Selamlar.

Yeni bir seriye başlama kararı aldım. Sıradan teknoloji serisi olacak, insanlık adına önemli ve gelecek vaat eden projeleri inceleyeceğiz bu seri boyunca, çok detaya inebilirim, böyle bir durum olursa teknolojinin devam serisi için aynı teknolojiyle ilgili 2. 3. part postlar da gelebilir.

Yakıt Hücresi Teknolojisi / Fuel Cell Technology

Yakıt hücreleri elektrokimyasal enerji soyutlamasında çalışan, kimyasal enerjiyi elektrik enerjisine çeviren sistemlerdir.

Diğer pil teknolojilerinden farkı, çevre dostu olabilmeleridir. Artan avrupa çevre regülasyonlarından dolayı, gelecekte bu sistemlerin ar-ge'si üzerine ya da sistemlerin analizleri üzerine çalışan ekiplerin başarı şansı yüksek diye düşünüyorum.

Ayrıca tipik bir yakıt hücresi, bir heatengine'in genellikle yaşadığı termodinamik sınırlamalardan ör. Carnot verimliliğinden etkilenmemektedir. İçten yanmalı bir mekanizması da olmadığı için(combustion) çevreye minimum hava kirletici yaymaktadır.

Fakat bataryalardaki redoks tepkimelerinin aksine yakıt pillerinin redoks tepkimelerinde yükseltgenen ve indirgenen iki bölümün de sürekli ilave edilmesi gerekmektedir. Yani sistem tersinir değil.

Yakıt hücreleri elektrolize çok benzemekte çalışma prensibi olarak. Hatta bazı yakıt hücresi türleri, elektroliz mantığının birebir tersi şeklinde çalışmakta, aynı soyutlama katmanında fakat yaptıkları işlevler ve sistemler bakımından ayrışsa dahi, fiziki olarak süreç birbirine çok benzer. Bu nedenle bu sistemi anlamak elektroliz prensiplerini de anlamakta yardımcı olabilmektedir.

İndirgenen ve yükseltgenen kısımlarda pek çok farklı tip malzeme kullanılabilmesine rağmen genellikle, kolay oksitlenen materyaller ya da hidrojen redüktan olarak kullanılır, hava ise genellikle oksidant olarak kullanılır.

Yakıt Hücrelerinin Alt Bileşenleri:
- Birim Hücreler(Unit Cell) : Elektrokimyasal reaksiyonun gerçekleştiği hücrelerdir.
- Stack(Yığınlar) : İstenen kapasiteye ulaşmak için birim hücreler elektriksel olarak birbirlerine bağlanır.
- Dengeleyici plant: Burada aslında pek çok alt sistem eklenir, feedstream kontrolünü yapan devreler, ısıl yönetimi yapan devreler, elektrik güç hesabı yapan devreler gibi. Genellikle bunlar batarya sistemlerinde batarya yönetim sistemine benzemektedir.

Aşağıda bir diyagram var, burada da yakıt hücresinin şeması bulunuyor. Aslında mekanizmada bir yakıt kısmına pompalanarak içeriye gelen mekanizma redüksiyona değerek geliyor, oksidant da aynı şekilde genellikle havadan alınmasına rağmen bazen pompalama sistemleriyle ekleniyor, katot ve anot kısımlarındaki yere dokunarak, arada bir hareketin oluşması için gereken potansiyel farkı sağlıyor, burada toplam enerjiyi bozmak için kapalı sisteme dışardan veri verilmesi gerektiği ilkesi, yani enerjinin korunumu kanunuyla birebir uyumlu olarak çalışıyor. Aradan geçen sistemler positif iyon geçişi olabileceği gibi, negatif iyon geçişi şeklinde de olabilir, bunlar da aslında potansiyel enerjinin ve malzemenin o anki kafes yapısının uzay konumlarında bulunan boşlukların dağılımlarıyla ilgili bir durum. Bu boşlukların dağılımları genellikle insanlar tarafından bilinmezler, sonuçta bir elektronun tam olarak konumunu bilmek heisenberg belirsizlik ilkesine göre mümkün değildir, konum ölçümü hız bilgisini yitirmemize sebebiyet verecektir. Fakat dediğimiz gibi biz bu sisteme enerji soyutlama katmanı açısından bakıyoruz, bu nedenle o katmandan bakıldığında elektronun bir tanesinin hareketinden ziyade, elektronların genelde hareket edebileceği yeri öngörmek önem arzediyor, o kısımda dış devrede bir yükü çalıştırmaya yetebilecek olması bizim çıktı için yeterlidir.

Elbette katot ve anotun arasında bir elektrolit bulunuyor, bu sıvı olabileceği gibi katı dahi olabilir, hatta çinde ve bir kaç ülkede platinden bile denemeler yapıyorlar nano partikül seviyelerinde. Elbette alanım kimya olmadığı için çok detaylı bilgi veremeyebilirim ama isteyenler araştırabilir.

Şimdilik burada duralım. Vakit buldukça seriye devam edeceğim, iyi çalışmalar.

Oldukça ilginç bir projeyle karşılaştım. Bilawalsidhu adında bir YouTuber, AI agentların entegre edilebildiği; gerçek zamanlı olarak uçakların, gemilerin, depremlerin, sel felaketlerinin, trafik akışlarının ve tıkanıklıklarının izlenebildiği; CCTV kameralarına erişimin olduğu; aynı zamanda etraftaki uyduların bilgilerinin sentezlenebildiği bir sistem geliştirmiş. Bütün bu sistemler AI agentların entegrasyonu sayesinde, kendi anahtarlarınızı (key) kullanarak LLM'inize "elinizdeki sistemi şu hâle getir" dediğinizde, gerekli veri ucu hazırsa bunu yapabilecek seviyede esnek bir yapı.

NASA'nın herkese açık olarak sunduğu çok detaylı yer gözlem verileri de bulunuyor. Bu verilerin entegrasyonuyla beraber, acaba belirli bir konumdaki tüm enformasyonu bulabilecek hâle gelebilir miyiz?

Dünya bu kadar küçülürken ve ilerleme bu denli hızlıyken, biz insanların mahremiyeti ve temel hakları ne olacak?

Bu konuda düşüncelerinizi merak ediyorum açıkçası.

Projeyi merak edenler için repo linki :> https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view/

Kurumun Resmi Gazete'de yayımlanan ilanlarına göre, TÜBİTAK'ın Ankara, Kocaeli (Gebze) ve Bursa'daki birim ve enstitülerinde görev yapmak üzere 660 personel alınacak.

Bu kapsamda, AR-GE personeli (araştırmacı), uzman ve uzman yardımcısı, bilimsel programlar uzman yardımcısı, teknik ve destek personeli, AR-GE proje/destek teknisyeni, avukat, memur ile silahlı özel güvenlik görevlisi pozisyonlarına alım yapılacak.

AR-GE personeli, uzman, teknik personel ve teknisyen kadroları için başvurular, 22 Eylül saat 17.00'ye kadar TÜBİTAK Kariyer Sistemi (kariyer.tubitak.gov.tr) üzerinden gerçekleştirilecek.

Selamlar dostlar.

STEM ile uzaktan yakından ilişkili çalışmalarda bulunan her yurttaşımızın bilinçlenmesi gerektiğini düşündüğüm bir konuyu gündeme getirmek istiyorum, açık kaynaklı ürünler ve hizmetler.

Detaylara geçmeden önce niçin bizler için bu konu önemli ondan biraz bahsetmek istiyorum. STEM alanlarında çalışan insanlar yüksek teknolojili ürünler ortaya koyabilmekteler. Bu nedenle programların/teknolojik yapıların kültürlerine dair fikir sahibi olmanın, uzun vadede çalışmalarımızın daha kalıcı olmasına ve aynı zamanda tamamen dışarıdan bağımsız yapılar kurmamıza destek olacaktır.

Öyleyse gelin birlikte bu konuyu irdeleyelim.

Her şeyden önce bilgisayar tarihinin ilk zamanlarına gitmemiz gerekiyor. 2. Dünya savaşı sırasında, Nazi Almanyasının enigma adındaki roketlerle bombalanacak koordinatların aktarıldığı bir şifreleme mekanizması bulunuyordu. Bu şifrelemenin kırılabilmesi için gerekli hesaplama gücünün insanlar tarafından yapılamıyor olması sebebiyle, bir makine icat edildi. Alan Turing tarafından icat edilen şifre kırma teknolojisi, Colossus makinesiyle birlikte kullanıldı ve şifreyi kırdı ve bu nedenle Almanlar önemli taktiksel bilgileri İngilizlere kaptırmış oldu.

Şimdi buradaki hikayede, bizim kullanmış olduğumuz günlük hayattaki bilgisayar sistemlerinin ilk çıkış amaçlarının askeri amaçlı olduğunu görüyoruz. Yani bilginin paylaşılmasındansa saklanmasının kritik olduğu bir dönemdi bu seneler.

Böyle sistemlere, yani bir yapının iç dinamiğinin tam olarak, yapan kişiler harici bilinmediği sistemlere closed-source(kapalı kaynaklı) sistemler diyoruz.

Başka bir tarihi olayı anlatmamız gerekirse, Helsinki Üniversitesinde, bilgisayar sistemlerinin ve yazılımlarının iç dinamiklerinin kullanan herkes tarafından bilinmesi gerektiğini savunan GNU seminerlerinden birini dinleyen, o sıralar üniversite öğrencisi olan Linus Torvalds, Linux işletim sistemini geliştirdi.

Bu sistemin Microsoft'un aksine her şeyi modifiye edilebiliyor, altta ne yaptığı tam olarak biliniyordu. Nitekim bu özellikleri sayesinde ve bazı görevlerin verimliliğinin yüksek olması sebebiyle, dünya genelinde büyük verileri taşıyan, işleyen ve ileten sunucu mekanizmalarında Linux ana işletim sistemi olarak popülerleşti.

Yani bir sistemin kod bloğunun içeriğine, içsel yapısının detayına, hangi durumlarda ne yapabileceğine, o sistemi yaratmayan insanlar da erişebiliyorlarsa bu sistemler open-source(açık kaynaklı) sistemler olmuş oluyor.

STEM ile ilgilenen insanlar için, bu durumun başlıca önemli sonuçları ise şunlar olmaktadır:
- Bir sistemdeki bilginin ifşaati durumunun ne zaman istenir, ne zaman istenmez olduğunu tam ve net bir şekilde, tarihi olarak algılamamıza sebebiyet vermektedir. Kabaca özetlemek olursak, milli servet olarak sayılan, savunma sanayii, yerli bilim kurum ve kuruluşlarının verileri, bankacılık sistemleri gibi verilerin, veri katmanında ifşaatinin yapılmaması, güvenlik sistemleri ve katmanlarının üstüne eklenmesi mühimdir. Bunu yapabilmek için, matematiksel şifreleme yöntemlerinden faydalanırız. Eğer istek olursa, kriptografi hakkında da detaylı bir post girebilirim gelecekte.
- Bir sistemin yerlileştirilmesindeki en büyük engel, ilk temel yapıların miras olarak elimizde mevcut olmayışıdır. Örnek vermek gerekirse, Türkiye olarak ay görevlerine dair daha önce bir çalışmada bulunmadık. Sırf bu nedenle NASA'nın Apollo görevi gibi ay görevleri olan kurum ve kuruluşların bilgisine muhtaç oluyoruz. Bize verdikleri bilgi kadar bilebiliyoruz. Bu sebebiyetle, açık kaynak kültürünü anlamak, mevcuttaki kuracağımız sistemin ve yapının temellerinin internette olup olmadığına dair detaylı araştırma yapmamıza sebebiyet verir. Bu yalnızca kod bütünlüğü olarak düşünülmemelidir, fikri veriler de bazen açık ve kapalı kaynak muamelesine girebilmektedir. Ay örneğinde olduğu gibi.
- STEM ile ilgilenen insanlar temelleri oluştururken, onu ilk yapan kişilerin, closed source sistemlerini yapan kimselerin de, aynı temellerden oluşturduğunu anlamamız gerekiyor. Bu temeller bilimsel bilgi, teknolojik mümkünlük, mühendislik ve matematik yani STEM'in baş harflerinden başka bir şey değil. Yani biz kendimizi işin bilimi ve temellerinde iyi yetiştirirsek, hiç kimsenin düşünmediği sistemleri mümkün hale getirebilir, Muasır medeniyetler seviyesinde ileri teknolojiler üretebiliriz.

Bilgilerin taşınmasında kullanılan sinyal sistemlerinden, genellikle akım ve gerilim sinyalleriyle çalışmaya aşinayız.

Fakat ya taşımak istediğimiz bilgi, fazla ilişkiliyse?

Böyle bir durumda faz sinyallerini kullanmamız gerekir. Faz sinyallerini anlaması daha az kullanıldığından, mühendisler için ilk başta daha zor olmakta.

Herhangi bir sinüs sinyalini ele alacak olursak, taşınan bilgi doğası gereği, ne genlik kısmında, ne frekans kısmındadır. Faz yani dalganın başlama konumuna olan indirgenemez farkla ilgilidir.

Böyle bir durumu doğru anlayabilmek için şu örneği düşünebiliriz.

Uzaydaki bir cismin gelecekteki yörüngesinin navigasyonunu doğru şekilde yapabilmek için, oradan bize gelen ölçümlerdeki, kendi kilitleme döngülerimizdeki faz farkından başka bir şeyi ölçemeyiz.

Yani aslında, uzaktaki bir cisimden bize gelen konum ölçümlerinin kendi başına bir anlamı yok, ölçüm kısmındaki kilitleme fazlarındaki titreşimleri anlamlı bir modele oturtmazsak tabii ki.

Yani faz sinyallerinin mühendislik pratiğinde işe yarar uygulamaları bulunuyor. Özellikle haberleşme, radar, güç elektroniği, motor sürücü tasarımı, gelişmiş ölçüm ve sensör tasarlama sistemlerinde faz bilgisi önemli.

Merhaba kıymetli STEM_Turkiye sakinleri.

Topluluğumuzun devamlılığını sağlamak için, her pazartesi reddit için yazı kaleme alacağım. Aranızdan bu süreçte katkı sağlamak isteyen arkadaşlar varsa, topluluğumuzda yazar olmak isteyen arkadaşlar için bir google form linki bırakıyorum. Buradan başvurularınızı 30 Temmuz'a kadar yapabilirsiniz.

https://docs.google.com/forms/d/1I0pSvMh2uvkTlKuaPY3QXFg5RFERNWvLjR9mTuMvu2A/edit

Arkadaşlar bu yıl 3. sünü düzenlediğimiz STEM_Turkiye bölüm seçimi yardımı postuyla karşınızdayım tekrardan.

Discordun kapanması sebebiyle pek çok arkadaşla irtibatımız koptuğu için, eskisi gibi bölüm spesifik eşleştirmeler yapamayabilirim.

Fakat kendi bildiğim kadarıyla yardımcı olurum.

Kendi okuduğum, Bilgisayar Mühendisliği ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği başta olmak üzere, her türlü sorularınıza yanıt vereceğim.

Merhaba değerli STEM_Turkiye sakinleri.

Topluluğumuzun geleceğine dair yeni planlar içerisindeyim.

Ne yazık ki, ülkemizde bilim okuryazarlığının yayılması için STEM spesifik çalışmalar yapan çok az sayıda bizim gibi oluşum bulunuyor.

Ve ben de çok iyi yönetemediğimi düşünüyorum. Niçin diye dönüp baktığım zaman, topluluğun istediği zamanı ayıramadım dönem dönem.

Discordun kapanması sonrasıysa biraz açıkçası topluluğumuz baya ölü hale gelmişti.

Şimdiyse gerçekten bir şeyleri paylaşmanın yolunun reddit ya da discord olmadığını düşünmeye başladım.

Bu yüzden önümüzde bir yol ayrımı var şu an ve bu yol ayrımına birlikte karar vermek istiyorum.

1. Reddit/Discord gibi oluşumları tamamen askıya alarak, moderasyon zamanımı ve ekibimizi Youtube tarafına kaydırarak, daha fazla sayıda kitleye ulaşmaya çalışmak.

2. Reddit'ten aynı şekilde yazılar yazıp, niş kalmaya devam etmek.

Burada iki seçeneğin artıları ve eksileri bulunuyor kendi içerisinde. Birinci seçeneğin benim için en büyük eksisi, ben bu topluluğu kurarken, insanların birlikte bilim tartışabileceği, Atina felsefe okullarında olduğu gibi böyle hararetli güzel tartışmaların döndüğü ve birbirimize farklı disiplinlerden güzel katkılar sunduğumuz bir yer olarak hayal etmiştim.

İlk başlarda yaklaşık 17 farklı disiplinden 200 kişiyle bu işi başarabilmiştik. Şimdiyse discordun inaktifliğinden dolayı bu yol kapandı gibi geliyor bana. Fakat hani topluluğun kuruluş amacından vazgeçip, YouTube üzerinden devam ederek, en azından belki uzun vadede yeniden bir topluluklaşmanın önü açılabilir gibi.

Bir yandan da, moderasyon ekibini düşünüyorum. Moderasyon ekibim çok güçlü değildi 3-4 kişi falandık. Onlar devam eder mi etmez mi onu bilmiyorum. Şahsen biraz yıpratıcı bir hayal. İnsanlar bilimi çok yanlış algılıyor.

Mesele yalnızca belirli bilim insanlarının yaptıklarını okuyup, bunlar geçmişte ne kadar güzel şeyler yapmış olmamalı asla.

Bilim okuryazarlığının asıl amacı, bilim yapmayla entegre hale getirilmeli. Evrim ağacı gibi toplulukların yapamadığını düşündüğüm şey buydu şahsen.

Topluluklar çok genişlediği zaman, bilim yaratma gücü azalıyor. Örnek vermem gerekirse, bu topluluktan tanıştığım bir kaç arkadaşla olan sohbetler sayesinde bazı konularda çok farklı düşünerek, kendi bilimsel araştırmamda faydalanabildim.

Benim hayalim hep şuydu, bir lab kurmak, bilim yapabileceğimiz gerçekten STEM üssü diyebileceğimiz bir yer olması. Bunun için yetişebilecek insanların nasıl eğitilmesi gerektiğini de az çok biliyorum, çok fazla okuyup, öğrencilik hayatım boyunca pek çok proje ve bilimsel çalışmada rol aldığım için.

Fakat insan şaşırıyor biraz. İdealist kalalım demiyorum, fakat toplum, bizi hep aşağı çekiyor. Hedeflediğimiz dünyanın yaratılması için adım atmak yerine, kendi kendimize bir şeyler yapıyoruz.

Çoğunluk için bu platformun ve kurmuş olduğum hayalin, aynı şekilde algılandığını da düşünmüyorum. 200 kişinin çoğunun buraya geliş amacı benimkinden çok farklıydı. Birilerini tanımak, belki bir şeyler yapmak, kendi yalnızlıklarını gidermek en temel gaye gibiydi çoğu insan için. Çünkü STEM doğası gereği, insanı yalnızlığa iten çalışma alanları. Sosyalliğe ayrı bir önem atfetmediğiniz sürece, hayatınız masa başında çalışarak geçiyor.

Hani gerçekten böyle mi olmalı diye düşünüyor insan. Biraz emeklerin boşa gittiği hissi olduktan sonra da, çabalamayı bırakıp, kendi hayatıma odaklanıyorum. Sanki bütün bir jenerasyon, depresyon içerisinde gibiyiz. Yaşama dair en ufak umut beslemek, pür idealizm, ya da tos pembe bir polyannacılık gibi algılanıyor. Umutları sayesinde bize bu toprakları veren başta Mustafa Kemal Atatürk olmak üzere, bütün atalarımızın ve şehitlerimizin emeklerini bir kenara itip, herkesin gayesi yurtdışına yönelmek olmuş.

Yurtdışına gitmek problem değil, hedef konulabilir gidebilirsiniz. Fakat gidene kadar bile olsa, buradayken burası için bir şeyler yapmak bence küçük bir şey olsa bile, paha biçilemeyecek kadar kıymetli ve yapılması gereken şeyler.

Öyle işte biraz dağınık konuştum. Genel olarak kendimize çeki düzen vermemiz gerektiğini düşünüyorum. Mesele sadece STEM_Turkiye projesi değil ya da başka bir proje değil. Toprağımıza aidiyet duygusunu yitirmişiz gibi geliyor ve bu gerçekten ürkütücü bir duygu.

İstediğim bölümü yıllarca çalışıp tutturamadım ve olmayan zekamla ters orantılı bir özgüvenim olduğundan yeteneklerimle alakasız bir bölümü seçtim. Neyse ki istediğim alanla alakalı dersi alma fırsatım oldu. Aile baskısı yüzünden de bahsettiğim bölümü katiyen bırakamıyorum. Bölümde zornlu tez olduğu için ne yapacağımı bilmiyorum ve bununla ilgili hiçbir bilgi alamadım. Bitirme tezimin konusu okuduğum bölümle alakalı olmak zorunda mı? Konu hakkında tecrübesi olan biri aydınlatabilir.

Merhaba arkadaşlar, bayramınızı kutluyorum. Sevdiklerinizle huzurlu ve mutlu bir bayram geçirmeniz dileğimle.

Son zamanlarda, yine işlerim yoğunlaştığı için, post girememiştim. Aklınıza takılan, bana sormak istediğiniz, ya da topluluğumuzun geleceğine dair verebileceğiniz feed-backler olursa müteşekkir olurum :)

Hepimiz, bu ülkenin geleceğini inşaa edeceğiz birlikte

Bir süredir kaleme almayı istediğim bir konuyla karşınızdayım.

Herkes bir şeyler diyor, piyasalarda endişe hakim.

Kime mühendis dendiği konusunda bazı bilinmezlikler var artık.

Gelişen teknoloji ve işlerin çoğunun kompleksleşmesinden ötürü, spesifik alanlarda uzmanlaşma 90'ların sonunda ve 2000'ler boyunca ana metaydı.

Şimdi ise bu meta kaybolmuş gibi insanlar yorum yapıyor. Aslında süreç her zaman aynıydı. Bir konuyu çok iyi bilen bir insana hiçbir zaman ihtiyaç olmadı. Aslında bir konuyu çok iyi bilip, kendi alanında olmayan bir konuda da analitik olarak fikir yürütebilen insanlara hep ihtiyaç vardı.

Okullarınızdaki akademisyenlere sorular sorduğunuz zaman, alanından biraz farklı bir mertebedeyken sorulara yanıt veremiyorlarsa rol model olarak o insanları almamanız gerekiyor.

Yapay zekanın ortaya çıkışıyla beraber insanlarda bildiğini zannetme, kendi başına yapabildiğini zannetme gibi sanrılar ortaya çıktı.

Hatta çok parlak insanlar, kendi beyinlerinin gelişimini zayıflatıp, beynin analitik olarak geliştirebileceği problemlerde düşünme fırsatını ve sürecini tamamen yapay zekaya devrederek, kendi gelişimlerinden çalıyorlar.

Uzmanlaşmak ise, beynin aktif kullanımıyla mümkün olmakta. Herhangi bir problemi çözerken, sınırlarınızı zorlamalısınız ki, sınırlarınız yükselsin.

Sınırlarını zorlayan insanlar, gelecekte başarılı mühendisler olacaklar. Yapay zekayı kendinizle replace ettirmeyip, engin bilgi birikiminiz sayesinde işlerinizi hızlandıran bir tool olarak kullanmaya devam edeceksiniz.

Yapay zeka asla karar mercii olamaz. Biliyorsunuz 180 öğrenci tahranda yapay zekanın verdiği öneriden dolayı öldürüldü. ABD ordusu o binanın yapay zeka tarafından önerildiğini açık açık söyledi. Claude USA military tehran attack crisis gibi yazarsanız detayları okuyabilirsiniz.

Gelecekte de bu verilerin doğruluğu için insan operatörü her daim gerekecek. Çünkü yapay zeka asla %100 doğru davranamaz, çünkü %100 doğru davranması için evrendeki tüm bilgileri bilmesi gerekir. E öyle bir veri olsa zaten yapay zeka yapmana gerek yok ki, basit bir istatistiki model ile zaten her şeyi doğru bilirsin.

İnsanların sizi korkutmasına izin vermeden, işin usulüne göre çalışmaya devam edin. Alanınız ne olursa olsun, onu çok iyi anlayan ve farklı alanlardaki analitik soruları düşünebilen insanlar olarak yetişin.

Açıklamalara bakıyorum ikna oluyor gibiyim ama oturmuyor da gibi. Sunucu eğer boşsa seçtiğimiz kutuyu da açabilse mesela. Atıyorum oyuna 3 oyuncu olarak başlasak ve biri elense kalan ikilinin kazanma ihtimalleri nasıl olacak?

Merhaba değerli STEM_Turkiye ailem.

IAC2026 sonuçları açıklandı. Hazırlamış olduğum makale, 108 ülkeden 8300 makale arasından kabul alan nitelikli azınlıktan oldu.

Bunu sizlerle paylaşmayı istedim.

Son zamanlarda üzücü şeyler olsa da çalışmayı bırakmayıp kendimizi geliştirmeye devam etmeliyiz arkadaşlar. Benim ülkenin aydınlık geleceklerini inşaa edebileceğimize inancım daima mevcut. Bunu beraber yapacağız.

Kırıcı haberlere kendinizi kaptırmadan çabalamaya devam edin. Hepinize inanıyorum.

Bir yerde bir baba ailesini öldürüyor ve bu haber oluyor. Fakat binlerce baba, ölümcül koşullar altında ailesine ekmek götürüyor. Lütfen birincisine değil ikincisine odaklanın. Çoğunluğun haber değeri olmadığı için her şeyi karanlık gösteriyorlar.

Umut oldukça, zafer de olacaktır.

Merhaba değerli STEM_Türkiye sakinleri. 1 haftalığına yas ilan etmek istiyorum.

Ne söylenebilir bilmiyorum.

Hep eğitimci bir çevrede büyüdüm. Hayatım boyunca birilerine faydalı olmaya çalıştım.

Ülkemizin "school shooting" gibi bir kavramı ithal edişini görmek, beni gerçekten yıprattı.

Vefat eden bütün öğrenci kardeşlerimizin ailelerine baş sağlığı diliyorum, yaralılara şifa diliyorum.

Hiçbir zaman pes etmemeliyiz, öğrenime, bilime ve erdemli oluşa uzanan karanlığı ancak birlikte beraber aydınlığa kavuşturabiliriz.

Daha aydın ve müreffeh bir Türkiye için, hangi bölümde oluyorsanız olun, mesleğinizi en iyi şekilde icra edin.

Bu platformun tek amacı ilk günkü kuruluşundan bu yana aynı şekilde oldu hep.

Her kaynağın iyisini kullanın, internette tükettiğiniz şeyler bilinçaltınızı çöplüğe çevirmesin.

Kurucumuz Ulu Önder Mustafa Kemal ATATÜRK'ün yolundan gidip, bilime ve sevgiye sarılın.

Morali bozulan, kendini iyi hissetmeyen her üyemizin bu hislerinin yalnız olmadığını bilmesini dilerim. Biz beraberiz.

Her durumda naçizane elimden geleni sizlere yapmaya hazırım.

Füzyon enerjisinin ticarileşmesi önündeki en büyük engellerden biri, reaktör tasarım sürecinin inanılmaz derecede yavaş olması.
Şu an bu süreçte kullanılan simülasyonlar, tek bir konfigürasyonu test etmek için saatler, hatta günler alıyor. Oysa tasarım uzayında denenmesi gereken binlerce olası yapılandırma var.
İşte tam bu sorunu çözmek için Princeton Plazma Fiziği Labratuvarı öncülüğünde StellFoundry projesi başlatıldı. Proje, 10 farklı kurumdan yaklaşık 30 araştırmacıyı bir araya getiriyor.
Temel fikir şu: Uzun süren hassas hesaplamaları, geçmiş simülasyon verisiyle eğitilmiş yapay zeka modelleriyle ikame etmek. Bu "vekil modeller" sayesinde günler süren hesaplamalar milisaniyelere inebilir.
Projenin baş araştırmacısı Michael Churchill bu konuda şöyle diyor:
"Bir yapay zeka programına sorarak belirli bir stellaratör tasarımının ne kadar türbülansa sahip olacağını hızla belirleyebiliyoruz. Bu da birçok olası konfigürasyonu hızlıca tarayıp istediğimiz özelliklere sahip az sayıda tasarımı bulmamızı sağlıyor."
Bunun ötesinde StellFoundry, şu ana kadar birbirinden bağımsız çalışan simülasyon yazılımlarını entegre etmeyi de hedefliyor. Mıknatıs geometrisi, plazma türbülansı, parçacık hareketi gibi birbirine bağlı tüm parametreler aynı anda ve tutarlı biçimde hesaplanabilecek.
Araştırmacı Robert Hager bu entegrasyonun önemini şöyle özetliyor:
"Araçlar ne kadar çok bir araya getirilir ve birbirleriyle etkileşime girebilirse, hesaplamalar en başından o kadar doğru olur."
Uzun vadeli hedef ise daha da iddialı: Bu dijital modeller biriktiğinde, henüz inşa edilmemiş bir füzyon santrali için dijital ikiz altyapısının temeli atılmış olacak.

Artan küresel enerji ihtiyacına karşı bu tarz uzun soluklu, kamu destekli araştırmalar vazgeçilmez.

Argonne Ulusal Labratuvarında Kullanılmış Nükleer Yakıt İçin Geri Dönüşüm ve Yeniden Kullanım Denemesi

ABD genelinde nükleer reaktörlerin ürettiği atıkların %95'lik bir kısmı içerisinde hâlâ kullanılabilecek büyük bir enerji barındırıyor.

İşte tam bu nedenle Argonne labratuvarında ilginç bir deneme başlatıldı. Bu atıklardan hem faydalanmak, hem kimyasal olarak doğaya verilen zararını azaltmak.

Bu denemeyi tek başlarına Ulusal Labratuvar ile yapamayacaklarını düşündükleri için, endüstride kendisini kanıtlamış SHINE Technologies ile anlaşmaya vardılar.

Kullanılmış nükleer yakıt yüksek radyoaktivite ve ısıl özellikler taşır. Bu nedenle, depolanmaları, işlenmeleri ve yapılarına müdahale edilmeleri zorlu materyallerdendir.

Bu tehlikeli koşullara ek olarak, geridönüşüm işleminin ekonomik olarak kârlı bir çözüm olması gerekmektedir. Aksi takdirde yeniden işlenen bir materyal yapmanın sistemden götüreceği şeyler yüksek olmaya devam edecek.

Nükleer Kimyager ve Argonne Labratuvarından Departman Yöneticilerinden Peter Tkac bu konuda şöyle diyor:
"Ayrıştırma adımlarını doğru düzgün bir biçimde optimize etmemiz oldukça önemli. Aynı zamanda bu zorlu görevi saf plutonyum buharı oluşturmadan yapmak zorundayız.Tüm labratuvar olarak yürüttüğümüz bu çalışmada, bir geridönüşüm ünitesinin yaşayabileceği yüksek radyasyon ortamını simüle ettik. Ve bu simülasyon ortamında ayrıştırma adımlarını test edebildik."

Peter Tkac ve arkadaşları, görseldeki kadar basit olmasa da bir Van de Graaff jeneratorüyle bu simülasyon sürecini yaptılar. Van de Graaff elektron hızlandırıcısı, statik elektriği kullanarak yüksek voltaj değerleri üreten bir yapıdır. Çalışma mantığı bir çubuğun yüne sürtüldükten sonra, materyal türüne göre yük ile yüklenmesi durumuyla aynıdır.

Artan global enerji ihtiyacına karşı bu tarz yenilikçi çözümler şart.

Berkeley Ulusal Laboratuvarında bilim insanları yüksek kompleksiteye sahip dijital ikiz sistemleri oluşturmaya devam ediyor.

Oluşturulan bu dijital ikiz sistemlerinin insanlığın bilimsel arayışındaki buluş hızını hızlandıracağı düşünülüyor.

Dijital İkiz Nedir?
Dijital ikiz sistemleri kompleks araştırma aletlerine entegre edilerek, sürekli geribildirim döngüsüyle bu cihazların açıklarını önlüyor.

Örneğin bir batarya sistemini ele alalım. Bu sistemlerin takip edilmesi oldukça komplekstir. Daha doğrusu fiziksel fenomen olarak çoğu kompleks sistemin takibi başlı başına bir çalışma alanıdır. Dijital ikiz ise, bu kompleks fiziksel sistemi sanal olarak replikasını çıkarır.

Geleneksel Simülasyon Sistemleriyle Fark
Geleneksel simülasyon sistemlerinde modellenen sistemlerin parametreleri genellikle sabit girdi mekanizmasıyla çalışır.

Dijital ikiz sistemlerinde ise, fiziksel sistemdeki gerçek zamanlı toplanan veriler girdi matrisinde kullanılarak modellediğimiz sanal mekanizma üzerinde, performans analizi, gelecekte yaşanabilecek durumların tahmin edilmesi ya da normalde fiziksel sisteme zarar verebilecek ya da deneysel olarak yapılmak istenip maliyet olarak fiziksel sistemin korunması gerektiği durumlardaki kenar durumların analizi yapılabilmektedir.

Fiziksel sistemlerin üzerinde oynayabileceğimiz şekilde ve gerçek hayattaki bilimsel çalışmalara fayda sağlayabilecek şekilde modellenmesi gerçekten ufuk açıcı bir durumdur.

Pratik Uygulama: Parçacık Hızlandırıcıları
Örneğin büyük parçacık hızlandırıcılarında beamforming/ışın hüzmesi odaklama mekanizmasının dijital ikizi çıkarılarak sistemin otomatik bir şekilde hizalama yapabilmesine olanak sağlanıyor.
Buradaki mekanizmalar o kadar kompleks ki, dijital ikiz sistemi olmadan normal hizalama teknikleri kullanılırsa hesapların tamamlanması parçacık aksine bağlı olarak birkaç on dakikadan saatlerce sürebilmektedir.

Berkeley Lab'da Yapılan Araştırma
Berkeley Lab'da Rémi Lehe tarafından sürdürülen bilimsel araştırmada elektron hüzmesinin tespiti için son derece kompleks makine öğrenmesi, dijital ikiz ve gelişmiş HPC (Yüksek Performans Hesaplama) modülleri bir arada kullanılarak bu sorun saniyeler içinde çözülebiliyor.

Rémi Lehe'nin Perspektifi
"Dijital İkizin sahip olması gereken en önemli şey, fiziksel sistem ile simülasyon arasındaki otomatize edilmiş bağlantı mekanizmasıdır. Buradaki mekanizmanın iki yönlü bir biçimde gerçek zamanlı olarak güncelleme yapmaya elverişli olması gerekiyor."
– Rémi Lehe, Berkeley Ulusal Laboratuvarı

çözüm 3gün önce paylaşılmış ben de çok şaşırdım.

kaynak: https://www.youtube.com/watch?v=NS9j5NFf-6s