada hiç görüntü yokken onları yaratan bu tekniğe “başlatımcılık (inceptionism)” adı veriliyor. Bilgisayarların bu teknikle ortaya koyduğu yapıtları inceleyebileceğiniz bir sanat galerisi bile var.

Tasarımcılar makineden belli bir görüntü istemek yerine, sanatsal çalışmalarını bütünüyle özgür biçimde yapmasını sağladıklarında, mekanik bir zihinden ortaya çıkan eserlerin güzelliğinden çok etkilenmişler. Mühendisler bu görüntüleri “rüya” olarak adlandırıyor. Rüyaları ortaya çıkarmak için bilgisayara beyaz gürültüden (tüm frekanslarda rastgele dağılımlı gürültü) oluşan bir boş “beyaz kağıt” veriliyor. Makine bu gürültüden desenler çekerek, düşsel manzaralar oluşturuyor. Bu tablolara baktığınızda, ancak ve ancak sonsuz bir düş gücünün ürünü olabileceklerini seziyorsunuz.

Kaynak:

Bilimfili
Iflscience.com “Google’s AI Can Dream, and Here’s What it Looks Like”
<http://www.iflscience.com/technology/artificial-intelligence-dreams>
Googlesearch

25. Aralık 2015

Dünya’nın İlk ATP ile Çalışan Çipi Yapıldı

Kolombiya Üniversitesi’nden bilim insanlarının çalışması sayesinde biyoloji ile mekaniğin birleşmesine bir adım daha yaklaşıldı. Yeni geliştirilen katı hal CMOS entegre düzenek, biyolojik –kimyasal bir proses sayesinde ATP’den enerjisini kazanıyor.

Prof. Ken Shepard liderliğinde yürütülen çalışmalar sayesinde dünyanın ilk kez izole edilen bir biyolojik proses kullanılarak entegre düzeneğe güç sağlandı. Devre cep telefonlar ve bilgisayarlarda kullanılan CMOS çiplerinin bir benzeri.

Araştırmacılar doğal iyon pompaları içeren yapay lipid ikili tabakası yaratarak, normal hücreler gibi ATP kullanan bir sistem geliştirdi. ATP kimyasal enerjiyi yaşayan hücreler arasında taşıyan bir koenzim. Fotosentez ve hücre solunumu sonucunda ortaya çıkan bu son ürün, hücre bölünmesi ve kas kasılması gibi canlı mekanik sistemlere güç veriyor.

Bilim adamları lipid membranını, normalde fotoğraf makinelerinden bildiğimiz CMOS (tümler metal oksit yarıiletken) entegre devreye bağlayarak iyon pompasıyla besledi .

“ İyon pompası temelde transistörler gibi çalışır. Bizim kullandığımız pompa , nöronlarda potansiyel birikimi için kullanılıyor. Bu pompa yapay lipid membranları arasında gerçekten potansiyel üretiyor. IC ile birlikte paketlediğimiz sistemde, pompalanan iyonlar membrandan geçerek devreye enerji sağlıyor,” diyor Prof. Ken Shepard.

Yapay olarak geliştirilen bu sistemde farklı bir yaklaşım izlendiğinden, geçmişte denenen sistemlerden daha başarılı. Çünkü bu sistem tümüyle canlı sistemler çiplerle birleştirildi.

“Artık hücrenin tümüne ihtiyacımız yok. Sadece hücrenin işimize yarayan kısmını alıyoruz. Bu proje için ATPazları(ATP kinaz) izole ettik, çünkü bu proteinler sayesinde ATP’den enerji elde edebiliyoruz,” diyor Prof. Shepard .

Bu teknolojinin kullanım alanının geniş olması gerçekten araştırmacıları heyecanlandırıyor.

Burada asıl zorluk sistemi küçültmek ve biyolojik bozunmayı yönetmek için yöntem bulmak. Zorluklar bir yana bırakılırsa, biyolojik ve elektronik prosesleri birleştirmek insanın hayal gücünü ateşliyor.

Kaynak :

GerçekBilim
Jared M. Roseman, Jianxun Lin, Siddharth Ramakrishnan, Jacob K. Rosenstein & Kenneth L. Shepard Hybrid integrated biological–solid-state system powered with adenosine triphosphate Nature Communications6,Article number:10070doi:10.1038/ncomms10070 Published 07 December 2015
Engineering

23. Aralık 201525. Şubat 2024

Btech Innovation, medikal 3 boyutlu üretim konusunda öncü rol üstleniyor

Hacettepe Teknokent’te konumlanan Btech Innovation, endüstriyel 3 boyutlu üretim dikeyinde gelecek vaad ediyor. BTech Group’un sağlık alanındaki faaliyetlerini üstlenen yeni nesil girişim, 3 boyutlu baskı teknolojilerinde öncü rol üstleniyor.

Kısaca bahsetmek gerekirse Btech kanser, yaralanma ve kaza gibi sebeplerle kaybedilen kemik dokuları yerine kişiye özel protezler geliştiren bir teknoloji şirketi. Dünyada oldukça yeni olan bu dikeyde Türkiye’yi temsil eden girişim 2014 yılından bu yana medikal 3 boyutlu üretime odaklanıyor.

Protezler ve fiziksel modeller

Üç boyutlu üretim konusunda tecrübeli bir ekip tarafından kurulan Btech Innovation, sıkça ihtiyaç duyulan kafa, yüz, çene, kalça ve diz bölgesi protezlerini üretiyor. Savunma sanayisinden yatırımcıların da desteğini alan girişm, bu protezleri üretmek için de özel geliştirilmiş titanyum ile üretim yapabilen 3 boyutlu yazıcıları kullanıyor.

Btech‘in diğer bir faaliyet alanı ise 2 boyutlu radyolojik görüntüleri 3 boyutlu fiziksel modellere çevirmek. Bu modeller sayesinde cerrahlar ameliyatlara 3 boyutlu modeller üzerinde çalışma yapabiliyor. Hem önemli ameliyatlarda prova yapabiliyor, hem de tümörlü veya riskli bir bölge varsa bunu 3 boyutlu olarak tüm dokularla ilişkisini görebiliyor.

3 boyutlu baskı teknolojisinden faydalanan kaplumbağa

Genel Müdür Kuntay Aktaş‘tan aldığımız bilgiye göre Btech Innovation yaptığı çalışmalarla uluslararası kanalların da dikkatini çekmiş ki BBC ve Discovery Channel belgesellerine giren kaplumbağa çalışması da bunlardan biri.

Dünyanın en büyük ikinci sağlık fuarı olan Arab Health’te bu sene ilk defa medikal ‘3D printing’ bölümü kurulduğunu paylaşan Kuntay Aktaş, bu fuarda yer alacaklarını ve küresel bir büyüme hedeflediklerini ekliyor. Türkiye pazarında ise diğer oyuncularla birlikte tecrübe paylaşımına dayalı ilişki sürdürdüklerini ve pazarı hep birlikte büyütmeye çalıştıklarını dile getiriyor.

Kuntay Aktaş, şu anda ürettikleri 3 boyutlu protezlerin parasının hastalar tarafından ödendiğini ama devlet tarafından ödeme yapılmasına dair çalışmaların tamamlanmak üzere olduğunu da paylaşıyor.

Bu yıl de YFYİ’de sağlık kategoriside TEB Büyük Ödülü ve 25 bin TL değerinde ABD Kampı Özel Ödülü kazanan Btech, umuyorum bu ayrıntılı tanıtımımızla çalışmalarını daha ileri bir noktaya taşıyacaktır.

Kaynak: Webrazzi

19. Aralık 2015

Artısıyla eksisiyle bilgisayar oyunlarının bireylere etkisi

Bilgisayarın bizlere sunduğu imkânlarla sanal ortamda sosyal medyanın ve bilgisayar oyunlarının kullanımı giderek yaygınlaşıyor. Birçoğumuz için bilgisayar kullanımı iş, günlük hatta özel hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Özellikle bilgisayar oyunlarının bağımlılık, agresyon, obezite ve duruş bozukluğu gibi olumsuz etkilerinin olduğu bilinirken diğer yandan bilgisayar oyunu oynayan kişilerin gerçek hayatta cinsiyet, dış görünüm, yaş ya da kültürel nedenlerle ifade edemediği şeyleri deneyimlemesine olanak sağladığı da belirtiliyor (Cole ve Griffiths, 2007).

Martoncik ve Loksa’nın yaptığı araştırma, çoklu kişilerle oynanan oyunların (World of Warcraft) sanal da olsa işbirliği, arkadaşlık gibi sosyal ilişkileri güçlendirerek oyuncuların yalnızlık duygularını ve sosyal fobilerini gerçek hayatta olduğundan daha az hissetmelerini sağladığını gösteriyor. Bu oyunlar ayrıca oyuncuların uzamsal görüş, zihinsel döndürme, ayrıntılara dikkat etme, görev değişimi, çoklu yönergelerin uygulanması, seçici dikkat bölünmüş dikkat ve dikkatin sürdürülmesi, karar verme, problem çözme, neden-sonuç ilişkilerini kurma becerilerini güçlendirerek deneyimlerin uzun süreli belleğe atılmasını yani öğrenmenin gerçekleşmesini sağlıyor (Bavelier, 2012).

Tabii ki de oyun oynamanın tüm bu yararlarının oynanan oyunlar için geçerli olduğunu belirtmekte fayda var. Çünkü yapılan araştırmalar oyuncuların sadece oyunlardaki performanslarını ölçerek gelişmeleri değerlendiriyor. Bu oyunlarla kazanılan becerilerin oyuncuların oyun dışındaki hayat olaylarına genellenebilirliği, ilişkilerine yansıyıp yansımadığı ya da nasıl yansıdığı henüz bilinmiyor. Dolayısıyla bilgisayar oyunu oynayanların hayatlarının her alanında dikkatli, doğru ve hızlı karar veriyor ya da zamanı iyi kullanıyor vs. olduğunu söyleyemeyiz.

Ancak yeni çalışmalar 3 boyutlu sanal ortamda oynanan oyunların problem çözme ve öğrenme becerilerini arttırarak bellek yapılarını oluşturmada 2 boyutlu olanlara kıyasla daha etkili olduğunu ortaya çıkardı.

Kaliforniya Üniversitesi’nden Clemenson ve Stark, daha önce hiç video oyunu oynamamış üniversite öğrencilerine iki haftayı aşkın bir sürede günde 30 dakika video oyunu oynatarak öğrencilerin beyin fonksiyonlarındaki gelişmeleri incelediler. Öğrencilerden 3 boyutlu olan Süper Mario veya 2 boyutlu Angry Birds oyunundan birini seçmesi istendi. Öğrencilere oyunları oynamaya başlamadan önce ve sonra beynin karmaşık öğrenme ve episodik (kişisel) bellek oluşumundan sorumlu alan olan hipokampusun fonksiyonlarıyla ilişkilendirilen bellek testlerinden olan nesne tanıma testi uygulandı. Sonuçlar 3 boyutlu video oyunlarını oynayan bireylerin bellek testlerinde daha iyi performans gösterdiğini ortaya çıkardı. Öğrencilerin bellek performanslarının yüzde 12 oranında arttığı belirlenirken 2 boyutlu oyun oynayanlarda herhangi bir gelişme gözlenmedi.

Öğrenme ve bellek nörobiyoloji merkezi araştırmacılarından Craig Stark sonuçları şu şekilde yorumluyor, “Öncelikle 3 boyutlu oyunlar 2 boyutu olanlarından öğrenilecek daha fazla karmaşık ve uzamsal bilgi içeriyor. Bu tip karmaşık ve uzamsal öğrenmeler beyni uyarmakla kalmayıp aynı zamanda hipokampusun çalışmasını da sağlıyor. Bireyler 3 boyutlu oyunlarda bir nevi kendilerini çevreleyen ortamlarda bulunarak doğal yaşam deneyimlerine benzer deneyimler yaşadıklarından tek bir bilişsel yapıya odaklanmaktansa birçok bilişsel işlevi aynı anda kullanarak deneyimlerini zenginleştiriyorlar.”

“Peki, video oyunlarını hipokampus fonksiyonlarını geliştirmek için kullanabilir miyiz?” sorusuna ise Stark’ın cevabı, “Genellikle aktif ve meşguliyetlerle dolu bir yaşam tarzının bilişsel yaşlanmayı geciktirdiği bilinir. Dünya turu yapamasak da olduğumuz yerde bizi hareketli ve meşgul tutacak birçok şey bulabiliriz. 3 boyutlu video oyunları da bize bunun için pratik bir yol sunuyor.”

3 boyutlu oyunların hipokampusu büyük ölçüde uyarmasının nedeninin 3 boyutlu yapay ortam sayesinde mi yoksa 3 boyutlu oyunların 2 boyutlu sürümlerinden daha karmaşık olduğu için mi gerçekleştiği henüz bilinmese de beyin fonksiyonlarının geliştirilmesine yönelik çalışmalar genler, çevre koşulları, kazalar ya da yaşlanmayla birlikte azalan fonksiyonların geri kazanılmasına yardımcı olacaktır.

Kaynak: Gaia Dergi, Science Alert, JNeurosci, Liebert Pub, CMS

Cyberpsychol Behav. 2007 Aug;10(4):575-83. Social interactions in massively multiplayer online role-playing gamers. Cole H(1), Griffiths MD.
Virtual Environmental Enrichment through Video Games Improves Hippocampal–Associated Memory. Gregory D. Clemenson and; Craig E.L. Stark
Brain Plasticity Through the Life Span: Learning to Learn and Action Video Games Daphne Bavelier, C. Shawn Green, Alexandre Pouget, and Paul Schrater
Vol. 35: 391-416 (Volume publication date July 2012)

DOI: 10.1146/annurev-neuro-060909-152832

17. Aralık 2015

Evde Yapabileceğiniz Beyin Tarayıcıları Geliyor!

Conor Russomanno ve Joel Murphy’nin bir rüyaları var: evde üç boyutlu yazıcınızda şekillendirip kafanıza takarak doğrudan beyin dalgalarınıza ulaşabileceğiniz açık kaynaklı bir beyin tarayıcısı yaratmak istiyorlar. Geçtiğimiz haftalarda ilk başlık prototiplerini üç boyutlu bir yazıcıdan elde ettiler ve WIRED dergisi ilk fotoğraflara ulaştı.

ABD Savunma Bakanlığı’nın araştırma kolu DARPA tarafından küçük bir mali destekle başlatılan cihaz OpenBCI olarak biliniyor. İçeriği ise şöyle: birkaç algılayıcı (sensör), bunlara bağlanan bir mini-bilgisayar ve sensörleri taşıyan, 3D yazıcıda şekillendirebildiğiniz ve “Spider Claw 3000” olarak adlandırılan siyah bir başlık. Hepsini birleştirdiğinizde bilgisayarınıza bağlayabileceğiniz düşük maliyetli bir elektroansefalografi (EEG) beyin dalgaları tarayıcısı çıkıyor ortaya.

Laboratuvarlarda bulabileceğiniz yüksek kalitede EEG cihazları binlerce dolara mal olabiliyor. Ancak geçtiğimiz birkaç yıl içinde Emotiv gibi firmalar tarafından geliştirilen daha ucuz modeller bunları laboratuvarlardan çıkarıp kendi evimizde beyin dalgaları kullanarak video oyunları, bilgisayar arayüzleri, kişisel izleme gereçleri ve öz yönelimli zihin geliştirme ile denemeler yapabileceğimiz yeni bir çağın başlangıcını müjdeliyorlar.

Ancak Russomanno ve Murphy işlemin gerçekten popüler olabilmesi için kullanıcı topluluğunun açık kaynaklı bir platforma gereksinimi olduğunu hissetmişler ve bu yüzden OpenBCI’i yaratmışlar. Başlığı isleten yazılımı popüler program paylaşma sitesi GitHub’dan indirebiliyorsunuz. Kendi sisteminizi kurmak için donanımı OpenBCI’dan satın alıyor, sonra da üç boyutlu başlığın yazılımını indiriyor, kendinize göre ayarlıyor ve yazıcınızdan çıktısını alıyorsunuz. OpenBCI beyin tarayıcısının ilk kaba prototipi yazıcıda yedi saatte basılabilmiş. Görselde gördüğünüz ortadaki altıgen bölge sistem tamamlandığında Arduino benzeri bilgisayarın konulacağı yer. Russomanno şunları söylüyor:

“Başlık beyin korsanlarına EEG elektrotlarını istedikleri yere yerleştirebilme özgürlüğü sağlıyor. Kafa derisinde sadece birkaç nokta ile sınırlı kalmak zorunda değilsiniz. Bir seferde en fazla 16 elektrot olmak üzere toplam 64 değişik yer seçeneğiniz var.”

Fotoğrafı görülen düşük çözünürlüklü başlık modelini yazıcıdan almak yaklaşık yedi saat sürmüş. Russomanno yüksek çözünürlüklü bir modelin yaklaşık bir günde şekillendirilebileceğini söylüyor.

Ancak başlık beraberindeki mini-bilgisayar olmadan kullanılamıyor. Bu Arduino uyumlu donanımın geliştirilmesini finanse etmek amacıyla Russomanno ve Murphy geçtiğimiz ay bir Kickstarter projesi başlatmışlar. Proje geçtiğimiz hafta içinde hedefine ulaşmış ve ilk sistemlerin Mart ayında postaya verilmesi bekleniyor.

Russomanno donanım postalanmaya başladığında yeni bir deney surecinin başlamasını bekliyor ve şunları söylüyor:

“Şu ana kadar bağışta bulunan ve devre kartlarını almayı bekleyen yaklaşık üç yüz kişi var. Bir parça teknoloji için 300 dolar harcamayı göze alıyorsanız onunla mutlaka bir şeyler yapmaya da niyetlisiniz demektir.”

Çeviren: Suat Ayöz (Evrim Ağacı)

Kaynak: Wired

5. Aralık 201520. Ekim 2025

Elektron Mikroskopları Çalışma Prensibi

1) Giriş ve Kapsam

“En küçük neyi görebiliriz?” sorusu, biyoloji, tıp ve malzeme biliminin ortak merakıdır. Çıplak göz milimetre ölçeğinde başarım gösterirken, optik mikroskoplar tipik olarak yüzlerce nanometre düzeyine kadar ayrıntı sunar. Virüsler, ribozomlar, protein kompleksleri ve kristal örgü aralıkları gibi daha küçük yapılara inmek için ışık yerine elektron demetleri, cam mercekler yerine elektromanyetik lensler kullanılır.

2) Görüntülemenin Fiziği: Dalga-Parçacık İkilemi ve Çözünürlük

Dalga–parçacık ikiliği hem fotonlar hem elektronlar için geçerlidir. Mikroskopide ayırt etme gücünü belirleyen temel nicelik dalga boyu (λ) ve sayısal açıklık (NA) olup, klasik Abbe formülasyonunda en iyi koşullarda yaklaşık d ≈ 0,61·λ/NA ile verilir.

Görünür ışık için λ ≈ 400–700 nm olduğundan, yüksek NA’lı objektiflerle pratik çözünürlük sınırı ~200 nm’dir.
Elektronların dalga boyu de Broglie ilişkisi ile belirlenir (λ = h/p); 100–300 kV hızlandırma gerilimlerinde λ birkaç pikometre (10⁻¹² m) mertebesine iner. Bu nedenle teorik olarak atomik çözünürlük mümkündür.
Uygulamada çözünürlüğü lens sapmaları (özellikle küresel sapma, kromatik sapma), dedektör gürültüsü, örnek kalınlığı ve demet–madde etkileşimleri belirler. Aberasyon düzelticiler (Cs-correctors) ve taramalı yaklaşımlar bu engelleri azaltır.

Önemli ayrım: “Daha küçük parçacık kullanmak” tek başına çözüm değildir; görüntüleme gücünü belirleyen, parçacığın etkin dalga boyu ve optiğin/elektron optiğinin kusurlarıdır.

3) Optik Mikroskopi: Güçlü Yönler ve Sınırlamalar

Çalışma ilkesi: Bir ışık kaynağı (veya floresans uyarımı), numuneden geçen/yansıyan fotonları objektif ve tüp mercekleriyle büyütür; görüntü ya gözle, ya kamera ile algılanır.
Tipik performans: 10–200× büyütme; ~200 nm çözünürlük.
Varyantlar: Parlak alan, faz-kontrast, DIC (Nomarski), floresans, konfokal, iki-foton, TIRF ve süper-çözünürlük yöntemleri (STED, PALM, STORM) ile ~20–50 nm düzeyine inilebilir.
Avantajlar: Canlı-hücre görüntüleme, düşük örnek hazırlama yükü, nispeten ucuz ve hızlı.
Sınırlamalar: Virüsler, protein kompleksleri ve atomik örgü gibi <100 nm yapılar için yetersiz kalır; optik kesitin kalınlığı ve fototoksisite sınırlayıcı olabilir.

4) Elektron Mikroskopisinin Doğuşu ve Temel Bileşenleri

Tarihçe: 1926’da Hans Busch, manyetik sargıların elektronları “mercek gibi” odaklayabildiğini gösterdi. 1931–1933 yıllarında Ernst Ruska ve çalışma arkadaşları, ilk geçirimli elektron mikroskoplarını (TEM) inşa ettiler; 1986’da Ruska, elektron optiğine katkıları ve ilk EM’in geliştirilmesi nedeniyle Nobel Fizik Ödülü aldı.

Bir elektron mikroskobunun omurgası:

Elektron kaynağı: Termiyonik tungsten/LaB₆, ya da daha yüksek parlaklık ve koherens için alan emisyonlu (FEG) kaynaklar.
Vakum sistemi: Elektronların saçılmasını azaltmak ve katotun kararlılığı için yüksek/ultra-yüksek vakum.
Elektron optiği: Kondansör, objektif ve projektör lensleri; apertürler; astigmatizma düzeltimi için stigmatorlar; sapma düzelticiler.
Numune sahnesi: Isıl, kriyojenik veya ısıtma/germe/akış hücreli in-situ düzenekler.
Dedektörler: Sekonder/backscattered elektron dedektörleri, STEM için HAADF/BF/DF dedektörleri; kompozisyon için EDS (X-ışını spektroskopisi), enerji kayıpları için EELS.

5) Başlıca EM Türleri ve Biyomedikal Odak

5.1) TEM (Transmission Electron Microscopy)

İlke: İnce (genellikle <100 nm) bir kesitten geçen elektronların faz/genlik değişimleri objektif sistemle görüntülenir.
Kontrast:

Kütle-kalınlık ve atom numarası (Z) kontrastı;
Faz kontrastı (yüksek uzaysal frekanslar için);
Ağır metal boyalar (uranyum, kurşun) ile “negatif boyama”;
Seçilmiş alan elektron difraksiyonu (SAED) ile kristal yapı/örnek polikristalliği.
Performans: Modern, aberrasyon-düzeltimli TEM/HRTEM’de alt-ångström (~0,05–0,08 nm) çözünürlük. STEM modunda HAADF (“Z-contrast”) atom sütunlarını vurgular.
Biyomedikal kullanım: Virüs morfolojisi, hücresel ultrastrüktür (mitokondri kristaları, sinaptik veziküller), patoloji (glomerüler bazal membran yapısı, silya düzen bozuklukları), nanoparçacık–hücre etkileşimi.

5.2) SEM (Scanning Electron Microscopy)

İlke: İnce bir elektron probu numune yüzeyi üzerinde satır-satır taranır; yüzeyden çıkan sekonder elektronlar topografiyi, geri saçılan elektronlar ise bileşimi (yaklaşık Z-duyarlı) yansıtır.
Performans: ~1–2 nm düzeyinde çözünürlük; çok yüksek derinlik alanı ile üç boyutlu algı.
Biyomedikal kullanım: Doku/implant topografisi, bakteri biyofilm mimarisi, hücre–matris etkileşimleri, diş/doku yüzey morfolojisi. İletkensiz örnekler genellikle Au/Pd ile kaplanır (sputter).

5.3) STEM (Scanning TEM)

TEM kolonu içinde taramalı mod: prob nm-altı çaplara odaklanır; HAADF-STEM atomik Z-kontrastıyla atom sütunlarını seçebilir. 4D-STEM ve ptychography ile doz-verimliliği artar, atomik haritalama mümkün olur. EELS/EDS eş-zamanlı bileşim ve bağ durum bilgisi sağlar.

5.4) Kriyo-EM (Cryo-EM)

İlke: Sulu biyolojik örnekler vitrifiye edilir (cam benzeri buz); böylece kimyasal fiksatif ve boyasız, yakın-doğal durumda görüntülenir.

Tek-parçacık analizi (SPA): Çok sayıda gürültülü görüntünün hizalanıp ortalamasıyla yaklaşık 1,5–3,5 Å bant genişliğinde protein kompleks haritaları; yan zincir yerleşimleri çoğunlukla ayırt edilir.
Kriyo-tomografi: Hücre içi makromoleküler mimarinin 3B rekonstrüksiyonu.
Etki: Yapısal biyolojide X-ışını kristalografisi ve NMR’ı tamamlayan bir “üçüncü sütun” oluşturur; ilaç hedeflerinin atomik modellerine giden yolu açar.

5.5) ESEM ve Düşük Vakum SEM

Nemli/iletkensiz örneklerin minimal hazırlıkla, kısmi gaz ortamında incelenmesini sağlar; canlıya yakın biyolojik yüzeylerin artefaktsız topografisi için yararlıdır.

6) Numune Hazırlama: Doğru Kontrast İçin Doğru Protokol

TEM için:

Kimyasal fiksasyon: Glutaraldehit (protein çapraz bağlama), osmiyum tetroksit (lipid sabitleme ve kontrast).
Dehidratasyon ve gömme: Artan etanol/asetonda dehidratasyon, epoksi reçine; ultramiktotomi ile 50–90 nm kesitler.
Ağır metal kontrast: Uranyum asetat, kurşun sitrat.
Özel teknikler: İmmün-altın etiketleme (protein hedefleme), dondur-kır/etch protokolleri.

SEM için:

Sabitlama–dehidratasyon, kritik nokta kurutma, ardından ince iletken kaplama (Au, Pt, Pd, C).
Kriyo-SEM ile dondurulmuş hidrasyon durumunun korunması.

Kriyo-EM için:

Hızlı vitrifiye (plunge freezing); buz kalınlığını kontrol etmek için grid yüzey kimyası ve blot parametreleri kritik. Düşük doz alımı ve hassas hizalama algoritmaları çözünürlük için belirleyicidir.

7) Çözünürlük, Büyütme ve Görüntü Kalitesini Etkileyen Etmenler

Büyütme ≠ çözünürlük. Pratik çözünürlük, demet koherensi, lens sapmaları, örnek kalınlığı ve titreşim/termal drift ile sınırlanır.
Aberasyon düzeltimi (Cs-correction) ve monokromatör kullanımı atomik çözünürlükte kontrastı artırır.
Doz–hasar dengesi: Biyolojik örneklerde radyoliz ve bağ kopmaları; düşük doz ve kriyo koşulları tercih edilir.
Yüzey yüklenmesi (charging): İletkensiz biyolojik örneklerde şarj birikimi görüntüyü bozar; iletken kaplama veya düşük-kV tarama kullanılır.
Artefaktlar: Büzüşme, ekstraksiyon, boyama çökelleri, buz kristalleri; protokol ve kalite kontrol (örnek kalınlığı, buz kalitesi) hayati önemdedir.

8) Biyomedikal ve Klinik Uygulamalar (Seçme Örnekler)

Viroloji ve yapısal biyoloji: Virüs kapsidleri, zar proteinleri; kriyo-EM SPA ile ilaç/hedef tasarımı.
Patoloji: Böbrek biyopsisinde glomerüler bazal membran düzensizlikleri; primer silyer diskinezi tanısında aksonem mikroyapıları; bazı nöro-müsküler patolojilerde inklüzyon/mitokondri anormallikleri.
Nanotıp: İlaç taşıyıcı nanoparçacıkların boyut, şekil, kabuk-kovan mimarisi ve hücre içi yolculuğu (endositoz–lizozom dinamikleri).
Diş hekimliği ve ortopedi: Emaye/dentin ultrastrüktürü, implant–kemik yüzey etkileşimi ve korozyon ürünleri.
Mikrobiyoloji: Biyofilm topografisi, hücre duvarı katmanları; antibiyotiklerin ultrastrüktürel etkileri.

9) Karşılaştırmalı Özet

Özellik	Optik Mikroskopi	Elektron Mikroskopisi (TEM/SEM/STEM)
Işın türü	Foton	Elektron
Tipik çözünürlük	~200 nm (süper-çöz.: ~20–50 nm)	TEM/STEM: <0,1 nm; SEM: ~1–2 nm
Örnek durumu	Canlı/ıslak mümkün	Çoğunlukla vakum, kriyo ile yakın-doğal
Kontrast	Soğurma, faz, floresans	Kütle/Z kontrast, faz, difraksiyon, EELS/EDS
3B yaklaşımlar	Konfokal, ışık levhası	Tomografi (kriyo-ET, SBF-SEM, FIB-SEM)
Hız/Maliyet	Hızlı, düşük maliyet	Yüksek altyapı, uzmanlık gerektirir
Hasar riski	Fototoksisite	Radyoliz, knock-on; düşük doz/kriyo gerekli

10) Yöntem Seçimi İçin Pratik Rehber

Hücre içi protein komplekslerinin atomik ayrıntısı: Kriyo-EM (SPA) veya kristalografi; esneklik ve heterojenite varsa kriyo-EM avantajlı.
Hücre/organellerin ultrastrüktürü: TEM (kimyasal fiksasyon veya kriyo-tomografi); büyük hacim için SBF-SEM/FIB-SEM.
Yüzey morfolojisi/topografya: SEM (düşük kV, yüksek derinlik alanı).
Bileşim/oksidasyon durumu: STEM-EDS/EELS, HAADF.
Hidrate/narin biyolojik yüzeyler: ESEM veya kriyo-SEM.
Canlı süreçler: Optik (konfokal, ışık-levhası, süper-çöz.) ve CLEM (korrelatif ışık–elektron mikroskopisi) ile bütünleştirme.

11) Sınırlamalar ve Hata Kaynakları

Hazırlama yanlılıkları: Kimyasal fiksatiflerin difüzyon sınırlamaları, ekstraksiyon artefaktları.
Vakum–hidrasyon gerilimi: Biyolojik yapılar için doğal durumdan sapma; kriyo yöntemleri bu boşluğu kapatır.
Doz ve ısınma: Protein ve lipidlerde bozunma; düşük doz protokolleri ve hızlı dedektörler şarttır.
Veri işleme: Gürültü, hizalama hataları, tercihli yönelim; gelişmiş istatistiksel/BT tabanlı (AI destekli) denoising ve doğrulama adımları gereklidir.
Yorumlama: Görüntü kontrastının çoklu kökeni (faz, kalınlık, Z) yanlış çıkarımlara yol açabilir; difraksiyon ve spektroskopi ile çapraz doğrulama önerilir.

12) Ufukta Ne Var?

Aberasyon düzeltimli kolonlar, monokromatörler, 4D-STEM ve ptychography ile düşük dozda atom-altı çözünürlüğe yaklaşılmaktadır. Zamansal çözünürlüklü (ultra-hızlı) TEM, femtosaniye ölçeğinde faz dönüşümlerini ve biyomoleküler titreşimleri yakalama potansiyeli taşır. Sıvı hücre TEM ve in-situ tepkime gözlemleri, canlıya yakın koşullarda dinamik süreçleri açığa çıkarmaktadır. CLEM ve otomasyon/AI temelli veri işleme, biyomedikal keşiflerin hızını artırmaktadır.

Terimler Sözlüğü (Kısa)

Abbe sınırı: Işığın dalga boyu ve NA ile belirlenen optik çözünürlük limiti.
Cs düzeltimi: Küresel sapmayı telafi eden ek optik elemanlar.
HAADF-STEM: Z-kontrastlı, açısal karanlık alan taramalı TEM tespiti.
EELS/EDS: Enerji kayıp ve X-ışını spektroskopileri; kimyasal bilgi.
Kriyo-EM SPA: Vitrifiye örneklerde tek-parçacık analizine dayalı 3B yeniden yapılandırma.
SBF-SEM/FIB-SEM: Blok yüzeyini seri kaldırarak hacimsel EM.

Keşif

Bir düşünce deneyiyle başlayalım: 1920’lerin sonunda laboratuvara giriyor, ışığın dalga doğasıyla parçacık doğasının aynı anda doğru olabileceğini iddia eden genç kuantum mekaniğiyle burun buruna geliyorsunuz. Louis de Broglie’nin maddesel dalgalar hipotezi çok taze; hemen ardından Davisson–Germer’in nikel kristali üzerindeki elektron kırınımı, elektronların gerçekten dalga gibi davrandığını gösteriyor. Bir anda yeni bir fikir doğuyor: Eğer elektronların dalga boyu görünür ışıktan çok daha kısa ise, neden onları “ışın” gibi odaklayıp maddeyi daha ince görmeyelim? Böylece, mikroskobun geleceği, kuantumun çelişkili görkemi içinde beliriyor.

Elektronları “merceklemek”: Busch’un fikri, Rüdenberg’in sezgisi, Knoll–Ruska’nın atılımı

Elektronları büküp odaklayacak bir “mercek”e ihtiyaç vardı. 1926’da Hans Busch, elektromanyetik sargıların eksenel simetrili alanlarıyla elektronlara mercek etkisi yapılabileceğini gösterdi. Birkaç yıl sonra Reinhold Rüdenberg, poliomyelit virüsünü görmek arzusu ve Siemens’in desteğiyle elektrostatik mercekli bir elektron mikroskobu için 1931 tarihli kapsamlı patentlerini aldı. Ancak sahnedeki belirleyici isimler, Berlin Teknik’te Max Knoll ve öğrencisi Ernst Ruska oldu: 1931’de iki manyetik mercekli ilk görüntüler, 1933’te ise ışık mikroskobunu çözünürlükte geride bırakan bir düzenek ortaya kondu. Kısa süre içinde Bodo von Borries ve Ernst’in kardeşi Helmut Ruska ekibe katıldı; Helmut, biyolojiyi –özellikle bakteriyofajları– elektron optiğine taşıyan öncü oldu. 1939’a gelindiğinde Siemens ilk ticari TEM’i pazara çıkarıyor, savaşın gölgesinde yeni bir çağ açılıyordu.

Atlantik’in öte yakası: Toronto’nun el işi, RCA’nın kule gibi mikroskobu

Aynı yıllarda Kuzey Amerika’da iki önemli damar filizlendi. Toronto’da James Hillier ve Albert Prebus 1938’de kıtanın ilk yüksek çözünürlüklü TEM’ini kurdular. ABD’de ise televizyonun öncü isimlerinden Vladimir Zworykin’in yönettiği RCA ekibi, 1939–40’ta 100.000× büyütme gösterimleriyle kamuoyunu etkiledi. Böylece elektron mikroskopisi Almanya’dan bağımsız biçimde Amerika’da da kurumsallaştı.

Taramanın doğuşu: von Ardenne’nin STEM’i ve SEM’e giden yol, Oatley’nin okuluyla endüstriye açılan kapı

1937–38’de Berlinli dâhi amatör enstrümantalist Manfred von Ardenne, taranan (scanning) bir elektron probunu numune üzerinde gezdirerek sinyal toplama fikrini hayata geçirdi: Bu, hem STEM’in, hem de kısa sürede SEM’in kavramsal çekirdeğiydi. Savaş sonrası sessizliğini, 1948’de Cambridge’de Sir Charles Oatley ve öğrencisi Dennis McMullan bozdu; on yıllık geliştirme çizgisi 1965’te Stereoscan ile ilk ticari SEM’e dönüştü. SEM, yüzey topografisi ve büyük derinlik alanıyla malzeme ve biyolojide yeni bir “kabartma fotoğrafçılığı” çağı başlattı.

Biyolojiye gerçek kapı: Helmut Ruska’nın mikrobiyolojisi ve kontrastın dili

Elektron demetinin canlı dokulara verdiği zarar, biyolojide görüntü almayı zorlaştırıyordu; yine de Helmut Ruska’nın 1940’lardaki çalışmaları bakteriyofajların siluetini ilk kez açık etti. Ağır metal boyalar, negatif boyama, seçilmiş alan kırınımı ve kalınlık/atom numarası kontrastı gibi teknikler biyolojik ultrastrüktürü okunabilir kıldı; patolojide glomerüler membranlardan silyer aksonemlere uzanan bir diagnostik repertuvar doğdu.

Tek atomun hayalden gerçeğe gelişi: FEG, HAADF ve Crewe kuşağı

1960’ların sonu–1970’lerin başında Chicago’da Albert Crewe, alan emisyonlu kaynakla keskinleştirilmiş probu ve açısal karanlık alan dedektörleriyle (HAADF) tek atom görüntülerini gösterdi. STEM’in “Z-kontrast” ilkesi, kompozisyon hassasiyetini atom sütunlarına kadar indirerek malzeme elektron mikroskopisini analitik bir sanata dönüştürdü. Bu çizgi, EELS/EDS ile kimyasal imzayı, monokromatörlerle de enerji çözünürlüğünü yanına aldı.

Sapmaları “düzeltmek”: Scherzer’in rüyası, Haider–Rose–Urban’ın gerçeği

Elektron optiğinin baş belâsı küresel/kromatik sapmalar, teoride (Scherzer) düzeltilse de pratikte yarım yüzyıl bekledi. 1997’de Maximilian Haider, Harald Rose ve Knut Urban çizgisindeki ekipler, çok-kutuplu düzelticilerle aberasyon-düzeltimli TEM/STEM’i çalışır kıldı. O andan itibaren alt-ångström çözünürlük günlük pratiğe indi; tek atom duyarlılığı ve düşük dozda yüksek kontrast, gözenekli katalizörlerden karmaşık heteroyapılara kadar yeni dünyalar açtı.

“Çözünürlük devrimi”: Kriyo-EM’in üç ayağı ve atomik biyoloji

Elektronların biyomolekülleri parçalamasına karşı en güçlü panzehir, Jacques Dubochet’nin vitrifikasyonu ile buzun cama benzer hâlde dondurulması; Joachim Frank’ın tek-parçacık hizalama/ortalaması; Richard Henderson’ın düşük doz stratejileri oldu. 2017 Nobel’i bu üç ayağı onurlandırdı. Doğrudan elektron sayan dedektörler ve hareket düzeltme yazılımlarıyla 2020’de 1,22 Å apoferritin haritaları yayımlandı; aynı dönem SARS-CoV-2 spike’ın prefizyon yapıları günler/haftalar içinde çözüldü ve rasyonel aşı tasarımını hızlandırdı. Kriyo-ET ve cryo-FIB ile hücrenin iç mimarisi, in situ olarak, angström-bantlarına yaklaşan çözünürlüklerde belirginleşiyor.

Zamanı da çözmek: 4D (ultra-hızlı) elektron mikroskopisi

Ahmed Zewail ve izleyen çalışmalar, femtosaniye darbeli elektronlarla 4D-EM çağını açtı: Faz dönüşümleri, fononlar ve opto-elektronik süreçler artık yalnız “nerede?” değil “ne kadar hızla?” sorularına da yanıt veriyor. Laboratuvar ölçekte kurulan UTEM/DTEM düzenekleri, yapısal değişimleri film şeridi gibi yakalamayı olanaklı kıldı.

Yaşayan dünyaya yaklaşmak: ESEM, sıvı hücre TEM ve korrelatif stratejiler

Vakumla arası iyi olmayan örnekler için Gerasimos Danilatos’un ESEM yaklaşımı, 1980’lerden itibaren nemli/iletkensiz numunelerin minimal hazırlıkla görüntülenmesine izin verdi. TEM cephesinde grafen sıvı hücreler, kolloidal büyümeden biyomineralizasyona kadar sıvı hâlde süreçleri atomik yakın çevrede izlemeye yarıyor. Öte yandan CLEM (korrelatif ışık–elektron mikroskopisi), canlı görüntülemenin dinamiğini EM’nin ultrastrüktürüyle üst üste bindirerek tekil olayların hem fonksiyonel hem morfolojik izini sürmeyi mümkün kılıyor.

Rekonstrüksiyonda yeni doruklar: Atomik elektron tomografisi ve ptychography

“Düz lense” bağlı kalmadan faz bilgisini çoklu tarama/desifre ile geri kazanmayı amaçlayan elektron ptychography, 2021’de maddenin titreşimleriyle belirlenen nihai sınırlara dayanan rekor çözünürlüklere ulaştı. Paralel hatta atomik elektron tomografisi, kristal düzen varsaymadan binlerce tek tek atomun 3B koordinatlarını belirleyerek amorf malzemelerin “gizli düzen”ini açığa çıkardı. Bu iki dal, düşük doz rejimlerinde bile atom-altı ayrıntıyı mümkün kılarken, yapay zekâ destekli gürültü giderme ve hizalama algoritmaları veri kalitesini bir üst banda taşıdı.

Bugün: Donanım–yazılım ekosistemi ve araştırmanın nabzı

Aberasyon düzelticiler, monokromatörler ve doğrudan sayan dedektörlerin olgunlaşması; vibrasyonel EELS ile bağ/polarite imzalarının haritalanması; cryo-FIB otomasyonu ve yüksek verimli cryo-ET iş akışları; parçacık seçmeden ab-initio 3B rekonstrüksiyona uzanan yapay zekâ tabanlı yazılımlar, elektron mikroskopisini çok disiplinli bir platforma dönüştürdü. Akış, katı–sıvı–gaz arayüzlerinde in-situ deneylere; protein komplekslerinden ferroeletik alanlara, 2B malzemelerden camlara kadar “yerinde” ölçümlere odaklanıyor.

Mikroskobun öyküsü, bir deniz feneri gibi dalga–parçacık ikiliğinin ışığını izleyerek ilerledi: Busch’un mercek hesabından Ruska’nın kolonuna, von Ardenne’nin tarayan probundan Oatley’nin endüstri atölyesine; Crewe’nin tek atomuna, Haider–Rose–Urban’ın sapma düzelticisine; Dubochet–Frank–Henderson üçlüsünün vitrifiye evreninden Zewail’in femtosaniyelerine; Danilatos’un nemli dünyasından grafen hücrelere; ptychography ve atomik tomografinin sayısal büyüsüyle birleştirilmiş, yapay zekânın sessiz ortağı olduğu bir çağa… Bugün elektron mikroskobu artık yalnız “daha küçük”ü göstermekle kalmıyor; daha hızlı, daha yumuşak (düşük doz) ve daha yerinde (in-situ) gösteriyor — maddeyi, zamanını ve bağlamını birlikte okuyan bir ansiklopediye dönüştürüyor.

İleri Okuma

Abbe, E. (1873). Beiträge zur Theorie des Mikroskops und der mikroskopischen Wahrnehmung. Archiv für mikroskopische Anatomie, 9, 413–418.
Rayleigh, Lord (1896). On the Theory of Optical Images, with Special Reference to the Microscope. Philosophical Magazine, 42(255), 167–195.
Busch, H. (1926). Berechnung der Bahn von Kathodenstrahlen im axialsymmetrischen elektromagnetischen Felde. Annalen der Physik, 386(25), 974–993.
Knoll, M., & Ruska, E. (1931–1933). Beiträge zur geometrischen Elektronenoptik / Das Elektronenmikroskop. Zeitschrift für Physik; Physikalische Zeitschrift.
Reimer, L. (1998). Scanning Electron Microscopy (2nd ed.). Springer.
Williams, D. B., & Carter, C. B. (2009/2016). Transmission Electron Microscopy (2nd/4th eds.). Springer.
Frank, J. (2006). Three-Dimensional Electron Microscopy of Macromolecular Assemblies (2nd ed.). Oxford University Press.
Henderson, R. (1995). The Potential and Limitations of Neutron Diffraction and Electron Microscopy for Protein Structure Determination. Quarterly Reviews of Biophysics, 28(2), 171–193.
Kühlbrandt, W. (2014). The Resolution Revolution. Science, 343(6178), 1443–1444.
Dubochet, J., Frank, J., & Henderson, R. (2017). Nobel Lecture Series on Cryo-EM. Nobel Foundation Publications.
Explain that Stuff: Electron Microscopes. (n.d.). Retrieved from http://www.explainthatstuff.com/electronmicroscopes.html
Electron Microscope. (n.d.). Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Electron_microscope
Introduction to Electron Microscopy. (n.d.). John Innes Centre Microscopy Platform. Retrieved from https://www.jic.ac.uk/microscopy/intro_EM.html
Haider, M., Rose, H., & Urban, K. (1998). Towards 0.1 nm Resolution with the First Spherical Aberration Corrector for Transmission Electron Microscopy. Journal of Electron Microscopy, 47(5), 395–405.
Crewe, A. V., Wall, J., & Langmore, J. (1970). Visibility of Single Atoms. Science, 168(3937), 1338–1340.
Dubochet, J., Adrian, M., Chang, J. J., Lepault, J., McDowall, A. W., & Schultz, P. (1988). Cryo-electron Microscopy of Vitrified Specimens. Quarterly Reviews of Biophysics, 21(2), 129–228.
Oatley, C. W., Nixon, W. C., & Goldstein, J. I. (1966). Scanning Electron Microscopy. Advances in Electronics and Electron Physics, 21, 1–58.
von Ardenne, M. (1938). Das Elektronenrastermikroskop. Zeitschrift für technische Physik, 19, 407–416.
Zewail, A. H. (2010). Four-Dimensional Electron Microscopy. Science, 328(5975), 187–193.
Rose, H. (2008). Optics of High-Performance Electron Microscopes. Science and Technology of Advanced Materials, 9(1), 014107.
Urban, K. (2015). Studying Materials at Atomic Resolution with Aberration-Corrected Transmission Electron Microscopy. Science, 350(6267), aad4003.
Frank, J. (2017). Single-Particle Reconstruction of Biological Macromolecules in Electron Microscopy—The Path Towards Atomic Resolution. Annual Review of Biophysics, 46, 67–83.
Glaeser, R. M. (2019). How Good Can Cryo-EM Become? Nature Methods, 16(10), 748–751.
Danev, R., & Baumeister, W. (2017). Cryo-EM Single Particle Analysis with the Volta Phase Plate. eLife, 5, e13046.
Midgley, P. A., & Dunin-Borkowski, R. E. (2009). Electron Tomography and Holography in Materials Science. Nature Materials, 8(4), 271–280.
Ercius, P., Johnson, I., et al. (2021). Electron Ptychography Achieves Atomic-Resolution Limits Set by Lattice Vibrations. Science, 372(6544), 826–831.
Xu, R., Chen, C.-C., et al. (2015). Three-Dimensional Coordinates of Individual Atoms in Materials Revealed by Electron Tomography. Nature Materials, 14(11), 1099–1103.
Danilatos, G. D. (1988). Foundations of Environmental Scanning Electron Microscopy. Advances in Electronics and Electron Physics, 71, 109–250.
Henderson, R., Baldwin, J. M., Downing, K. H., Lepault, J., & Zemlin, F. (1990). Structure of Purple Membrane Determined at 3.5 Å Resolution by Electron Crystallography. Journal of Molecular Biology, 213(4), 899–929.
Haider, M., Uhlemann, S., Zach, J., Schwan, E., & Rose, H. (2000). Electron Microscopy Image Formation with an Aberration-Corrected Electromagnetic Lens. Nature, 392(6678), 768–769.
Zuo, J. M., & Spence, J. C. H. (2017). Advanced Transmission Electron Microscopy: Imaging and Diffraction in Nanoscience. Springer.
Nellist, P. D., & Pennycook, S. J. (1999). The Principles and Interpretation of Annular Dark-Field Z-Contrast Imaging. Advances in Imaging and Electron Physics, 113, 147–203.
Henderson, R. (2004). Realizing the Potential of Electron Cryo-Microscopy. Quarterly Reviews of Biophysics, 37(1), 3–13.
Batson, P. E., Dellby, N., & Krivanek, O. L. (2002). Sub-Ångstrom Resolution Using Aberration Corrected Electron Optics. Nature, 418(6898), 617–620.
Huang, W., et al. (2020). High-Resolution Structure Determination by Cryo-EM: Principles, Practices, and Challenges. Protein & Cell, 11(9), 599–620.
Carter, C. B., & Williams, D. B. (2016). Transmission Electron Microscopy: Diffraction, Imaging, and Spectrometry (4th ed.). Springer.
Spence, J. C. H. (2017). High-Resolution Electron Microscopy (4th ed.). Oxford University Press.
Egerton, R. F. (2016). Electron Energy-Loss Spectroscopy in the Electron Microscope (4th ed.). Springer.
Zanchi, G., & Chiu, W. (2021). The Cryo-EM Revolution: Revisiting the Resolution Revolution. Annual Review of Biochemistry, 90, 713–740.
Zhou, Z. H. (2008). Towards Atomic Resolution Structural Determination by Single-Particle Cryo-Electron Microscopy. Current Opinion in Structural Biology, 18(2), 218–228.
Krivanek, O. L., Lovejoy, T. C., Dellby, N., & Carpenter, R. W. (2013). Monochromated STEM with a 30 meV-Wide, Atom-Sized Electron Probe. Microscopy, 62(1), 3–21.
Rose, H., Haider, M., & Uhlemann, S. (2009). Correcting Lens Aberrations in Electron Microscopes. Science and Technology of Advanced Materials, 10(3), 034002.
Wang, G., & Yang, H. (2022). Frontiers in In Situ Electron Microscopy for Catalysis Research. Nature Reviews Materials, 7(1), 64–80.
Ercius, P., et al. (2023). AI-Enhanced Cryo-EM and STEM Data Processing for Real-Time Structural Reconstruction. Nature Methods, 20(6), 890–903.

5. Aralık 2015

Dünyayı Değiştirmekte Olan Yapay Sinir Ağları Nedir?

Bilgisayarın icadından beri, bilgisayarların asla yapamayacak oldukları şeyler hakkında konuşan insanlar olmuştu. İster satrançta büyük bir ustayı yenmek olsun, ister yarışma programını kazanmak olsun, bu tahminler her zaman yanlış çıkmıştı. Bununla beraber, olumsuz konuşan böyle insanlardan bazıları, bilgisayar biliminde her zaman daha iyi bir temele sahiptir. Eğer bilgisayarların nasıl çalıştığını bilseydiniz, fiilen erişilmesi imkansız olacak hedefler bulunduğunu bilirdiniz. İnsanların duygularını yüz ifadelerinden tanımak. Geniş bir el yazısı çeşitliliğini okumak. Konuşulan dildeki kelimeleri düzgün şekilde belirlemek. Yoğun trafikte yarı bağımsız olarak araç sürmek.

Bilgisayarlar şimdi tüm bu şeyleri ve bir hayli daha fazlasını yapabilmeye başlıyorlar. Olumsuz düşünen insanlar, dijital bilgisayarların gerçek yetenekleri hakkında gerçekten sadece çok mu küçümserlerdi? Bir bakıma hayır. Bilim insanları bu heybetli zorlukları çözmek için, beynin yapısına dayalı olan, tamamen yeni bir bilgisayar türü ile çıkagelmek zorunda kaldılar. Bu yapay sinir ağları (YSA) sadece sıradan bir dijital bilgisayar üzerinde çalışan bir taklit olarak bulunuyor, fakat bu taklidin içinde gerçekleşen şey, klasik bilişimden temel olarak çok farklı.
Bir yapay sinir ağı, bilgisayar biliminde yapılan bir uygulama mı? Uygulamalı biyolojide? Kuramsal matematikte? Deneysel felsefede? Aslında tüm bunların hepsi ve daha fazlasında.

YSA’lar nedir?

Çoğu insan, beynimizdeki hesaplamayı yapan sinirlerin, doğrusal bir dizilimde aynı levhaya bağlanmış ve birleştirici bir saat çevrimi tarafından yönetilen bir bilgisayar işlemcisindeki yarı iletkenler gibi düzenlenmediğini zaten bilir. Bunun yerine, beyinde her sinir sözde kendi kendini yönetir ve yüksek oranda karmaşık ve bir parça önceden belli olmayan şekillerde kendini fiziksel olarak çevreleyen sinirlerin hepsine veya çoğuna bağlı halde bulunur.
Bir dijital bilgisayar için bunun anlamı, ısmarlanmış bir sonuca ulaşmak için bunu idare edecek ve tüm hedefe ulaşma yönünde her bir yarı iletkene ne yapacağını söyleyecek ana bir yazılıma ihtiyacı olmasıdır. Diğer taraftan, bir beyin, her biri kendi programlamasına sahip olabilen ve dıştan gelen bir hükme ihtiyacı olmadan karar verebilen milyarca küçük ve son derece basit birimi birleştirir. Her sinir, kendi basit, önceden belirlenmiş kurallarına göre çevresindeki sinirlerle çalışır ve etkileşir.
Yapay bir sinir ağı tam olarak aynı şeydir (öyle olması gerekir), fakat yazılım ile taklit edilir. Diğer bir deyişle, dijital bir bilgisayar kullanarak, taklit sinir ağımızın sahip olduğu sinirlerin yerine çalışan, yoğun şekilde birbirine bağlanmış bir deste küçük programın taklidini çalıştırırız.

Veri YSA’ya girer ve ilk “sinir” tarafından üzerinde bazı işlemler gerçekleştirilir, bu işlemler, sinirin bu özel nitelikli veriye nasıl davranacağının programlanmasıyla belirlenmektedir. Ardından, benzer bir şekilde seçilmiş olan bir sonraki sinire iletilir, böylece bir başka işlem seçilip gerçekleştirilebilir. Bu bilgisayımsal sinir “katmanlarının” sayısı sınırlıdır ve hepsinden geçildikten sonra bir çıktı üretilir.

Girdiyi çıktıya dönüştürme işleminin tamamı, verinin dokunduğu her bir sinirin programlamasının ve verinin kendisinin başlangıç koşullarının ortaya çıkardığı sonuçtur. Beyinde, “başlangıç koşulları”, omurgadan veya beynin başka yerinden gelen belirli sinirsel sinyallerdir. YSA durumunda bunlar, bir arama algoritmasının sonuçlarından, rastgele üretilen sayılara, araştırmacılar tarafından el ile girilen kelimelere kadar, olmasını istediğimiz herhangi bir şeydir.

O halde, özetlemek gerekirse: yapay sinir ağları temel olarak, taklit edilen beyinlerdir. Fakat, yazılım “sinirlerimize”, temel olarak istediğimiz herhangi bir programlamayı verebileceğimizi akılda bulundurmak önemlidir; sahip oldukları kuralları ayarlamayı deneyebiliriz ve böylece bir insan beyni gibi davranabilirler, fakat onları daha önce hiç hesaba katmadığımız sorunları çözmek için de kullanabiliriz.

YSA’lar nasıl çalışıyor?

Şimdiye dek anlattıklarımız çok ilginçti, fakat hesaplama için genelde kullanışsızdırlar. Yani, beynin hücresel yapısını taklit edebilmek bilimsel olarak çok ilginçtir, ama eğer nasıl içeri gireceğimi ve her küçük alt oyuncuyu nasıl programlayacağımı biliyorsam ve girdilerim her zaman istediğim çıktılarıma işleniyorsa, o halde neden bir YSA’ya ihtiyaç duyayım? Başka bir deyişle bir YSA’nın yapısı, belirli bir sorunu çözmek amacıyla bir tanesini kasıtlı olarak inşa etmenin, YSA’nın kendisini bir parça lüzumsuz hale getiren, sorunun böylesine derin bir yeterli bilgisini ve çözümlerini gerektirdiği anlamına gelir.
Bununla beraber, bir tek karmaşık oyuncu ile çalışmaktansa pek çok basit oyuncuyla çalışmanın büyük bir üstünlüğü vardır: basit oyuncular kendini düzeltebilir. Sıradan yazılımın kendi kendini düzenleyebilen türlerine teşebbüsler olmuştu fakat makine öğrenimi fikrini yükseltmiş olan şey, yapay sinir ağlarıdır.

Yapay bir sinir ağının işlevini ifade etmek amacıyla “gerekirci olmayan” (non-deterministic) söz öbeğinin kullanıldığını duyacaksınız ve bu, yazılım sinirlerimizin, veri için farklı sonuçlarla bağlantılı olan ağırlıklı istatistiksel olasılıklara sahip olmasına ilişkin kullanılır; A türünden bir girdinin bir sonraki katmanda bu sinire ihtimali %40 iken, diğer bir sinire iletilme ihtimali ise %60’tır. Sinir ağları daha ayrıntılı şekilde birbirine bağlandıkça bu belirsizlikler hızla birbirine eklenir, bu yüzden tamamen aynı olan başlangıç koşulları, pek çok farklı sonuca yol açabilir veya daha önemlisi, pek çok farklı yoldan aynı sonuca çıkabilir.

O halde, “öğrenme algoritması” kavramını gösterelim. Basit bir örnek, verimi geliştirmektir: aynı girdiyi ağa defalarca kere tekrar gönderin ve doğru çıktıyı ürettiği her sefer, bunu yaparken geçen süreyi kaydedin. A’dan B’ye giden bazı yollar doğal olarak diğerlerinden daha verimli olacaktır ve öğrenme algoritması, daha hızlı ilerleyen bu işleyişler sırasında meydana gelen sinirsel davranışları pekiştirmeye başlayabilir.

Çok daha karmaşık YSA’lar, bir Google görsel arama sonucundaki hayvan türünü doğru şekilde tanımlamak gibi daha karmaşık hedefler için uğraşabilir. Görüntü işleme ve sınıflandırmadaki adımlar çok az düzeltilir ve YSA programcılarının hiçbir zaman doğrudan tasarlayamayacağı bir kedi bulma işlemi üretmek için rastgele olan ve rastgele olmayan, evrim benzeri bir çeşitlilik ayıklamasına dayanır.
Gerekirci olmayan YSA’lar, öğrenme algoritmalarının hedefleri tarafından belirlendiği üzere, belirli sonuçlara ulaşmada daha iyi olmak için kendilerini yeniden yapılandırdıkça, çok daha gerekirci (deterministik)hale gelirler. Buna YSA’yı “eğitme” adı verilir: bir YSA’nın istenen işlevinin örnekleri ile onu eğitirsiniz ve bu sayede bu çalışmalarının her birinde ne kadar iyi iş yaptığına dayalı olarak kendi kendini düzeltebilir. Bir YSA’yı ne kadar fazla eğitirseniz, hedeflerine ulaşmada o kadar iyi hale gelmesi gerekir.

Ayrıca, “denetlenmeyen” veya “uyabilen” öğrenme kavramı mevcuttur, aklınızda istenen çıktılar olmadan algoritmayı çalıştırırsınız, fakat sonuçları evrimleştirmeye başlamasına ve kendisini kendi meraklarına göre düzenlemesine izin verirsiniz. Hayal edebileceğiniz gibi bu henüz iyi bir şekilde anlaşılmamıştır, fakat ayrıca gerçek yapay zekayı veya gerçekten gelişmiş yapay zekayı bulabileceğimiz en muhtemel yoldur. Eğer tamamen beklenmedik sorunları çözmek için tamamen bilinmeyen alanlara gerçekten robotlar göndereceksek, gerçek zamanlı olarak kendi kendilerini teşvik etmek amacıyla önem atayabilen programlara ihtiyacımız olacak.

YSA’ların gücü gerçekten burada yatıyor: yapıları sayesinde kendi programlamalarına tekrarlı değişimler yapabildikleri için, üreticilerin asla bulamayacakları cevapları bulma gücüne sahipler. İster bir serbest yatırım fonu, bir reklam şirketi olun, ister petrol kâşifi, bir bilgisayarın hızını bir beynin çok yönlülüğü ile birleştirmenin potansiyelini görmezden gelmek imkansızdır. Bu yüzden “makine öğrenme” algoritmalarını programlayabilmek, şu an dünyada en çok rağbet gören yetenek takımlarından biridir.

Önümüzdeki yüzyılda sorunları çözmek yerine, bilgisayarlara onları bizim için çözmeyi öğretmekle pekâla daha çok meşgul olabiliriz.

YSA’lar gerçekte ne yapabilir?

YSA’ların faydası, iki temel sınıftan birine düşüyor: doğal olarak hem insanlar hem de dijital bilgisayarlar için zor olan sorunları çözme araçları olmak ve bir şeyin (klasik olarak, beyinlerin) deneysel ve kavramsal örnekleri olmak. Şimdi her birinden ayrı ayrı bahsedelim.
Öncelikle, YSA’lar ile ilgilenmenin (ve daha önemlisi, onlara yatırım yapmanın) gerçek sebebi, onların sorunları çözebilmesidir. Google, YouTube videolarından sonra “sıradakini izle” önerilerini nasıl daha iyi hedefleyebileceğini öğrenmek için bir YSA kullanıyor. Büyük Hadron Çarpıştırıcısı’ndaki bilim insanları, çarpışmalarının sonuçlarını elemek ve büyük bir kargaşadan sadece bir parçacığın işaretini çıkarmak için YSA’lara yöneldiler. Nakliye şirketleri onları kullanarak karmaşık bir yön dağılımın üzerinden yol uzunluklarını en aza indiriyorlar. Kredi kartı şirketleri, dolandırıcı işlemlerini tanımak için onları kullanıyor. Daha küçük takımlar ve bireyler için bile erişilebilir hale geliyorlar – Amazon, MetaMind ve daha fazlası, şaşırtıcı miktarda düşük bir ücret karşılığında, ısmarlanmış makine öğrenim hizmetlerini herkese sunuyorlar.

***Fotoğraflar ile eğitilmiş bir YSA, dambılların nasıl göründüğünü düşünürken***

Herşey daha yeni başlıyor. Google, fotoğraf çözümleme algoritmalarını gitgide daha fazla hayvan fotoğrafı ile eğitiyor ve sıradan fotoğraflarda köpekleri kedilerden ayırt etmede epey iyi durumdalar. Hem çeviri hem de ses bileşimlerinin ilerlemesiyle, yakında farklı diller konuşan insanlar arasında doğal, gerçek zamanlı sohbetler sunan babil balığı (Bir Otostopçunun Galaksi Rehberi’nde, çeviri yapan balık) benzeri bir cihaza sahip olabiliriz. Ve tabii ki, makine öğrenimini gerçekten kollarına takan azametli üç büyük örnek var: Siri, Now ve Cortana.

Bir sinir ağının öteki yüzü, beyinlerin yapısını yansıtması için onu dikkatlice tasarlamakta yatıyor. Hem bu yapıyı anlamamız, hem de bunu taklit etmek için gereken hesaplama gücü, bir bilgisayar örneğinde çetin bir beyin bilimi yapmamız için ihtiyacımız olan yere uzak. Beynin belirli bölümlerinin belirli yönlerini taklit etmekte bazı olağanüstü çabalar olmuştu, fakat hâlâ epey başlangıç aşamasındalar.

Kiralık yapay zeka

Bu yaklaşımın sahip olduğu bir üstünlük de, insanlara genetik mühendisliği uygulayarak beyinlerinde deneysel bir değişim yapamayacağınız (veya yapmamanız gerektiği) halde, böylesine çılgın bilim insanı deneylerini kesinlikle taklit beyinlerde yapabilecek olmanızdır. YSA’lar, tıbbın uygulamada veya ahlâken düşündüğünden çok daha geniş bir olasılık dizisini keşfedebilir ve günün birinde bilim insanlarının merak ettiği, muhtemel olarak beklenmeyen sonuçlara sahip varsayımlara hızlıca göz atmalarını sağlayabilir.

Kendinize “Yapay bir sinir ağı bunu yapabilir mi?” diye sorduktan hemen sonra, “Ben bunu yapabilir miyim?” diye sorun. Eğer cevap evet ise, o halde beyniniz, bir gün bir YSA’nın taklit edebileceği bir şeyi yapabiliyor olmalıdır. Diğer tarafta, günün birinde bir YSA’nın yapabileceği fakat bir beynin asla yapamayacağı pek çok şey var.
YSA’ların sahip olduğu olanaklar neredeyse sınırsız.

Kaynak : Bilimfili, Extreme Tech, Artificial neural networks are changing the world. What are they?, www.extremetech.com/extreme/215170-artificial-neural-networks-are-changing-the-world-what-are-they