Dünyada ilk tam göz nakli yapılan hasta ‘olağanüstü’ ilerleme kaydetti için yorumlar kapalısağlık, teknoloji
Fotoğraf altı yazısı,Aaron James
10 Eylül 2024
Dünyada ilk tam göz nakli yapılan emekli Amerikan askerinin bir yıl sonra önemli bir ilerleme kaydetmesi bu alanda çalışan doktorlara umut verdi.
46 yaşındaki Aaron James, 2021’de yüksek gerilim hattı bakımı yaparken bir kaza geçirdi ve yüzünün büyük bölümünü kaybetti.
James, aynı operasyonda çok az kişiye yapılan kısmi yüz nakli ameliyatı da oldu.
New York Üniversitesi’ne bağlı Langone Health Tıp Merkezi’ndeki araştırmacılar, nakil yapılan gözün normal basıncı ve kan akışını koruduğunu söylüyor. Benzer şekilde nakil yapılan hayvanlarda, donör gözün operasyondan sonra küçüldüğü gözleniyordu.
James’in donör gözündeki görme yeteneğini geri gelmedi. Ancak araştırmacılar bir gün tekrar görebileceğini umuyorlar.
Aaron James’i izleyen araştırmacılar kaydettiği ilerleme karşısında “hayranlık” içinde olduklarını belirtiyor.
James’in göz doktoru Vaidehi Dedania, “Operasyon sonrası elde ettiğimiz sonuçlar olağanüstü. Bu sonuçlar, kritik duyu organlarına yönelik nakillerin araştırılmasına ilham olabilir” dedi.
Nakil sonrası süreci araştırma olarak yayınlayan uzmanlar, retinanın ışığa verdiği elektriksel tepkiyi ölçen elektroretinografi testini James’e uyguladı. Bu test, donör gözdeki ışığa duyarlı sinir hücrelerin, nakilden canlı çıktığını gösterdi.
Araştırmaya katılan ekip, bu sonuçların, ileride göz nakliyle, görme duyusunun geri kazandırılabilmesi konusunda umut verdiğini söylüyor.
James yaşadığı kaza sırasında sağ gözünü kaybetmedi.
Sonrasında geçen Mayıs ayında, 140’tan fazla sağlık çalışanının katıldığı 21 saatlik bir ameliyat geçirdi.
Bağışlanan yüz ve göz, 30’lu yaşlarındaki bir erkek donörden geldi.
Bilim İnsanları fMRI ve Yapay Zekayla Düşünce Okumayı Başardı için yorumlar kapalıbilim, fMRI, teknoloji, yapay zeka
Bilim insanları , insan beyin taramaları(fMRI) ve yapay zeka modelleme kullanarak insanların düşüncelerini okumaya bir adım daha yaklaştı. Normalde bir dil dekoderi kullanmaktaki ana fikir , iletişim yeteneğini kaybeden insanlara yardım etmek. Fakat bu teknoloji, ABDli bilim insanları arasında mental gizliliğe ilişkin soru işaretlerini beraberinde getirdi. Bu korkuları gidermek içinse, bu teknolojinin mümkün kılınması için kişinin saatlerce fonksiyonel manyetik rezonans taraması(fMRI) yapılması gerektiğinin altı çiziliyor. Yani kişinin rızası olmadan dekoderin kullanılması mümkün değil.
Daha önceki araştırmada beyin implantı sayesinde, uzun süredir konuşamayan ya da bir şeyler yazamayan kişilerin kelimeler ve hatta cümleler kurmasına yardımcı olduğu gösterilmişti. Bu beyin-bilgisayar arayüzleri (interface) beynin kelime oluştururken, ağzı kontrol eden bölgesine odaklanıyor. ABD Teksas Üniversitesi’nden nöro-bilimci ve araştırmanın yardımcı yazarı ekibin dil dekoderi için tümüyle farklı bir seviyede çalıştığını ifade ediyor. “Bizim sistemimiz fikirler, semantikler ve anlam açısından gerçekten farklı bir seviyede çalışıyor,” diyor Huth. Nature Neuroscience dergisindeki araştırmaya göre, invazif olmayan beyin implantları açısından sürekli dili yeniden oluşturabilen ilk sistemdir.
Bir Dilden Ötesi Araştırmada üç kişi toplamda 16 saat boyunca, fMRI makinesinin içinde New York Times’ın Modern Love gibi podcastlerini dinledi. Araştırmacılar bu sayede; kelimelerin, ifadelerin ve anlamların, beynin dili işlediği bilinen bölgelerinde nasıl tepkilere yol açtığını haritaları gözlemledi. Araştırmacılar bu veriyi kullanarak, GPT-1 nöral dil ağı modelini besledi. Bu ağ Chat GPT’nin atasıdır. Bu model kişinin beyninin algılanan konuşmaya nasıl cevap verdiğini tahmin ederek, en yakın cevabı bulana kadar seçenekleri daraltıyor. Modelin doğruluğunu test etmek için her katılımcı fMRI makinesinde yeni bir hikaye dinledi. Çalışmanın ilk yazarı Jerry Tang, kod çözücünün “kullanıcının duyduğu şeyin ana fikrini kurtarabileceğini” söyledi. Örneğin, katılımcı “Daha ehliyetim yok” ifadesini duyduğunda, model “daha araba sürmeyi öğrenmeye bile başlamadı” şeklinde geri dönmüştür.
Araştırmacılar, kod çözücünün “ben” veya “o” gibi şahıs zamirleriyle mücadele ettiğini de kabul ediyor. Fakat katılımcılar kendi hikayelerini düşündüklerinde veya sessiz filmleri izlediklerinde bile, kod çözücünün “özü” kavrayabildiğini ifade ediyor. Huth, “Bu, “dilden daha derin bir şeyi çözdüğümüzü, sonra onu dile dönüştürdüğümüzü” gösterdi. Huth, fMRI taramasının tek tek sözcükleri yakalamak için çok yavaş olması nedeniyle, “birkaç saniye içinde bir bilgi yığını, bir karmaşa” topladığını söyledi. Böylece, kesin kelimeler kaybolsa bile fikrin nasıl geliştiğini görebiliriz,”diyor.
Türk bilim insanı güneş ışığına ihtiyaç duymayan tarım cihazı geliştirdi. için yorumlar kapalıbilim, tarım, teknoloji
Einstein’in 119 yıllık teorisini ispatlayan Prof. Dr. Fahrettin Yakuphanoğlu, son olarak yeni nesil fotosentez aktif flaks cihazı ve sistemi geliştirdi. Bu yenilikçi sistem sayesinde, güneş ışığına ihtiyaç duymadan yapay fotonlarla bitki yetiştirme süreçlerini hızlandırmak ve verimliliği artırmak mümkün hale geliyor.
Fırat Teknokent’te kurduğu yüksek teknoloji şirketinde teknolojik ürünler geliştiren Fırat Üniversitesi Fizik Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Fahrettin Yakuphanoğlu, Nobel ödüllü Alman fizikçi Einstein’ın 1905 yılında ortaya attığı foton teorisini ispatlamak adına ‘kuantum parçacık algılayıcı’ adını verdiği nanoteknolojik bir sistem üretmişti.
Çalışmalarına devam eden Prof. Dr. Yakuphanoğlu, gelecek yüzyılın teknolojisinin fotonik teknolojisi olduğunu kaydetti. Fytronix teknolojisi ile yerli ve milli ürünler üretip, 15 farklı ülkeye ihraç eden FÜ Fizik Bölümü Öğretim Üyesi ve Fytronix’in CEO’su Prof. Dr. Yakuphanoğlu, son olarak fotonik sistem olan fotosentez aktif flaks cihazını üretti. Yerli ve milli olarak geliştirilen bu cihaz ve sistem ile güneş ışınlarına gerek kalmadan yapay fotonlar ile modern tarım yapılabilecek. İleri teknoloji kullanılarak kırsal alanlar dışında kentlerde de kullanılabilecek bu sistem ile bitki yetiştirme sürecine ve hızına etki edilebiliyor.
Şehirde tarım imkanı sunuyor
Geliştirmiş olduğu ürünün isminin fotonik sistem olduğunu belirten Prof. Dr. Yakuphanoğlu, ”Bu fotonik sistem ile tarım artık şehirde kolaylıkla yapılabilir. Özellikle son zamanlarda tarımın önemi giderek arttı. Dolayısıyla biz tarımı yerli ve milli imkanlarla ve yüksek teknolojiyi kullanarak artık tarım yapmalıyız. Tarım iki çeşittir. Birinci tarım şekli yataydır. Topraklarda yatay zeminde ve alanda üretilen bitkilerle yapılandır. Dikey tarım ise şehirde özellikle belirli alanlarda yapılan tarıma diyoruz. Dikey tarımı şehirde yapıldığınızda bitki yetiştirme sürecinde kullanılacak olanın verimli ürünün olması gerekmektedir. Geliştirmiş olduğumuz sistem fotosentez aktif flaks , bu da akışı ayarlayan bir sistem” dedi.
Sistem hakkında bilgi veren Yakuphanoğlu, ”Bu sistemde güneşten gelen fotonlar yerine yapay fotonlar üreterek bunu da bitki üretiminde kullanabilirsiniz. Buradaki fotosentez aktif bölge 400 nanometre ile 700 nanometre arasında bir bölge. Bu bölgedeki fotonları verimli bir şekilde kullanılarak yani ışık enerjisini kimyasal enerjiye dönüştürerek bir bitkinin büyümesi sağlanabiliyor. Fotosentez işleminde gerekli olan şeyler ise fotonik (fotonlar), besin ve sudur. Modern bir tarım alanını şehirde yapıp bitki üretmek istiyorsanız, fotonik sistem dediğimiz sistemi kullanarak bitkilerin yetişme hızını, büyüme hızını kolaylıkla değiştirebiliyorsunuz. Yüksek teknolojiyi tarımda kullanmak istiyorsak, böyle bir sistemde artık fotonu kullanarak bitki üretimini tarımsal alanları da şehre taşıyarak ya da modern bir tarımsal alan dizayn ederek üretimimizi yerli ve milli imkanlarla dışa bağımlı olmadan kendi ürünlerimizi yetiştirebiliriz” diye konuştu.
Yapay Zeka Hayatınızdaki Olayları Önceden Tahmin Edebilir için yorumlar kapalıteknoloji, yenilik
Yazılı dili modellemek için geliştirilen yapay zeka, insanların hayatlarındaki olayları tahmin etmede kullanılabilir. Danimarka Teknik Üniversitesi (DTU), Kopenhag Üniversitesi, Danimarka Bilgi Teknolojileri Üniversitesi ve Northeastern Üniversitesinde çalışan bilim insanlarının yürüttüğü bir araştırma projesi, insanların hayatlarıyla ilgili büyük miktarlarda veri kullanmanız ve ChatGPT gibi dili işlemede kullanılan ‘dönüştürücü modeller’i eğitmeniz durumunda, yapay zekanın bu verileri sistematik şekilde düzenleyebileceği ve bir insanın hayatında neler olacağını; hatta ölüm tarihini bile tahmin edebileceğini gösteriyor.
Nature Computational Science bilim bülteninde yayımlanan ve ‘İnsanların Hayatlarını Tahmin Etmek için Yaşamdaki Olay Dizilerinin Kullanılması’ başlığını taşıyan yeni bir bilimsel makalede araştırmacılar, life2vec adlı bir modelde bütün Danimarkalıların sağlık verilerini ve iş piyasasıyla olan bağlantılarını analiz etmiş. Modelin başlangıç aşamasında eğitildikten ve verideki örüntüleri öğrendikten sonra, diğer gelişmiş sinirsel ağlardan daha iyi performans sergilediği ve kişilik ile ölüm tarihi gibi sonuçları yüksek isabetle tahmin ettiği gösterilmiş.
DTU’da çalışan ve makalenin birinci yazarı olan Profesör Sune Lehmann şöyle aktarıyor: “Modeli kullanarak temel bir soruyu ele aldık: ‘Geçmişinizdeki durumlar ve olaylara dayalı olarak, geleceğinizdeki olayları ne dereceye kadar tahmin edebiliriz?’ sorusunu. Bilimsel olarak bizi heyecanlandıran şey yapılan tahminin kendisi olmaktan ziyade, modelin böylesine kesin cevaplar sunmasını sağlayan veri özellikleriydi.”
Ölüm tarihine dair tahminler
Life2vec’in yaptığı tahminler, ‘Dört yıl içerisinde ölüm?’ gibi genel sorulara yönelik yanıtlardan oluşuyor. Araştırmacılar modelin yanıtlarını analiz ettiklerinde, karşılaştıkları sonuçlar beşeri bilimlerdeki mevcut bulgularla tutarlı olmuş. Örneğin her şeyin eşit olduğu bir durumda, liderlik konumundaki bireylerin veya yüksek gelirli bireylerin hayatta kalması daha muhtemelken kişinin erkek olması, kalifiye olması veya zihinsel bir teşhisinin bulunması daha yüksek bir ölüm tehlikesiyle ilişkilendirilmiş. Life2vec, farklı verileri düzenleyen matematiksel bir yapı olan büyük bir vektör sistemindeki verileri kodluyor. Model doğum tarihi, eğitim ve öğretim, maaş, konut ve sağlık gibi alanlarda nereye veri yerleştirileceğine karar veriyor.
“Bir dildeki bir cümle nasıl bir dizi kelimeden oluşuyorsa, insan hayıtını da bu şekilde uzun bir olaylar dizisi şeklinde düşünmek heyecan verici” diyor Sune Lehmann. “Bu genelde yapay zekadaki dönüştürücü modellerin kullanıldığı türden bir iş. Fakat biz deneylerimizde bunları, yaşam dizileri şeklinde adlandırdığımız şeyleri; ör. insan hayatında gerçekleşen olayları analiz etmek için kullandık.”
Etik soruların ortaya çıkışı
Makalenin ardındaki araştırmacılar life2vec’in etrafında, hassas veriler ve özel hayatın gizliliğinin korunması ve verilerdeki önyargıların rolü gibi etik soruların bulunduğunu belirtiyor. Örneğin bir kişinin hastalık kapmaya veya diğer önlenebilir yaşam olaylarına dönük taşıdığı tehlikeyi değerlendirmede modelin kullanılabilmesinden önce bu problemlerin daha derin şekilde anlaşılması gerekiyor.
“Model, tartışmaya ve politik olarak ele alınmaya yönelik önemli olumlu ve olumsuz yönleri ortaya çıkarıyor. Yaşam olaylarını ve insan davranışlarını tahmin etmeye dönük benzer teknolojiler, günümüzde halihazırda teknoloji şirketleri içerisinde kullanılıyor. Örneğin sosyal ağlardaki davranışlarımızı takip ediyor, son derece isabetli profilimizi çıkarıyor ve bu profilleri davranışlarımızı tahmin edip bizi etkilemek için kullanıyorlar. Bu tartışmanın, demokratik söyleşilerin parçası olması gerekiyor ki teknolojinin bizi nereye götürdüğünü ve bunun istediğimiz gelişme olup olmadığını düşünelim” diyor Sune Lehmann.
Araştırmacılara göre sıradaki adım, sosyal bağlantılarımızla ilgili metin, görüntü veya bilgiler gibi diğer bilgi tiplerini dahil etmek olacak. Bu veri kullanımı, sosyal bilimler ve sağlık bilimleri arasında yepyeni bir kesişimi ortaya çıkarıyor.
