IEEE Kursu, Yapay Zekayı Kullanarak Enerji Şebekelerini Modernize Etmeyi Öğretiyor
Bilim & Teknoloji

IEEE Kursu, Yapay Zekayı Kullanarak Enerji Şebekelerini Modernize Etmeyi Öğretiyor

Bugünün ABD elektrik şebekesi, şimdiye kadar inşa edilen en büyük ve en karmaşık sistemlerden biri olarak sınırlarında çalışıyor. Hızla artan sanayi büyümesi, daha sık meydana gelen aşırı hava olayları ve elektrik kullanımındaki rekor artış, şebekeyi kırılma noktasına getirdi. Yıllar önce, güç çoğunlukla merkezi kömür veya gaz santrallerinden sağlandığı ve elektrik kullanımının istikrarlı bir hızda büyüdüğü daha öngörülebilir bir dünya için inşa edilen şebeke, kısmen veri merkezlerinden gelen artan talep nedeniyle beklenmedik bir baskı ile karşı karşıya. Altyapıyı yöneten profesyonellerin işleri, geleneksel mühendislik görevlerinden karmaşık ve hızlı hareket eden zorluklara evrildi. Sektör raporları, milyonlarca modern dijital sensör, akıllı sayaç ve şebeke monitörünün durmaksızın bilgi dalgaları ürettiğini gösteriyor. Verilerin hacmi, insan operatörlerin bunu yeterince hızlı işleyememesi nedeniyle anlık, otomatik bilgisayar analizini gerektiriyor. Kamu hizmetleri üzerindeki baskı, iki kaynaktan kaynaklanıyor: elektrik talebindeki artış ve gücün nasıl üretildiğindeki değişim. Operasyonel baskının bir örneği bölgesel düzeyde görülebilir. Son zamanlarda yapay zeka araçları ve yüksek performanslı bilgisayarların devreye alınmasıyla, veri merkezleri çalışmak için muazzam miktarda enerjiye ihtiyaç duyuyor. Texas'taki en büyük enerji iletim şirketi, CNBC raporuna göre, büyük ölçüde yapay zeka ve bulut bilişim tesislerindeki artışla tetiklenen 220 gigavatlık yeni bağlantı talebi bildirdi. Bölgesel talepteki artışın yanı sıra, küresel enerji ağları rüzgar ve güneş gibi hava koşullarına bağlı yenilenebilir enerjinin öngörülemeyen çeşitlerini emiyor. Bu değişim, arz ve talebin anlık olarak dengelendiği, kesintileri önlemek için saniye saniye ayarlamalar yapılması gereken değişken bir işletim ortamı yaratıyor. Zorluklar, şebekenin fiziksel ve dijital yapısının savunmasızlığı ile daha da artıyor. Daha sık meydana gelen şiddetli hava olayları, Texas şebekesini felç eden yıkıcı kış donu ve trafoları aşırı yükleyen rekor sıcak hava dalgaları gibi maliyetli kesintilere neden oluyor. Aynı zamanda, enerji ağlarının dijital mimarisi tehditlerle karşı karşıya. Kamu hizmetleri, eski analog ekipmanları akıllı sayaçlar ve kontrol sistemleri ile değiştirdikçe, siber saldırılara karşı daha savunmasız hale geliyor. Fiziksel ve dijital savunmasızlıkların üstesinden gelmek için, Kuzey Amerika güvenlik simülasyonları gibi GridEx'i yürüten şebeke güvenilirliği organizasyonları, şebekenin daha akıllı, daha çevik ve tamamen otomatik hale gelmesi gerektiğini vurguluyor. Enerji araştırmacıları, bu değişimin anahtarının, kamu hizmetlerinin operasyonlarının her katmanına yapay zekanın entegre edilmesinde yattığını belirtiyor. Yapay Zeka İhtiyacı Enerji sektörü uzmanlarına göre, güç sistemlerini yönetmek için yapay zeka kullanmak artık geleceğe yönelik bir araştırma projesi değil; bu, temel bir operasyonel gereklilik haline geldi. Şebeke analistleri, geleneksel şebeke planlama yöntemlerinin hızlı enerji dinamiklerini yönetmek veya merkezi olmayan güç sistemlerinde (mikro şebekeler gibi) değişken yenilenebilir enerjiyi gerçek zamanlı olarak dengelemek için çok yavaş olduğunu vurguluyor. Yapay zeka, büyük miktarda veriyi anında işleyerek bu boşluğu doldurabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, binlerce sensörden, geçmiş kullanım kalıplarından ve hava durumu tahminlerinden gelen bilgileri hızlı bir şekilde analiz ederek sorunları meydana gelmeden tahmin edebilir. McKinsey & Co. tarafından gerçekleştirilen bir endüstriyel dijitalleşme çalışması, altyapı ağları boyunca gelişmiş veri ve otomasyonu entegre etmenin sistem tasarım hatalarını azaltabileceğini, ekipman arıza sürelerini %50'ye kadar azaltabileceğini ve güç makinelerinin ömrünü %40'a kadar uzatabileceğini gösterdi. Enerji artışlarını tahmin etmekten yerel voltaj düşüşlerini otomatik olarak düzeltmeye kadar, uzmanlar yapay zekanın kendini iyileştiren bir şebekenin dijital omurgası olarak işlev gördüğünü belirtiyor. Karmaşık sistemlerin devreye alınması, yeni bir iş gücü gerektiriyor: veri bilimi anlayan güç mühendisleri ve elektriği anlayan veri bilimcileri. İş Gücünü Güncellemek Çığır açan yapay zeka araştırmaları ile pratik saha uygulamaları arasındaki boşluğu kapatmak için, IEEE Eğitim Faaliyetleri, IEEE Güç ve Enerji Derneği ile iş birliği içinde çevrimiçi Yapay Zeka için Güç ve Enerji Sistemleri kurs programını başlattı. Program, modern kamu hizmetlerini tehdit eden temel zorlukları araştır

Neden Yaygın AI Benimsemesine Rağmen Ar-Ge İsrafı Devam Ediyor
Bilim & Teknoloji

Neden Yaygın AI Benimsemesine Rağmen Ar-Ge İsrafı Devam Ediyor

Bu rapor, Ar-Ge israfını ve yapay zeka benimsemesinin önemli kararlar almak için gereken zekayı nasıl geride bıraktığını incelemektedir. Katılımcılar Neler Öğrenecek? Ar-Ge bütçesinin nerelerde kaybolduğunu. Kuruluşların üçte birinden fazlası, pazarla buluşmayan projelere Ar-Ge bütçelerinin yüzde 25 ila 40'ını harcıyor. Projelerin neden geç aşamada başarısız olduğunu. Takımların neredeyse yarısı, geliştirme veya test aşamasında iptal edilen her proje için bir milyondan fazla doların boşa gittiğini tahmin ediyor. Yapay zeka benimsemesinin neden farkı kapatmadığını. Çoğu kuruluş, yapay zekayı karar destek sistemleri yerine veri analizi ve modelleme gibi uygulama görevlerine uyguluyor. Zekanın en çok önemli olduğu yer. Katılımcılar, daha iyi zeka erişiminin en büyük değere, önemli bir yatırım yapılmadan önce erken fikir aşamasında ve fizibilite aşamasında sahip olduğunu belirtiyor. Bu ücretsiz beyaz kitabı hemen indirin!

Kağıt Grafiklerini Dijital Tıbbi Kayıtlara Dönüştüren Sistem
Bilim & Teknoloji

Kağıt Grafiklerini Dijital Tıbbi Kayıtlara Dönüştüren Sistem

Çoğu hastane ve sağlık hizmeti sağlayıcısı, hasta aşıları, tanıları ve prosedürleri not almak için kağıt dosyalar yerine elektronik sağlık kayıtları kullanmaktadır. AthenaOne, Epic ve Oracle Health, dünya genelinde kullanılan sistemlerden bazılarıdır. Birçok hasta, elektronik tıbbi kayıtlarına evlerinden erişim sağlayabilmektedir. Bu platformlar, Tıbbi Bilgi Sistemi (MIS-I) gibi öncü çabalar sayesinde var olmuştur. 1960'larda Lockheed Martin (o zamanlar Lockheed Missiles and Space Co. olarak biliniyordu) tarafından El Camino Hastanesi ile iş birliği içinde geliştirilen bu sistem, hastane genelindeki ilk bilgisayar sistemiydi. Doktorlar ve hemşireler, MIS-I'yi (miss-ONE olarak telaffuz edilir) hasta kabulü, laboratuvar çalışmaları ve görüntüleme siparişleri verme, takip randevuları planlama ve hastane faturaları düzenleme amacıyla kullanmışlardır. 1973'te Datamation tarafından yayımlanan bir makaleye göre, çoğu insanın klavye kullanmayı bilmediği 1960'larda, MIS-I, günümüz dokunmatik ekranları için bir kalem gibi çalışan bir ışık kalemi içeriyordu. MIS-I, 14 Mayıs'ta El Camino Hastanesi'nde düzenlenen bir törenle IEEE Dönüm Noktası olarak tanındı. IEEE Santa Clara Valley Bölümü, Dönüm Noktası'nı destekledi. Dan Woods, El Camino Health'in CEO'su olarak etkinlikte, "Tıbbi bilgi sistemi, sadece bir teknolojik atılım değil; klinik uzmanlar, mühendisler, yöneticiler ve topluluk liderlerinin ortak bir hedef etrafında birleştiğinde neler olabileceğinin kanıtıdır: hastalar için bakımın iyileştirilmesi," dedi. Woods, Lockheed'in yeniliğinin mirasının dünya genelinde hastalar ve sağlık hizmeti sağlayıcılarına fayda sağladığını ve bu başarının kalıcı bir tanınmayı hak ettiğini belirtti. Lockheed'in çabalarından önce, sağlık kayıtları kağıt tabanlıydı ve genellikle hastanede özel odalarda saklanıyordu. Dosyalar, ağır manila dosyalarında, mekanize açık raf dosyalama sistemlerinde, döner dosya sistemlerinde veya kilitli çelik dosya dolaplarında düzenlenmişti. Bir hastanın tıbbi geçmişini geri almak zahmetli bir süreçti ve bu durum, hayati bir durumda karar verme sürecini engelleyebilirdi. Kağıt kayıtları, insan hatasına açıktı. Ayrıca, doktor notlarını yazma, hasta dosyalarını saklama, tıbbi kodlar ekleme ve sigorta taleplerini yönetme gibi idari masraflar nedeniyle bakım maliyetleri yüksek olabiliyordu. General Electric, IBM ve Harvard gibi şirketler ve üniversiteler, klinik bakımı iyileştirmek için bilgisayarları nasıl kullanabileceklerini araştırmaya başladılar. Hastane laboratuvarları için test siparişlerini ve sonuçlarını takip etmek amacıyla birkaç sistem geliştirdiler. 1964'te Lockheed, portföyünü çeşitlendirmeyi hedefliyordu. MIS geliştirme sürecine liderlik eden Melville Hodge, adanmışlık töreninde bu durumu belirtti. Şirket, sağlık hizmetlerine yönelik uzmanlığını uygulamaya karar verdi ve o yıl bu odak alanı yeni bir bilgi sistemleri bölümünün parçası haline geldi. Hodge, o dönemde birçok Ar-Ge çabasını denetliyordu ve MIS programının itici gücü oldu. MIS-I, bir mağazadan satın alınan 14 inçlik bir televizyonda hasta bilgilerini gösteriyordu. O monitörün altında bir klavye ve bir ışık kalemi bulunuyordu. 1966'da Lockheed, Rochester, Minnesota'daki Mayo Kliniği ile bilgisayar sistemi ihtiyaçlarını değerlendirmek üzere bir sözleşme imzaladı. Hodge, MIS tarihini detaylandıran bir makalede, kendisi ve küçük bir mühendis ekibinin Mayo Kliniği doktorlarıyla iki yıl boyunca çalışarak MIS-I prototipini geliştirdiklerini yazdı. Sistem, hasta bilgilerini bir mağazadan satın alınan 14 inçlik bir televizyonda gösteriyordu. O monitörün altında bir klavye ve sağında bir yazıcı vardı. Doktorlar ve hemşireler, sisteme erişmek için kimlik kartlarını kaydırıyor, ardından klavyeyi kullanarak hasta dosyasına bilgi ekliyor veya bir eczane ya da laboratuvara talep gönderiyorlardı. Ayrıca belgeleri yazdırabiliyorlardı. Ancak bir sorun sürekli ortaya çıkıyordu: Çoğu doktor klavye kullanmayı bilmiyordu. Bilgisayar faresi daha yeni gelişiyordu ve Hodge, bunun sorunu çözmeyeceğini düşündü. Bunun yerine, "o dönemde gizli olan bir uydu programından teknoloji ödünç aldı," dedi. O teknoloji, 1950'lerde MIT'nin Whirlwind Bilgisayarı ile kullanılan ışık kalemiydi. Doktorların klavye kullanmayı öğrenemeyecekleri ve öğrenmeyecekleri içgörüsü ile ışık kalemi etkileşiminin yenilikçi çözümü, imkansız bir hayali pratik bir gerçekliğe dönüştürdü. Sistemi metin göstermek için, satırlar ve sütunlardan oluşan 2D veri

Simülasyon Uygulamaları ile Elektronik Arızalarının Kök Nedenini Belirleme
Bilim & Teknoloji

Simülasyon Uygulamaları ile Elektronik Arızalarının Kök Nedenini Belirleme

Bu makale COMSOL tarafından sunulmuştur. Geliştirilmiş menzil, daha büyük güvenilirlik ve daha hızlı şarj arayışında, elektrikli araçlar yüksek voltajlı elektroniklere olan talebi artırmaktadır. Bu talebi artıran diğer uygulamalar arasında rüzgar santralleri, veri merkezleri ve sunucu çiftlikleri gibi örnekler bulunmaktadır. Yüksek voltajlı elektroniğe olan ilgi arttıkça, ani arızalarıyla ilgili riskler de dikkate alınmalıdır. Yüksek voltajlı ekipmanların arızalanmasına neden olan birçok durum, çalıştığı iklim koşullarıyla ilişkilendirilebilir. Özellikle, nem nedeniyle elektronik yüzeylerde oluşan yoğunlaşma, korozyona yol açabilir ve bu da elektro-kimyasal migrasyon (ECM) sırasında kaçak akım ve dendrit kısa devrelerine neden olabilir. Korozyonu öngörmek, azaltmak ve proaktif tasarım yapmaya yardımcı olmak, Danimarka Teknik Üniversitesi (DTU) Elektronik Korozyon Merkezi (CELCORR) araştırma grubunun odak noktasıdır. Grubun araştırmacıları, sağlam elektronik tasarımlar oluşturmak için endüstri ortaklarıyla birlikte modeller ve simülasyon uygulamaları geliştirmektedir. Hedefleri, nemli çalışma koşullarına dayanacak şekilde elektronik üretimi için kullanılabilecek bilgi geliştirmektir. Elektronik Arızası: “Sorun Isı Değil; Nemdir” Otomotiv elektrifikasyonu ve yenilenebilir enerji sistemleri, enerji zincirinin tüm aşamalarında elektroniğe dayanır. Bu elektronikler, Şekil 1'deki örnek PCB gibi, nem etkilerine maruz kaldıklarında potansiyel arıza noktaları haline gelebilir. “Enerji ürettiğiniz, dönüştürdüğünüz, taşıdığınız ve kullandığınız her yerde, nemden etkilenen bu yüksek güçlü elektronik sistemlere ihtiyacınız var,” diye açıkladı Dr. Rajan Ambat, DTU profesörü ve CELCORR yöneticisi. Ortam nemi, bu elektroniklere ihtiyaç duyan cihazlara ve makinelere sızabilir ve korozyon yoluyla beklenmedik işlevsel sorunlara neden olabilir. Bu elektronikler özellikle yüksek voltajlı uygulamalarda (örneğin rüzgar santralleri, veri merkezleri, elektrikli araçlar ve sunucu çiftlikleri) yer aldığında, nem maruziyeti nedeniyle meydana gelen arızalar yangına bile yol açabilir. “Birisi bir güneş panelini deniz kıyısına veya yüksek nemli bir alana kurduğunda ve kısa bir süre içinde elektroniklerin içinde iletken bir durum oluştuğunda, bu bir arızaya neden olabilir,” dedi Ambat. “Bu nedenle yoğunlaşmanın nasıl oluştuğunu, ne zaman oluştuğunu ve sistemin nasıl arızalandığını anlamamız gerekiyor.” Şekil 1. Bir PCB yüzeyindeki elektrolit potansiyeli ve akım yoğunluğu dağılımları (deliklerle birlikte). CELCORR/DTU Korozyonu bazı elektronik arızalarının temel nedeni olarak tanımlamak hala bir zorluktur. “Elektronikteki arızaların yüzde ellisi şu anda tanımlanmamış bir kök neden ile markalanıyor,” diye açıkladı Ambat. “Mühendisler sistemi açtıklarında, arızanın korozyondan kaynaklandığını fark etmiyorlar çünkü nem, ECM dendrit oluşumu olmadıkça korozyon izleri bırakmadan kayboluyor.” Bu farkındalık eksikliği, CELCORR için güçlü bir motivasyon kaynağı oldu ve bu nedenle ortak kuruluşlarına nemle ilgili sorunları tasarım aşamasında daha iyi tahmin etmelerine yardımcı olmak için çok fiziksel simülasyonu bir yardımcı araç olarak kullanmaya yöneldi. Nem Modellenmesi ve PCB'lerde Parametre Değişikliklerinin Ölçülmesi CELCORR, elektronik arızalarını tanımlamanın ve önlemenin en iyi yolunun, korozyonun gelişimini daha iyi önleyen veya daha yüksek nem yüküne dayanabilen daha etkili tasarımlar oluşturmak olduğuna inanmaktadır. Araştırma ekibi, ortak endüstrilerin nem dayanıklılığı için güvenli tasarımları değerlendirmelerine yardımcı olacak simülasyon uygulamaları oluşturmak için modelleme konusundaki uzmanlıklarını uygulamaktadır. “Biz, malzeme bilimi ile elektronik endüstrisinin kesişimindeyiz. Malzeme ve elektronik disiplinleri arasında bir köprü görevi görüyoruz, her iki tür dili de kullanıyoruz,” diye açıkladı CELCORR'da doktora sonrası araştırmacı Dr. Anish Rao Lakkaraju. Potansiyel tasarım sorunlarını anlamak için Ambat, sistemleri sanal olarak parçalayarak sorunların nerede ortaya çıkabileceğini belirlemenin önemini vurguladı. “Tasarımın potansiyel kullanımlarını analiz etmek ve yeni tasarımların iyi mi kötü mü olduğunu belirlemek için simülasyon yazılımına ihtiyacımız var,” dedi Ambat. Danimarka Teknik Üniversitesi (DTU) araştırmacıları, korozyonu öngörmek ve elektroniği proaktif olarak tasarlamak için simülasyon uygulamaları kullanıyor. COMSOL Multiphysics yazılımını araştırma için kullanan CELCORR araştırma ekibi, diğer araştırma ortaklarıyla (Aalborg Üniversitesi) birlikte, hem test devre kartlarına hem de

Bu Hi-Fi Bant Kaydedici Radyoyu Sonsuza Dek Değiştirdi
Bilim & Teknoloji

Bu Hi-Fi Bant Kaydedici Radyoyu Sonsuza Dek Değiştirdi

Bir Alman mühendis daha ucuz bir sigara istiyordu. Popüler şarkıcı Bing Crosby bir tatil arıyordu. Her iki isteğin karşılanması, istemeden de olsa gülme kaydı (laugh track) icadına yol açtı. Bu süreçte Nazi'ler, savaş ganimetleri ve birden fazla tesadüfi karşılaşma yaşandı. Bu tuhaf tarihi bir araya getiren şey ise Magnetophon'dur. Magnetophon Nedir? Magnetophon, yüksek kaliteli teyp kaydedicisidir. 1935'te Berlin Radyo Şovu'nda tanıtıldığında büyük ilgi gördü ve Alman elektronik üreticisi AEG tarafından geliştirildi. Manyetik bant, I.G. Farben (şimdi BASF olarak biliniyor) tarafından üretildi. Alman mucit Fritz Pfleumer, sesi metal kaplı mıknatıslı kağıt bant üzerine kaydetme fikrini buldu. Bu bantın hikayesi, Alman mucit Fritz Pfleumer ile başlıyor. 1920'lerin başında, Pfleumer Dresden'de endüstriyel kağıt ürünleri üzerinde çalışıyordu. O dönemde, şık sigaraların ucu altın yaprakla süsleniyordu. Daha ucuz üreticiler, benzer bir etkiyi renkli kağıt kullanarak elde ediyordu, ancak boya, içicilerin dudaklarını lekeleyebiliyordu ve kimse bunu istemiyordu. Pfleumer, altın bandı simüle etmek için toz bronz kullanarak daha ucuz bir yöntem geliştirdi. Pfleumer kayıt endüstrisinde çalışmıyordu, ancak metal tel üzerine yapılan elektromekanik kayıt teknolojisi ile tanışmıştı; bu, Danimarkalı mühendis Valdemar Poulsen'in 1898'de icat ettiği bir yöntemdi. Pfleumer, toz bronzunu mıknatıslı bir malzeme ile değiştirmeyi düşündü. 1928'de "sesli kağıt" patentini aldı ve bununla birlikte bir ses kaydedici icat etti. Ses kalitesi pek iyi değildi ve kağıt kolayca yırtılıyordu, ancak bu, umut verici bir fikrin başlangıcıydı. İki avantajı vardı: Kağıt dilimlenebiliyordu, bu da düzenleme yapmayı sağlıyordu ve silinip yeniden kaydedilebiliyordu. Pfleumer, fikrini ticarileştirmek için daha büyük bir şirketle ortaklık kurması gerektiğini biliyordu, bu yüzden 1932'de AEG ile bir sözleşme imzaladı. AEG yönetim kurulu başkanı Hermann Bücher, projeye kişisel ilgi gösterdi ve tamamlanmasına yardımcı oldu. AEG başlangıçta hem bir kaydedici hem de bant geliştirmeyi planlıyordu, ancak Bücher, I.G. Farben'dan yönetici Wilhelm Gaus ile iletişime geçti. AEG donanımı geliştirirken, I.G. Farben bant üzerinde çalıştı. İki ekip, ürünlerine Magnetophon adını verdi ve 1934 Berlin Radyo Şovu'nda, çelik bant veya tel üzerine kayıt yapan makinelerle doğrudan rekabet etmek için piyasaya sürmeyi planladılar. Ancak ürün tam olarak hazır değildi. Şovdan iki gün önce, tanıtımı iptal ettiler. Bir yıl sonra, sorunlar giderildi. Magnetophon'un 1935'teki tanıtımı büyük bir başarıydı. AEG, kaydedici için birçok varyasyon talebi aldı, bunlar arasında kaydediciyi bir telefonla birleştiren, önceden kaydedilmiş müzik için bir çalar ve açık hava konserlerini kaydetmek için yapay yankı ekleyen özel bir versiyon da vardı. Sonraki üç yıl içinde AEG, birkaç versiyon geliştirdi ve 1938'de ilk ticari olarak başarılı teyp kaydedici olan Magnetophon K4'ü piyasaya sürdü. K4, manyetik kayıtların daha önce yaşadığı cızırtı ve bozulmayı ortadan kaldırarak, kayda yüksek frekanslı bir sinyal ekleyen AC bias ile çalışıyordu; bu sinyal insan kulağına duyulmazdı ve özellikle daha sessiz bölümleri kaydederken bozulmayı azaltıyordu. Magnetophon'un ses kalitesi o kadar yüksekti ki, radyo dinleyicileri canlı yayınlar ile önceden kaydedilmiş performanslar arasında ayrım yapamıyordu. Savaş Sırasında ve Sonrasında Magnetophon İşte burada Nazi'ler devreye giriyor. Adolf Hitler ve propaganda bakanı Joseph Goebbels, radyonun gücünü anladılar. Magnetophon, hem siyasi mesajlar hem de askeri strateji için güçlü bir araç haline geldi. Cihaz, sesi canlı bir radyo yayını ile aynı kalitede kaydedip çalabildiği için, Hitler'in kaydedilmiş konuşmalarının bir radyo istasyonundan yayınlanmasına olanak tanıdı; bu da diktatörün başka bir bölgede olmasını zorlaştırıyordu. Bu arada, II. Dünya Savaşı teknik bilgi alışverişini kesintiye uğrattı ve Amerikalıların Magnetophon hakkında bilgi edinmesini savaştan sonra mümkün kıldı. En azından, bu, bu makale için yaptığım ön araştırmalar sırasında karşılaştığım kısa versiyondu. II. Dünya Savaşı sırasında, ABD Ordusu Sinyal Korpu

Bob'la Cuma Günleri
Bilim & Teknoloji

Bob'la Cuma Günleri

Spectrum'a 25 yıl önce başladığımda, kıdemli bir editör bana bir "rabbi" bulmamı önerdi; bu, mühendislerin sorunlara yaklaşımını ve potansiyel çözümleri değerlendirme konusunda bana rehberlik edecek birini kastettiği anlamına geliyordu. Hemen bulamadım. Sonra 2005'te, kurumsal yazılım geliştirme zorluklarına odaklanan özel bir rapor yapmaya karar verdik. IEEE Yaşam Kıdemli Üyesi Robert N. Charette'i, kendisini bir risk ekoloğu olarak tanımlayan, çok sayıda kitap yazarı ve risk yönetimi ile yazılım mühendisliği konusunda önde gelen bir otorite olarak, yazılım projelerinin neden başarısız olduğunu sayfalarımızda keşfetmesi için davet etmeyi önerdim. Onun öncü makalesi "Yazılım Neden Başarısız Olur" bugün hala üniversite mühendislik derslerinde okunuyor. IEEE Yaşam Kıdemli Üyesi Robert N. Charette, IEEE Spectrum'un en üretken yazarlarından biridir. Robert N. Charette, derler ya, güzel bir dostluğun başlangıcıydı. Yazma sevgimi paylaşan bir rabbi bulmuştum. Yazılımın hayatımızdaki artan yaygınlığı da dahil olmak üzere çeşitli konular hakkında her Cuma sabahı konuşarak 20 yılı aşkın bir ritme oturduk. 2007'de Spectrum'un web sitesi editörü olduğumda, düzenli bir blog başlatmak için ilk olarak ona başvurdum (hatırlıyor musun?). Risk Faktörü doğdu ve 10 yılı aşkın bir süre ve 1,750 gönderi boyunca, Bob yüzlerce yazılım felaketini kaydetti ve 2016'da En İyi İnfografikler için Jesse H. Neal Ödülü'nü kazanan "Bir On Yılda IT Başarısızlıklarından Dersler" ile zirveye ulaştı. Ironik bir şekilde, ama öngörülebilir bir şekilde, o infografikler artık desteklenmeyen bir yazılım paketinde oluşturulduğu için zamanın parçalarına kayboldu. "Balığın, yırtıcı kuş tarafından yutulmadan hemen önceki ifadesini seviyorum." Robert N. Charette Ancak Bob, tek bir numara ile yetinen biri değildi. İki yönetim danışmanlığını yürütmek ve gelecekteki bir biyokimyacı ile gelecekteki bir inşaat mühendisini, kızları Maura ve Megan'ı yetiştirmek arasında, birçok derinlemesine raporlanmış ve içgörü dolu makale yazdı. Bunlar arasında geçen yılki "Doktorunuz Elektronik Sağlık Kaydınızı Şimdi Görecek" ve göz açıcı 12 bölümlük seri ve e-kitap "EV Geçişi Açıklandı" ile kişisel favorim "Ölümcül Otomasyon," uçakları, trenleri ve otomobilleri yöneten siber fiziksel sistemlerin otomasyon paradoksunun ölümcül sonuçları hakkında. "Eylül 2024'te fotoğrafını çektiğim genç kel kartalın, Mayıs 2024'te, Maryland, St. Mary’s County, Lexington Park yakınlarında doğan bir dişi olduğunu belirten bantları vardı; yaşadığım yerden yaklaşık 65 mil uzakta." Robert N. Charette Onun tüm amacı yazılımı görünür kılmak oldu; Temmuz'da bir Cuma günü bana şöyle söyledi: "Yazılım etrafımızda, ama bunu hiç tanımıyoruz," dedi. "Hikayelerimin insanların karmaşık yazılım sistemlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmasını gerçekten istedim. Yazılımı göremezsiniz, ona dokunamazsınız, tadını alamazsınız. Yazılım başarısızlığının sonuçlarını hissedebilirsiniz, ama nedenini asla göremezsiniz." Katkıda bulunan editörlük görevini bırakıp doğa fotoğrafçılığına odaklanmak ve "Mühendis-Detective ve rabbi"yi içeren "STEM Cinayetleri" adlı birkaç kurgusal üçleme yazmak için şapkasını astığını söylediğinde, Spectrum'daki hangi makalesinin en büyük etkiyi yarattığını sordum. "Arkasında bir yol kenarı sarısı olan kolibriyi yakaladım." Robert N. Charette 2013 tarihli "STEM Krizi Bir Efsanedir" başlıklı makalesini özellikle vurguladı. "Spectrum, daha fazla STEM mezununa ihtiyaç duyduğumuz varsayımını sorgulamam için bana bir platform sağladı. O zamana kadar, insanlar STEM krizinin ne kadarının işverenler ve akademik topluluk tarafından sürdürülen bir mitoloji olduğunu ve IEEE topluluğuna dayatıldığını gerçekten fark etmemişti," dedi. Charette, varsayımları sorgulama kariyerine sahipti. Cuma sohbetimiz sona ererken, riskin en iyi şekilde azaltılmasının, ilk etapta varsayımları dikkatli bir şekilde yapmak olduğunu söyledi. "Benim ana risk maksım, yapılan varsayımlar kabul edilen risklerdir."

IEEE Yayıncılık Etik Ekibi Araştırma Bütünlüğünü Koruyor
Bilim & Teknoloji

IEEE Yayıncılık Etik Ekibi Araştırma Bütünlüğünü Koruyor

Yükselen yayın kötüye kullanımı iddiaları nedeniyle, IEEE 2022 yılında iddiaları ele almak için merkezi bir departman olarak Yayın Etiği Ekibi'ni oluşturdu. Bu grup, organizasyonun daha geniş yayın etiği alanındaki görünürlüğünü artırmak için çalışmakta ve IEEE gönüllülerine yeni politikalar yazmalarında yardımcı olmaktadır. İşte ekibin geçen yılki faaliyetlerine dair bazı önemli noktalar. Yeni tespit araçları IEEE, 2024 yılında Uluslararası Bilimsel, Teknik ve Tıbbi Yayıncılar Derneği (STM) Integrity Hub'dan araçları IEEE Access'in hakem değerlendirme iş akışına entegre etmek için bir pilot program gerçekleştirdi. Çok disiplinli, tamamen altın açık erişim dergisi, IEEE'nin ilgi alanlarındaki tüm araştırma sonuçlarını yayımlamaktadır. STM, akademik yayıncıların entegre, ticari, üçüncü taraf araştırma bütünlüğü araçlarına ve STM Solutions tarafından geliştirilen araçlara erişebilmesi için bu merkezi oluşturdu. Araçlar, yayın grubunun makale alındığında sorunlu içerik basmaktan kaçınmasına yardımcı olmakta, böylece yayın sonrası tepki vermek yerine proaktif bir yaklaşım sergilemektedir. Yeni özellikler arasında, başvuru sırasında potansiyel olarak sahte makaleleri tanımlamaya yardımcı olan Clear Skies Papermill Alarm bulunmaktadır. Diğer bir özellik ise, kullanıcıların bir makaledeki referansların daha önce PubPeer yorumları alıp almadığını veya geri çekilip çekilmediğini kontrol etmelerine olanak tanıyan PubPeer veritabanıyla entegrasyondur; bu durumlar kalite veya bütünlük sorunlarını gösterebilir. Çift başvuru tespit aracı, aynı makalenin farklı yayıncılar tarafından birden fazla dergiye sunulup sunulmadığını belirleyebilir; bu genellikle akademik "kağıt değirmeni" faaliyetlerinin bir işareti olarak görülmektedir. Pilot programın başarısının ardından, IEEE geçen yıl tüm dergilerine bu hizmetleri genişletmek için çalışmalara başladı. Bu yılın sonuna kadar tüm IEEE dergilerinin Integrity Hub taramasına dahil edilmesi beklenmektedir. Görünürlüğü artırma Ekip, STM ile sektör genelindeki girişimlere katıldı. Ayrıca Yayın Etiği Komitesi gibi gruplara üyeliğini yeniledi ve ekip, konferanslarda sponsor olma ve sunum yapma çalışmalarına devam etti. Geçen yıl Bilim Editörleri Konseyi yıllık toplantısında düzenlenen bir panel sunumunda, IEEE Araştırma Bütünlüğü yöneticisi Amanda Sulicz, Araştırma Bütünlüğü Soruşturma panel oturumuna katıldı. Ayrıca, 28-30 Mayıs 2025 tarihlerinde gerçekleştirilen Akademik Yayıncılık Derneği yıllık toplantısında Yayın Bütünlüğü Normları ve Düzeltici Eylemlerinin Standardizasyonu poster oturumunda sunum yaptı. IEEE Yayın Etiği ve Davranış direktörü Luigi Longobardi, 9-10 Aralık tarihlerinde düzenlenen STM İnovasyon ve Bütünlük Günleri'nde Kurumlarla İletişim ve İşbirliği oturumunda bir sunum gerçekleştirdi. IEEE, 20-22 Mayıs 2025 tarihlerinde gerçekleştirilen Araştırma Bütünlüğü Ulusal Konferansı ve 3-5 Eylül tarihlerinde düzenlenen Hakemli Yayın ve Bilimsel Yayın Uluslararası Kongresi'nin sponsoruydu. Etik raporları Ekip, tüm IEEE yayınları için etikle ilgili şikayetleri takip etmekten sorumludur; bu, dergilerde ve konferans bildirilerinde yayımlanan makaleleri de kapsamaktadır. Bir makalenin bütünlüğü ile ilgili şikayetler alındığında, ya pub-ethics@ieee.org e-posta adresi üzerinden ya da anonim etik raporlama hattı aracılığıyla, ekip IEEE gönüllüleri ile birlikte bir dosya açar, şikayeti araştırır ve konuyu çözüme kavuşturur. Geçen yıl 591 dosya açıldı; bu, 2024 yılına göre %56'lık bir artış anlamına gelmektedir. 591 rapordan 317'si kapatıldı ve 274'ü hala araştırma aşamasındadır. Şikayetlerin %88'i araştırma ile ilgiliydi; bu, intihal, yapay zeka tarafından üretilen metinler ve verilerin sahtecilik veya yetkisiz kullanımı gibi sorunları içermektedir. Diğer %12'si ise editörler, hakemler ve konferans organizatörleri tarafından iddia edilen kötüye kullanımları kapsamaktadır. Rapor edilen vakaların karmaşıklığı artmıştır. Artan sayıda şikayet, birden fazla makale veya editoryal kötüye kullanım ya da hakem değerlendirme manipülasyonu gibi karmaşık durumlarla ilgilidir. Konferans yayınları İkinci yıl üst üste, ekip IEEE Yayın Hizmetleri ve Ürünler Yönetim Kurulu/IEEE Konferanslar Komitesi'nin konferans yayın kalitesi üzerine kurulan geçici komitesine katıldı. Komite, sorunlu konferans makalelerini analiz etmek ve incelemek ve makalelerin yayın öncesi kalite taramasını artırmakla görevlidir; bu, intihal ve karmaşık ifadeler gibi bütünlük

Arka Bahçenizden Karanlık Madde İzlerini Tespit Edin
Bilim & Teknoloji

Arka Bahçenizden Karanlık Madde İzlerini Tespit Edin

Eğer karanlık maddenin ne olduğunu merak ediyorsanız, yalnız değilsiniz. Astronomlar da bilmiyor. Ancak bu görünmez maddenin, görebildikleri yıldızlar ve nebülalardan çok daha bol olması gerektiğini belirlemişlerdir. Tüm bu karmaşık karanlık maddenin yerçekimsel etkilerini gözlemleyerek bu sonuca varmışlar ve doğasını anlamak için on yıllar süren bir kampanya başlatmışlardır. Yakın zamanda, Discovery Dish gibi küçük bir radyo teleskobu kullanarak karanlık maddenin varlığını hissetmenin mümkün olduğunu öğrendim. Anahtar, hangi gözlemleri toplamanız gerektiğini ve bunları nasıl analiz edeceğinizi bilmektir. Aşağıda bunu özetleyeceğim, ama önce bu proje için bir araya getirdiğim ev yapımı radyo teleskobunu tanımlamak istiyorum. Bu, 1951'de uzaydaki nötr hidrojenin yıldızlararası bulutlarından gelen 1,420.4 megahertz radyo emisyonlarını tespit etmek için ilk kez kullanılan horn antenine benzer bir piramidal horn antenadır. Bu emisyonlar, karanlık maddenin varlığını doğrulamak için anahtarı tutar çünkü bu tür bulutlar galaksinin her yerinde bulunabilir ve hareketleri, Samanyolu'nun farklı bölgelerinde neler olduğunu yansıtır. Antenimi tasarlamak için çevrimiçi bir hesaplayıcı kullandım ve elde edebileceğim boyutları seçtim; bu boyutlar, 25 ABD doları olan 10x2 ayaklık bir çatı kaplama rulosu ve boş bir galonluk boya inceltici kutusu kullanarak elde edebileceğim boyutlardı. (Bir sonraki sefer, sadece boş bir F tarzı kutu alacağım.) Horn antena, bant, boş bir boya kutusu ve bir metal çatı kaplama rulosundan yapılmıştır. Sinyaller, düşük gürültülü bir amplifikatör ile alınır ve yazılım tanımlı bir radyo alıcısına iletilir. Antenanının inşası, 2019'da bu sayfalarda tanımladığım biraz daha küçük horn antena ile benzerdi. Ancak yeni antenamı daha büyük yaptım çünkü daha iyi açısal çözünürlüğe ihtiyacım vardı, bu da gökyüzünün daha küçük bölgelerini taramamı sağlıyordu. Yıldızlararası hidrojenin emisyonlarını almak için, iki düşük gürültülü amplifikatörü 1,420 MHz merkezli bir durak-akustik dalga filtresi ile birleştiren Nooelec'in 45 dolarlık SAWBird+ H1 cihazını kullandım ve bir RTL-SDR V4 dongle ile birleştirdim. Yani, hidrojen bulutlarından sinyalleri ölçmek için gereken donanımı bir araya getirmek çok zor değil. Ama karanlık maddenin imzasını bu sinyallerden nasıl çıkarırsınız? Cevap, bu ölçümleri kullanarak Samanyolu'nun merkezinden farklı mesafelerde bulunan bulutların yörüngelerinde ne hızda hareket ettiğini ölçmektir. Malzemenin galaksinin merkezini yörüngede dönerkenki hızının mesafeyle azalmadığını göstermeniz yeterlidir. Bu bulutların galaktik merkez etrafında, güneşin etrafında dönen gezegenler veya dünyanın etrafında dönen uydular gibi döndüğünü düşünebilirsiniz; yakın olan nesneler daha hızlı dönerken, uzaktakiler daha yavaş döner. Örneğin, Merkür güneşin etrafında saniyede 47.4 kilometre hızla dönerken, Neptün daha yavaş bir hızla, saniyede 5.4 km hızla hareket eder. Samanyolu, süper kütleli bir kara delik etrafında dönen yıldızlardan oluşan merkezi bir şişkinliğe sahiptir. Bu nedenle, ilk bakışta galaksinin kütlesinin merkezinde yoğunlaştığı görünmektedir. Eğer durum böyle olsaydı, yıldızlar ve diğer malzeme bulutları merkezden uzaklaştıkça daha yavaş dönerdi. Ancak, galaksinin her yerinde muazzam miktarda görünmez madde varsa, yörünge hızlarının bu şekilde azalmasını beklemezsiniz. Karanlık maddeyi tespit etmek için, malzemenin galaksinin merkezini yörüngede dönerkenki hızının mesafeyle azalmadığını göstermeniz yeterlidir. Ve radyo gözlemleri bunu yapmanın en kolay yoludur çünkü hidrojen bulutlarından gelen sinyalin Doppler etkisiyle ne kadar kaydırıldığını ölçerek hızları değerlendirebilirsiniz. Radyo teleskobunuzu gökyüzünün farklı bölgelerine yönlendirerek, galaktik merkezden farklı mesafelerde bulunan bulutlardan gelen emisyonları alırsınız. Bu emisyonların 1,420 MHz'den olan frekans kayması, bu bulutların Dünya'ya göre yaklaşma veya uzaklaşma hızını yansıtır. Galaksinin düzleminden ölçümlere ihtiyacınız var, galaktik uzunlukları 0 ile 90 derece arasında (0 derece galaksinin merkezine doğrudan, 180 derece ise tam tersine işaret eder). Baz

Kanada'nın En Hızlı Fiber Ağlarından Birini Kurmuş Uzak Bir Yerli Topluluğu
Bilim & Teknoloji

Kanada'nın En Hızlı Fiber Ağlarından Birini Kurmuş Uzak Bir Yerli Topluluğu

Şubat 2024'te, genç bir adam Kanada'nın James Bay bölgesindeki donmuş kıyıda, kar ve karanlık içinde, hipoterminin etkisiyle yatıyordu. Zamanında eve dönmeyince, panik içindeki annesi, o sırada Ontario'nun kuzeydoğusundaki Fort Albany İlk Ulus topluluğunun şefi olan Elizabeth Kataquapit'e bir Facebook mesajı gönderdi. Kataquapit, topluluğun arama-kurtarma ekibini uyarmak için Facebook'u kullandı ve ekip, kar motorlarına atlayarak geceye doğru yola çıktı. Şafak vaktinden önce, kurtarıcılar, hipotermiden etkilenmiş haldeki adamı geri getirdi. Adam, kurtarıcılara, kurtuluş umudunu kaybettiğini, ta ki kurt köpekleri hipotermiden etkilenmiş bedenini dürtünceye kadar anlattı. Kataquapit, “Kurtlar ona uyanmasını söyledi,” diyor. “Gerçekten hayatını kurtardıklarına inanıyorum.” Ayrıca bir fiber optik ağ da önemli bir rol oynadı. Genç adamın başına gelen talihsizlikten kısa bir süre önce, yerli mülkiyetindeki Western James Bay Telecom Network (WJBTN), Toronto'nun yaklaşık 975 kilometre kuzeyindeki bu uzak Cree topluluğunda kendi fiber ev ağına sahip olmuştu. Ağdan önce, kurtarma ekibi bilgileri iletmek için birkaç el telsizine dayanıyordu. Bu sefer, gönüllülerin tam listesine gönderilen bir Facebook mesajı arama işlemini başlattı. Hava fotoğrafı, Ontario'nun kuzeyindeki Fort Albany'nın uzak topluluğunu gösteriyor. Brian Nakogee, WJBTN'nin finans sorumlusudur ve Kanada'nın ilk tamamen yerli mülkiyetinde ve işletmesinde fiber optik ağını inşa etmek, uzak kuzey yaşamının zorluklarıyla pek tanışık olmayan ajanslardan sermaye sağlamak zorunda kaldığı için zorlu bir savaştı. Fort Albany İlk Ulus halkı için, birçok hayati malzeme ve hizmete erişim, bölgesel şehir Timmins'e yaklaşık 500 km seyahat etmeyi gerektiriyor. Kara yoluyla, bu yolculuk sadece kışın birkaç hafta boyunca mümkün, bataklık tundra yeterince donduğunda geçici bir yol inşa edilebiliyor. Nakogee, “Güneydeki şeyleri yapma şekli, burada uzak bölgelerde nasıl bir araya geldiğimizden çok farklı,” diyor. Telekomünikasyon devleri, uzun süre James Bay'in subarktik kıyısına hizmet etmenin pek kârlı olmadığını düşündü. Ancak uydu internet uzak topluluklarda kullanılmaya başlarken, WJBTN personeli, dış şirketlere bağımlı kalmak yerine kendi kablolu internet hizmetini inşa etmenin ve sahip olmanın değerini gördü. Bugün, kâr amacı gütmeyen kuruluş, Kanada'nın en hızlı ağlarından birini işletiyor ve hem altyapı mülkiyetini hem de gelirleri hizmet verdiği İlk Uluslar toplulukları içinde tutuyor. WJBTN, yerli ve uzak toplulukların telekomünikasyon altyapıları üzerinde daha fazla kontrol sağlama çabalarının bir parçasıdır. Amerika Birleşik Devletleri'nde, 30 kabile artık fiber ev ağları işletiyor, bunların çoğu COVID sırasında başlatıldı. Kanada, o zamandan beri yerli geniş bant finansmanı için özel bir kaynak oluşturdu. Daha fazla topluluk kendi ağlarını inşa etmek için uzmanlık ve finansman arayışına girdikçe, WJBTN'nin deneyimi, bazı en zor hizmet edilen yerlerde yerel mülkiyetli bağlantının nasıl görünebileceğine dair bir plan sunuyor. Bir Elektrik Hattının Geniş Bant Omurgası Haline Gelmesi Kuzey Amerika'daki birçok kasaba 2000'lerin başında optik fiberle bağlantı kurarken, subarktik topluluklar dışarıda kaldı. Fort Albany sakinleri, 2008'de iyileşmenin ilk işaretini gördü. O yıl, yerel mülkiyetteki enerji şirketleri, Five Nations Energy Inc. (FNEI), 135 km uzaklıktaki Moosonee kasabasından elektrik sağlayan direklere fiber optik kablo döşedi. Moose Nehri kıyısında yer alan Moosonee, Ontario'nun telekomünikasyon sağlayıcıları için son duraktır. Eyaletin otoyollarıyla tek bağlantısı, Boreal ormanından yolcu, yük ve araçları taşıyan 5 saatlik bir tren yolculuğudur. Fort Albany İlk Ulus'un eski şefi Elizabeth Kataquapit, yüksek hızlı internetin topluluğunu dönüştürdüğünü söylüyor. Arama & Kurtarma gönüllüleri artık acil durum yanıtlarını bir Facebook grubu aracılığıyla koordine ediyor. Kısa süre sonra, bölgesel Cree liderleri, Moosonee ve kuzeydeki üç yerli topluluğa yüksek hızlı telekomünikasyon sağlamak için WJBTN'yi kurdular. WJBTN, enerji şirketinden fiber optik omurgayı kiralayacaktı, ancak toplam kapasite, yaklaşık 6,000 kişilik nüfus için yalnızca 1 gigabit/saniye olacaktı. Ancak yeni fiber omurga, sakinler için hızlı internet anlamına gelm

Maaşınızı Pazarlamak Sadece Para ile İlgili Değil
Bilim & Teknoloji

Maaşınızı Pazarlamak Sadece Para ile İlgili Değil

Bu makale IEEE Spectrum'ın kariyer bülteninden paylaşılmıştır. İçeriden ipuçları, uzman tavsiyeleri ve pratik stratejiler almak için şimdi kaydolun; teknoloji kariyer geliştirme şirketi Parsity ile işbirliği içinde yazılmış ve ücretsiz olarak gelen kutunuza teslim edilmektedir! Şu anda LinkedIn'de gezinirken, iyi niyetli insanların tekrar ettiği aynı tavsiyeyi bulabilirsiniz: “Bu kadar zor bir pazarda, birinin sizi işe almasına minnettar olun. Teklifi kabul edin.” Ben bu görüşe katılmıyorum. Teklifinizi müzakere etmek, nankörlük değildir ve açgözlülük de değildir. İyi yapıldığında, hem sizin hem de sizi işe alan şirket için iyidir. Kariyerimin başlarında bunu yanlış anladım ve bana mal oldu. Bunun bir seçenek olduğunu bilmiyordum. Teknolojideki ilk işimi aldığımda, müzakerenin masada olduğunu bile bilmiyordum. İşe alımcı bana hangi maaşı istediğimi sordu ve ben onların aralığının altındaki bir rakam verdim. Onlar, benim istediğimden daha fazla olan en düşük rakamla geri döndüler ve ben çok sevindim. Görmediğim bir masada para bıraktığımı bilmiyordum. Sonra akşamları Bay Area'da bir kodlama bootcamp'inde öğretmeye başladım. Bir iş arkadaşım ne kadar kazandığını söyledi ve bu, yaklaşık aynı iş için benim maaşımın neredeyse iki katıydı. Ağzım açık kaldı. O dönemde, mülakatlara başladım ve bir teklif aldım. İstifamı verdim ve yöneticim neredeyse 30K daha fazla bir teklif ile karşılık verdi. O para orada her zaman vardı. O anda maaşımın bir iş kararı olduğunu, değerimin bir ölçüsü olmadığını fark ettim. Diğer taraftan nasıl görünüyor? Yıllar sonra mühendislik yöneticisi oldum ve maaş tartışmasını farklı bir açıdan gördüm: Bir pozisyon açılacaktı. Birçok mülakat sonrasında, istediğimiz birini buluyorduk ve İK bana bir teklif yapmak için bir maaş aralığı veriyordu. İlk teklifi aşağıda bırakmam için teşvik ediliyordum, tahmin ettiğiniz gibi, müzakereler için alan bırakmak amacıyla. Çoğu başvuru sahibi müzakere etmedi. İlk teklif nadiren tavan olur. Genellikle tabandır. Şirketler makul bir rakam sunar ve sessizce evet demenizi umar. Her şey para ile ilgili değil. Müzakere sadece daha büyük bir maaşla ilgili değildir. (Ama kim istemez ki?) Diyelim ki iş piyasasındasınız, belki de yakın zamanda işten çıkarıldınız ve düşük bir teklif aldınız. Rahatlamak için kabul ediyorsunuz. Sonra başlıyorsunuz, takımı seviyorsunuz ve sessizce o rakama içerliyorsunuz. Şimdi onunla sıkıştınız ve muhtemelen o rolü bir yıl içinde ya da pazar iyileşince terk edeceksiniz. Orada kimse kazanmaz. Yeniden pazara dönüyorsunuz ve şirket iyi birisini kaybediyor ve sizi değiştirmek için daha fazla para ödüyor; oysa baştan makul bir rakam çok daha az maliyetli olacaktı. Sizi adil bir şekilde ödemek, yeniden başlamaktan daha ucuzdur. Bunu nasıl yapacağınız: İnsanlar bunu karmaşık hale getiriyor. Bir teklif aldığımda, bunun bir versiyonunu söylüyorum: “Teklif için çok teşekkür ederim ve ekibe katılmak için gerçekten heyecanlıyım. Umarım [orijinal rakamdan %10 ila %20 daha yüksek] bir rakama gelebiliriz. Burada bir esneklik var mı?” Sonra konuşmayı kesiyorum ve onların yanıt vermesini bekliyorum. Neden %10 ila %20 ve neden iki katı değil? İstediğiniz rakam kendisi bir sinyaldir. Aralık dışında çılgınca bir şey isterseniz, onlara rolün ne kadar ödendiğini hiç öğrenmediğinizi veya beklentilerinizin gerçeklikten çok uzakta olduğunu söylemiş olursunuz. Bu, bir şirketin geri çekilmesine neden olur. Kalibre edilmiş bir talep, değerini bilen ve araştırma yapan biri olarak okunur. Muhtemelen, daha fazla isteyen ve teklifin geri çekildiği bir korku hikayesi duymuşsunuzdur. Makul bir maaş sorusu yüzünden teklifi geri çeken herhangi bir şirket, içerideyken size nasıl davranacaklarını tam olarak söylüyor. Eğer maaş hareket edemiyorsa, tek seçenek bu değildir. Ben daha fazla uzaktan çalışma günleri, çocuklarımı bırakmak için daha geç bir başlangıç ve temel maaş kilitli olduğunda bir imza bonusu müzakere ettim. Çoğu insan bu avantajların hiçbirini müzakere etmez. Düşündüğünüzden daha fazla gücünüz var. Müzakere, yalnızca bir güç pozisyonundan yapılabilecek bir şey gibi hissedilebilir. Ancak bir teklifin son aşamalarındaysanız, zaten o güce sahipsiniz. Sizi işe almak istiyorlar. Sizi bulmak için haftalar harcadılar. Şimdi, evet demenizi umuyor

Siobahn Day Grady, Herkesin Yapay Zeka Okuryazar Olmasını İstiyor
Bilim & Teknoloji

Siobahn Day Grady, Herkesin Yapay Zeka Okuryazar Olmasını İstiyor

Yapay zeka, işverenlerin yeni mezunlardan beklediği becerileri yeniden şekillendiriyor. Buna yanıt olarak, üniversiteler, öğrencileri günümüz iş gücüne hazırlamak için yeni dersler, araştırma merkezleri ve sanayi ortaklıkları başlatmak için çabalıyor. Ancak, ileri düzey bir yapay zeka müfredatı oluşturmak, finansman ve sanayi ağlarına erişim gerektiriyor; bu kaynaklar yüksek öğrenim arasında eşit şekilde dağılmamış durumda. Kuzey Carolina Merkez Üniversitesi'nde (NCCU) Siobahn Day Grady, bu denklemi değiştirmeye çalışıyor. Ocak 2025'te, NCCU Kütüphane ve Bilgi Bilimleri Okulu'nda doçent olan Grady, tarihi olarak Siyah bir kolej veya üniversitede (HBCU) ilk yapay zeka araştırma enstitüsünü kurdu. Yapay Zeka ve Yeni Araştırmalar Enstitüsü (IAIER), kısmen üniversitedeki öğrencilere ve öğretim üyelerine, giderek yapay zeka tarafından dönüştürülen bir iş gücü pazarında gezinmek için gereken becerileri geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlıyor. Grady, "Artık 'Ben teknolojiyle ilgilenmiyorum' veya 'Bu benim için değil' diyebileceğiniz bir dönem yok," diyor. "Ama şu anda dijital becerilere ihtiyacınız var. Şimdi bu, yapay zeka okuryazarlığına evriliyor." Bu yaklaşım, birçok üniversitenin yapay zeka eğitimi konusundaki düşüncelerinde daha geniş bir değişimi yansıtıyor. Yapay zeka becerileri artık yalnızca bilgisayar bilimi ve mühendislik bölümleriyle sınırlı değil ve NCCU'da bu mümkün değil. Üniversitenin henüz özel bir bilgisayar bilimi programı yok, ancak yeni bir yapay zeka yan dalı ile birlikte bir program geliştirmekte. Bu kaynakları sağlama zorluğu, tarihi olarak Siyah kurumlar için özellikle keskin. HBCU'lar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki dört yıllık kurumların yaklaşık %3'ünü temsil ederken, federal araştırma ve geliştirme fonlarının %1'inden daha azını alıyorlar. 2025 tarihli bir rapora göre, 2023'te üniversitelere araştırma fonu dağıtan 43 federal ajansın 17'si HBCU'lara hiç fon vermedi. Ancak, başlatılmasının üzerinden iki yıl geçmeden, IAIER, disiplinlerarası yapay zeka eğitimi için bir güç merkezi haline geldi. 1 milyon dolarlık bir Google.org hibesiyle desteklenen enstitü, araştırma girişimleri ve eğitim yoluyla 2,800'den fazla öğrenci, öğretim üyesi ve topluluk sakini ile etkileşimde bulundu. Şimdi, artan talebe ayak uydurmak için bu ivmeyi sürdürebilmek bir zorluk. "Kampüsümüzde öncelikle benimsediğimiz bir ilkemiz var," diyor Grady. "Yapay zeka herkes içindir." Bir araştırma grubunun yetersizliği Grady'nin yapay zeka okuryazarlığını genişletme misyonu, teknolojiye olan yaşam boyu merakından doğdu. "Ben internetin olmadığı bir dönemde doğdum," diyor. "İnternet var olduğundan beri, tüm dünyamızı değiştirdi." Grady, teknolojinin gizlilik, kimlik ve insan davranışı hakkında ortaya koyduğu sorulara özellikle ilgi duydu. Bilgisayar bilimleri alanında lisans diplomasını ve yapay zeka ile bilgi bilimleri alanında yüksek lisans diplomasını aldıktan sonra, bu soruları derinlemesine incelemek için Kuzey Carolina Tarım ve Teknik Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimleri alanında doktora yapmaya başladı. Tezi, sosyal medyada yazar atıfı üzerine odaklandı ve bir kişinin yazım tarzının kimliğini ortaya çıkarıp çıkaramayacağını belirlemek için makine öğrenimi ve doğal dil işleme kullandı. "Ücretsiz olarak ne kadar veri verdiğimiz her zaman beni büyülemiştir," diyor Grady. Bu çalışma, ona büyük veri setleri içindeki gizli kalıpları tespit etme gücünü tanıttı. "Kampüsümüzde öncelikle benimsediğimiz bir ilkemiz var: Yapay zeka herkes içindir." 2018'de doktorasını tamamladıktan sonra, Grady NCCU'da Kütüphane ve Bilgi Bilimleri Okulu'nda yardımcı doçent olarak göreve başladı. Orada, sağlık hizmetleri ve otonom araçlar için makine öğrenimi uygulamalarını araştırdı. 2020'de, NCCU'da Yapay Zeka ve Yeni Araştırmalar Laboratuvarı'nı kurarak öğrencilere uygulamalı projelere katılma ve sınıf dışında yapay zekayı keşfetme fırsatları sundu. Ardından 2024'te, bir Google hibesi başvurusunda bulunma fırsatı doğdu ve Grady, tek bir araştırma grubunun ötesinde düşünmeye başladı. Başka bir öğretim laboratuvarı kurmak yerine, tüm üniversiteye hizmet edebilecek bir enstitü hayal etti. "Anı değerlendirmek ve geride kalmamayı sağlamak istedik," diyor Grady. 1 milyon

Yapay Zeka Hiper Ölçeklenmesi Dijital Eşitsizlik
Bilim & Teknoloji

Yapay Zeka Hiper Ölçeklenmesi Dijital Eşitsizlik

Yapay zeka, bazı yerlerde günlük altyapının hızla bir parçası haline geliyor. E-postaları ve yazılım kodlarını yazmaya yardımcı oluyor, iş başvurularını filtreliyor, öneri sistemlerini güçlendiriyor ve giderek eğitim, sağlık, finans ve kamu yönetimine entegre ediliyor. Sektör liderleri "herkes için yapay zeka"dan bahsederken, hükümetler ulusal yapay zeka stratejileri yayınlamak ve egemen hesaplama altyapıları oluşturmak için acele ediyor. Ancak son on yılda, Avrupa'dan Sahra Altı Afrika ve Güneydoğu Asya'ya kadar dijital kapsayıcılık ve dijital okuryazarlık projeleri üzerinde çalışırken, aynı desenin tekrar ettiğini gördüm: her yeni "dönüştürücü" teknoloji dalgası, bağlantı, beceriler ve kurumsal kapasite açısından zaten katmanlaşmış bir manzaraya iniyor. Mevcut yapay zeka dalgası da bir istisna değil; aksine, bu temel çatlakları daha da güçlendiriyor. Yine de bazı ülkeler, ABD ve Çin'in hakim olduğu sınır modeli yarışını doğrudan kopyalamadan yapay zeka gelişimine katılmanın yollarını araştırıyor. Güney Afrika ve Endonezya'daki son gelişmeler, hem olanakları hem de zorlukları gösteriyor. Tehditler, yapay zekaya erişimin ötesine geçiyor. Yapay zekayı sadece tüketici olarak kalan ülkeler, yerel yenilik ekosistemleri oluşturma, kamu sektörü kapasitesini güçlendirme ve kendi dillerinin, kültürlerinin ve toplumsal önceliklerinin yapay zeka sistemlerinde yansıtılmasını sağlama fırsatlarını kaybetme riski taşıyor. Bu anlamda, yapay zeka bölünmesi, ekonomik fırsatlar ve teknolojik etki açısından da bir bölünme haline geliyor. Yapay zeka hesaplama, birkaç yerde yoğunlaşıyor. Stanford Üniversitesi'nin 2026 Yapay Zeka Endeksi'nden yapılan son analizler, ABD'nin yalnızca 5.000'den fazla veri merkezi barındırdığını ve bu sayının herhangi bir başka tek ülkeden on kat fazla olduğunu gösteriyor. Yapay zeka iş yükleri giderek bulut platformlarında gerçekleştirildiğinden, bu hesaplama yoğunluğu aynı zamanda bir bağımlılık yoğunluğu haline geliyor. Dünya Bankası verilerine göre, 2023'te ABD, küresel bulut bilişim ve veri depolama hizmetleri ihracatının yaklaşık %87'sini oluşturuyordu. Çoğu ülke için bu, yapay zeka gelişiminin sadece teknolojik değil, ticari ve jeopolitik olarak dışa bağımlı olduğu ve kontrol dışına çıktığı anlamına geliyor. Sonuç, küçük bir grup devlet ve firmanın, küresel olarak dağıtılan sistemleri güçlendiren hesaplama motorlarını barındırdığı bir yapay zeka ekosistemi. Dar bir kurumsal ve dilsel ortamda eğitilen, standartlaştırılan ve yönetilen sistemler, gerçekten küresel bir kamuya hizmet etme konusunda zorluk yaşayabilir. Beceri ve yapay zeka okuryazarlığı derin bir şekilde katmanlaşmış durumda. Bağlantı ve bulut erişimi mevcut olsa bile, herkes bunlardan eşit şekilde yararlanma pozisyonunda değil. OECD ülkeleri arasında, yalnızca yaklaşık %40'ı temel dijital problem çözme becerilerinden fazlasına sahipken, ileri düzey hesaplama ve yapay zeka ile ilgili yetkinlikler, yüksek eğitimli işçiler ve teknoloji yoğun sektörlerde yoğunlaşmaya devam ediyor. Aynı zamanda, hükümetler yapay zekayı eğitime entegre etme yarışındalar ve genellikle daha yüksek eğitim seviyelerinde başlıyorlar. UNESCO, dünya genelinde yapay zekayı eğitime entegre etme çabalarının arttığını bildirmiştir; ancak, ilkokul ve ortaokul düzeyinde yapay zeka okuryazarlığına yönelik destek ile eğitimciler için etik eğitim, hâlâ düzensiz. Sağlam bir eğitim, ileri düzey dijital beceriler ve istikrarlı bağlantıya sahip olanlar, yapay zekayı yeteneklerini genişletmek için bir araç olarak kullanma konusunda en iyi konumda. Son OECD anket verileri, yapay zeka ile ilgili eğitimlere katılımın eğitim düzeyine göre güçlü bir şekilde katmanlaştığını gösteriyor: Yükseköğrenim gören katılımcıların %36'sı, önceki yıl yapay zeka ile ilgili eğitim aldıklarını bildirirken, sadece %18'i üst düzey ortaöğretimden mezun olanlardan oluşuyor. Bölünmenin yanlış tarafında olanlar, yapay zekayı kendilerine uygulanan opak bir sistem olarak deneyimleme olasılığı daha yüksek; örneğin, Hollanda'daki çocuk bakım yardımları skandalı gibi algoritmik sosyal yardım sistemleri veya Amazon'un iptal edilen yapay zeka işe alım sistemi gibi yapay zeka destekli işe alım araçları, aktif olarak sorgulayabilecekleri veya şekillendirebilecekleri bir teknoloji olarak değil. Yatırım ve yönetim: Masada kimin yeri var? Temel gündem belirleme gücü genellikle dar bir sanayi aktörleri grubuna ve az sayıda teknolojik olarak gelişmiş devlete ait. Diğer çoğu ülke, sürekli bir geri kalma poz

Laboratoria'nın Mariana Costa, Teknolojide Kadınları Güçlendiriyor
Bilim & Teknoloji

Laboratoria'nın Mariana Costa, Teknolojide Kadınları Güçlendiriyor

Kariyerini şekillendirirken, Peru'lu Mariana Costa kendisine bir soru sordu: Latin Amerika'daki kadınların hayatını daha iyi hale getirmek için ne yapabilirim? Ulaştığı cevap, onları teknoloji işlerine hazırlamaktı. Mariana Costa, Laboratoria'nın kurucu ortağı ve başkanıdır. Londra Ekonomi Okulu ve Columbia Üniversitesi mezunudur. Bu pozisyonlar iyi bir gelir sağlıyor ve talep görüyor. Costa, bölgedeki kadınların uzun süre bu işlerden dışlandığını söylüyor. Laboratoria, Miami merkezli, ABD'de kayıtlı bir kar amacı gütmeyen kuruluş olup, Costa'nın kurucularından biridir. Laboratoria, 11 Latin Amerika ülkesinde binlerce kadını teknoloji kariyerleri için eğitti. Ülkelerde eğitim merkezleri kurdu ve mezunları büyük şirketlerde işe yerleştirdi. Bu arada, kadınlar için iş gücü eşitliği ve teknoloji eğitimi konularında bölgedeki en tanınmış seslerden biri haline geldi. IEEE, bu yıl topluma katkılarından dolayı ona Başkanlık Ödülü ile tanıdı. Ödül sahipleri, IEEE başkanı tarafından IEEE Yönetim Kurulu'nun onayıyla seçiliyor. Costa, tanınmanın sürpriz olduğunu çünkü mühendislik eğitimi almadığını ve IEEE ile bağlantı kurmayı hiç düşünmediğini belirtiyor. Ödül, 24 Nisan'da New York'taki IEEE Onur Töreni'nde kendisine takdim edildi. Peru: Bir karşıtlıklar ülkesi Costa, Peru'nun başkenti Lima'da, mühendislik veya teknoloji ile bağlantısı olmayan bir ailede büyüdü. Annesi sanat tarihçisi ve profesör, babası ise avukattı. Aile mali açıdan rahattı ve sık sık yurtdışına seyahat ediyordu. Costa, iyi kaynaklara sahip okullara gitti. Ancak bu ekonomik istikrar, Costa'nın erken yaşta ekonomik eşitsizliğin Peru içinde ayrı toplumlar yarattığını fark etmesiyle birlikte bir hesaplaşma getirdi. Ailesi, “benim gerçekliğimin, ülkemdeki çoğu insanın gerçekliği olmadığını” ona açıkça belirtti. Lima, ülkenin bir mikrokozmosu, diyor. Başkentteki ayrım belirgin: Kilometrelerce uzunluğundaki bir beton duvar, daha zengin mahalleleri, suyu olmayan gecekondu bölgelerinden ayırıyor. Ulusal düzeyde, etnik ve coğrafi hatlar boyunca bölünmeler var. Dağlık ve ormanlık bölgeler, sınırlı eğitim erişimine sahip çoğunlukla yerli topluluklara ev sahipliği yapıyor ve İspanyolca'nın hakim olduğu kıyıdan derin bir kültürel mesafe var. Çocukken kafasında beliren sorular hiç gitmedi, diyor. “Neden doğduğun yere bu kadar bağlı bir ülkede yaşıyorum?” diye sordu kendine. “Bireysel gerçeklikler bu kadar farklıyken, Peru'lu olmak ne anlama geliyor?” Bu sorular, Londra Ekonomi Okulu'na gittiğinde de peşini bırakmadı; burada uluslararası ilişkiler okudu ve 2007'de lisans diploması aldı. Washington, D.C.'ye taşındığında da bu soruları elinde tuttu; burada sonraki dört yılını Amerikan Devletleri Örgütü'nde Latin Amerika hükümetlerine kamu hizmetlerini iyileştirmelerine yardımcı olarak geçirdi. “Dedim ki, ‘Bu nasıl olabilir? Teknoloji alanında o kadar çok zengin fırsat var. Neden burada hiç kadın yok?’” OAS Evrensel Sivil Kimlik Programı, Amerika'daki ulusal sivil kayıt kurumlarına teknik destek sağlıyor, onları modernleştirerek sosyal kapsayıcılığı artırıyor ve tüm insanlar için sivil kimlik hakkını güvence altına alıyor. Sivil kimliği olmayan bir kişi eğitim, sağlık hizmetleri, yasal istihdam, sosyal hizmetler veya oy kullanma hakkına erişemez. Bu sınıflandırmaya sahip olmayan insanlar, hükümetin gözünde var olmazlar. Ayrıca mülk sahibi olamaz, resmi olarak evlenemez veya çocuklarına vatandaşlık haklarını geçiremezler. Bu çalışmayı yapmak, Costa'nın memleketindeki sosyoekonomik eşitsizlikler konusundaki endişesini derinleştirdi, diyor. Bu sorunlara pratik çözümler arayarak, 2011'de eğitimine devam etmek için New York'a gitti. 2013'te Columbia Üniversitesi'nden kamu yönetimi ve kalkınma alanında yüksek lisans diploması aldı. Teknoloji henüz bir çözümün parçası değildi. Ancak Costa, bu durumu değiştirecek biriyle tanışmıştı. Bir programcıya aşık olmak Washington'da çalışırken, sosyal nedenlere destek için dijital araçlar kullanan yazılım mühendisi Herman Marìn ile tanıştı. Onun yaptığı iş, daha önce programcılarla ilişkilendirmediği bir işti ve bu nedenle alan hakkındaki varsayımları hızla yok oldu. “Programcıların sosyal bir şey yapmadığına dair bir vizyonum vardı—katı teknik,” diyor. “Ve o zamanlar erkek arkadaşım, şimdi kocam, aslında sosyal nedenlere yönelik teknolojiyi kullanan farklı sosyal hareketler için çalışıyordu.” Bu farkındalık, bir şeylerin

NIST Araştırmacıları Neden 10 Yıl Boyunca Yerçekimini Ölçtü?
Bilim & Teknoloji

NIST Araştırmacıları Neden 10 Yıl Boyunca Yerçekimini Ölçtü?

Fizikçiler, temel yerçekimi sabitini ölçmeye iki yüzyıldan fazla bir süredir çalışıyorlar. "Büyük G" olarak bilinen mevcut kabul edilen değeri 6.67430 × 10^-11 m³/(kg s²) dir. Ayrıca, ±0.00015 × 10^-11 m³/(kg s²) belirsizliği vardır. Evrenin sabitleri açısından bu oldukça belirsizdir. Stephan Schlamminger, ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nde bir fizikçidir. Stephan Schlamminger, ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nde, Paris yakınlarındaki Uluslararası Ağırlıklar ve Ölçüler Bürosu (BIPM) tarafından yapılan daha önceki bir büyük G ölçümünü tekrarlamak için 10 yıllık bir çabayı tamamladı. Bu ölçüm, çoğu ölçümden belirgin şekilde daha yüksektir. IEEE Spectrum ile konuşan Schlamminger, bir sayıya ulaşmanın neden bu kadar uzun sürdüğünü—6.67387 x 10^-11 m³/(kg s²)—ve bunun BIPM sonucundan neden belirgin şekilde daha düşük olduğunu, %0.0235 oranında açıkladı. Büyük G'yi ölçmek neden bu kadar zor? Stephan Schlamminger: Yerçekimi çok zayıf. Çocukken muhtemelen buzdolabı mıknatıslarıyla oynadınız ve bu, hissedebileceğiniz bir kuvvetti. Ama iki kahve fincanınız varsa, ne kadar denerseniz deneyin, aralarındaki kuvveti hissedemezsiniz. Orada, ama çok, çok zayıf. Büyük G'yi nasıl ölçmeye çalıştınız? NIST, dört katmanlı bir geometri ile bir torsiyon terazisi kullandı. Bu animasyon, dıştaki yeşil kütlelerin içteki mavi kütleleri yerçekimsel olarak nasıl çektiğini abartılı bir şekilde gösteriyor. Schlamminger: Torsiyon terazisi denilen bir alet kullandık. Torsiyon terzisinin ana fikri, Dünya'dan gelen dikey yerçekimini yatay yerçekiminden ayırmaktır ve bu, torsiyon terazisinin etrafındaki kütleler üzerinde hassas olmasını sağlar, ancak altında Dünya yoktur. Bizimki dört katmanlı bir geometriye sahipti. Çok ince bir torsiyon şeridi var, ardından "artı işareti" düzeninde dört silindir var. Tüm bunlar bir vakumun içinde. Dışarıda, dört daha büyük silindir, dört daha küçük kütleyi kendilerine yerçekimsel olarak çeker. Dış kütleleri sadece biraz hareket ettirirsem, artı işareti dönecek ve biz de hareket ettiği açıyı ölçeriz. O açı, yerçekimsel tork ile orantılıdır. BIPM değerini neden tekrarlamaya çalıştınız? Schlamminger: Alanı ileriye taşıyabilirdik. Ölçümler tutarsızlıklarla doluydu, bu yüzden bir deneyi yeniden yaparak tutarsızlıklara ışık tutmayı umuyorduk. Bir "suçlu" bulamadık, bu yüzden farklı olmasının tek bir nedeni yok—bizim değerimiz ile onların değeri arasında. Hala büyük bir soru işareti. Bu konuda 10 yıl geçirmek nasıldı? Schlamminger: Biraz kedileri güdülemek gibi. Diğer temel sabitleri, Planck sabiti gibi, ölçtüm ve çoğu deneyde, bir tür kendi kendine kalibrasyon vardır. Ama yerçekimi sabiti ile her hareket eden kütleyi takip etmeniz gerekiyor—nerede olduklarını, ne kadar büyük olduklarını ve ağırlıklarını. Sonuçlarınız diğerleriyle nasıl karşılaştırılıyor? Schlamminger: Sonucumuz, standart kabul edilen literatür değerinin biraz altında. BIPM değeriyle veya literatür değeriyle uyuşmadığı için hayal kırıklığına uğradım. Eğer BIPM deneyinde bir sorun varsa, o zaman o sonucu içeren literatür değeri biraz düşmelidir. Ama bunu söylemek benim işim değil. Bence bağımsız birinin yeni ortalama değerin ne olması gerektiğini bulması gerekiyor.

Yapay Zeka Tabanlı Bilişsel Sistemlerin Radar ve Elektronik Harbi Yeniden Tanımlama Nedenleri
Bilim & Teknoloji

Yapay Zeka Tabanlı Bilişsel Sistemlerin Radar ve Elektronik Harbi Yeniden Tanımlama Nedenleri

Mod değişkeni tehditlerin statik kütüphane radar/EW sistemlerini nasıl zorladığına ve AI/ML bilişsel mimarilerin nasıl uyumlu, gerçek zamanlı karşı önlemler sağladığına dair bir genel bakış. Katılımcılar Neler Öğrenecek? Mod değişkeni tehditlerin statik kütüphane sistemlerini neden etkisiz hale getirdiğini keşfedin - Savaş zamanı yedek modları ve mod değişkeni yayıcıların, geleneksel tehdit veritabanlarıyla eşleştirilemeyen beklenmedik frekanslar, modülasyon teknikleri ve atlama şemaları kullanarak nasıl dağıtım yaptığını öğrenin; bu durum, eski elektronik koruma, saldırı ve destek sistemlerinin yanıt verememesine yol açar. AI/ML tekniklerinin bilişsel radar/EW sistemlerini nasıl güçlendirdiğini anlayın - Otonom tehdit sınıflandırması, sinyal ayrıştırma ve insan müdahalesi olmadan gerçek zamanlı karşı önlem üretimi sağlamak için yapay sinir ağları (ANN), derin sinir ağları (DNN), bulanık mantık ve genetik algoritmaların rollerini öğrenin. Bilişsel radar/EW sisteminin mimarisi - RF edinimi, arama ve izleme, temel AI/ML sinyal analizi, dalga biçimi sentezi ve RF üretimi gibi işlevsel blokları inceleyin ve bunların, algılayan, öğrenen, akıl yürüten ve otonom olarak hareket eden kapalı döngü bir sistem oluşturma şekillerini keşfedin. HIL/SIL sistemlerini kullanarak bilişsel AI/ML algoritmalarını nasıl eğitip doğrulayacağınızı öğrenin - Geniş bant RF kayıt, simülasyon ve oynatma test yataklarının, modelleme ve simülasyon yazılımlarıyla birleştirilerek, kontrol edilen laboratuvar ortamlarında yinelemeli algoritma iyileştirmesi, regresyon testi ve görev hazırlığı sağladığını keşfedin. Bu ücretsiz beyaz kitabı hemen indirin!

Mühendisler için Şiir: Bir Mars Rover'ı Evine Posta Kartı Gönderiyor
Bilim & Teknoloji

Mühendisler için Şiir: Bir Mars Rover'ı Evine Posta Kartı Gönderiyor

Zaten, yağmuru neredeyse unuttum; bir daha asla onu bilemeyeceğimi biliyorum. Bana adım Curiosity'ye layık olma gücünü verdiğinle ileriye doğru ilerliyorum. Bu, yapraksız, dalaksız veya dikenli bir toprak. Eğer bitkiler varsa, küçük ve yatıklar, tozun gizlendiği, burada ışık gibi, filtrelenmiş ve kumla yumuşatılmış, ince havada evinde, o kadar küçük binlerce toz tanesi var ki, sıvı gibi görünüyorlar, daha çok sis gibi, sabit bir gökyüzü değil. Gölgelere, buradan uzak ve az sayıda, gitmem gerektiğini biliyorum; onların düzen mi yoksa kaos mu yoksa sadece birkaç sıradan taş mı tuttuğunu görmek için. Eğer bir makine Dünya’yı özleyebiliyorsa, ben de özlüyorum.

2022 IEEE Başkanı K.J. Ray Liu, Liderliği İçin Onurlandırıldı
Bilim & Teknoloji

2022 IEEE Başkanı K.J. Ray Liu, Liderliği İçin Onurlandırıldı

K.J. Ray Liu, birçok genç mühendis gibi, elektronikle oynamak veya bir aile üyesinin izinden gitmekten ilham almadı. Tayvan'ın Taichung şehrinde büyüyen Liu, 1970'lerde ülkenin ekonomisi zor bir dönemden geçerken, yarı iletken üretimine yardımcı olmak için elektrik mühendisleri olarak eğitim almak üzere hükümetin çağrısına yanıt verdi. "Matematik, fen ve fizik alanında iyi olan öğrencilerin hepsi elektrik mühendisi olmak istiyordu çünkü bu hükümetin öncelikli hedefiydi," diyor Liu. "Mühendisliğe böyle girdim. Şimdi Tayvan, yarı iletkenler alanında dünya lideri." Liu, 1983 yılında mezun olduğunda yarı iletken tesisleri hâlâ inşaat aşamasındaydı, bu yüzden iş bulmak mümkün değildi. Bunun yerine, Amerika Birleşik Devletleri'nde eğitimci ve girişimci olarak başarılı bir kariyer yaptı. 2021'de emekli olana kadar 31 yıl boyunca Maryland Üniversitesi'nde bilgi teknolojileri profesörü ve dijital sinyal işleme araştırmacısı olarak görev yaptı. Liu, Rockville, Md'de kurduğu Origin Wireless adlı girişiminin başkanı, CEO'su ve CTO'suydu. Origin, Şubat ayında ADT tarafından satın alındı ve kablosuz algılama ile iç mekan izleme için yapay zeka alanında öncüdür. Liu, IEEE Fellow'dır ve 2022'de organizasyonun başkanı olarak görev yapmıştır. IEEE, onu "dönüştürücü ve etkili liderlik" için bu yılki Haraden Pratt Ödülü ile onurlandırdı. Liu, IEEE Fellow programına aday olanların çeşitliliğini artırmakla tanınmaktadır. Ayrıca, IEEE Yönetim Kurulu'nda daha adil küresel temsil sağlamak için organizasyonun bölgelerini coğrafi olarak yeniden düzenleme çabasını yönetti. Pratt ödülünü 24 Nisan'da New York'taki bir törende aldı. IEEE Vakfı, bu yönetim düzeyindeki ödülü destekledi. "Her şeyden önce, onuru birlikte çalıştığım gönüllüler ve personelle paylaşıyorum," diyor. "Sıkı çalışmamız, bu profesyonel evimize olan ortak bağlılığımızla besleniyor." 1970'lerde Tayvan'ın politika yapıcıları, ülkenin ekonomisini, ayakkabı ve şemsiye gibi ürünler üretmekten elektronik üretimine kaydırarak iyileştirmeye karar verdiler. Sanayi, 1976'da o dönemde büyük bir elektronik şirketi olan RCA'nın, lisanslı yarı iletken süreçlerini Tayvan'ın Endüstriyel Teknoloji Araştırma Enstitüsü'ne aktarmayı kabul etmesiyle başladı. ITRI, Tayvan Yarı İletken Üretim Şirketi de dahil olmak üzere birkaç yarı iletken ile ilgili şirketi ayrıştırdı. 1987'de kurulan TSMC, dünyanın en büyük özel yarı iletken dökümhanesidir. Liu, 1983'te Tayvan Üniversitesi'nden elektrik mühendisliği alanında lisans diploması aldı. O dönemde çalışacak yarı iletken şirketi yoktu, diyor. "Günümüzde, ülkenin üniversite mezunlarının çoğu hemen TSMC'ye iş bulmak için gidiyor," diyor. "Ama o zamanlar gerçek bir iş piyasası yoktu. Sınıf arkadaşlarımın çoğu -ben de dahil- yüksek lisans için ABD'ye geldi. Birçoğumuz burada kaldı ve son 30-40 yıl içinde ABD'deki elektronik bilgisayar iletişim teknolojisinin gelişimine katkıda bulundu." Liu, iki yıllık zorunlu askeri hizmetin ardından Michigan Üniversitesi'ne katılmak için Tayvan'dan ayrıldı ve 1987'de elektrik mühendisliği alanında yüksek lisans diploması aldı. "Eğer IEEE'yi gelecekteki üyeler için daha iyi bir profesyonel ev haline getirebilirsem, bu benim IEEE'ye geri ödeme yapabileceğim bir şeydir." 1990'da Kaliforniya Üniversitesi, Los Angeles'tan elektrik, elektronik ve iletişim mühendisliği alanında doktora aldı. UCLA'da dijital sinyal işleme ve çok büyük ölçekli entegrasyon (VLSI) konusuna ilgi duymaya başladı. Bugün VLSI, tüm modern elektroniği güçlendiriyor. "Yüksek lisans öğrencisi olduğumda kablosuz iletişim yoktu. Herkesin bir sabit hattı vardı," diye açıklıyor. VLSI o dönemde önemli ve aktif bir araştırma alanıydı. "Araştırma ilgim dijital sinyal işleme üzerineydi," diyor. "Bir gün, profesörümün kitaplığında VLSI sinyal işleme üzerine bir kitap gördüm. Hemen kendime düşündüm: Bu benim peşinden gitmek istediğim alan." VLSI bir yol, dijital sinyal işleme diğeriydi ve ikisini bağlayan bir köprü vardı. Her iki alana da ilgi duyuyordum, bu yüzden doktora tezimi VLSI sinyal işleme üzerine yaptım." Mezun olduktan sonra, Maryland Üniversitesi'ne katıldı ve burada sinyal işleme araştırma programını kurmakla tanındı. Öğretim yapmanın yanı sıra, geniş bir sin

İkinci Dünya Savaşı'nı Kazanmaya Yardımcı Olan Bilgisayar
Bilim & Teknoloji

İkinci Dünya Savaşı'nı Kazanmaya Yardımcı Olan Bilgisayar

1941 yazında, bir Britanyalı radyo operatörü Alman askeri frekanslarını izlerken kulaklıklarında beklenmedik bir şey duydu. Daha sonra yapılan bir raporda buna "garip yeni müzik" denildi. Bu "yeni müzik", Alman Enigma ağı üzerinden gönderilen şifreli mesajların tanıdık Morse kodu olan dit-dit-dah sesinden çok farklıydı; yüksek hızda iletilen ritmik bir ikili teletip koduydu. Almanya'nın savaş mühendisleri, köklü bir şekilde yeni bir şifreleme ve iletim sistemi geliştirmişti. Bu sistem, 1920'de patentlenen Enigma'dan çok daha gelişmişti. Karmaşık yeni şifreyi kırmak için mühendis Tommy Flowers, dünyanın ilk büyük ölçekli programlanabilir elektronik dijital bilgisayarı olan Colossus'u inşa etti. Flowers, daha önce Alan Turing için Enigma ile ilgili şifre kırma ekipmanları yapmıştı. Colossus, Londra'nın yaklaşık 80 kilometre uzağındaki Bletchley Park'taki Britanya şifre kırma merkezine kuruldu. Oda boyutundaki makine yaklaşık bir ton ağırlığındaydı. Bilgisayar, bir IEEE Dönüm Noktası olarak anılacak. Adanma töreni 29 Eylül'de Bletchley Park'ta yapılacak. Almanya'nın garip yeni müziğini çözmek için Britanya'nın en iyi şifre kırıcıları, dinleme istasyonları tarafından alınan yeni "müzik" üzerinde hızla çalışmaya başladı. Bunun şifreli teletip kodu olduğunu belirlemek kolaydı. Gerçek sorun, şifreleme makinesinin nasıl çalıştığını anlamaktı. Üreticisi savaşın sonunda keşfedildi: Berlin mühendislik firması C. Lorenz. Ancak 1941'de, Lorenz makinesi Britanyalılar için sadece bir kara kutuydu. Ona "Tunny" kod adını verdiler; bu, İngilizce'de ton balığı anlamına geliyordu. Enigma kırıcıları, balık isimleri kullanma konusunda bir örnek oluşturmuşlardı; Dolphin, Lumpsucker ve Porpoise gibi. Enigma'nın üç veya dört şifreleme tekerleği vardı. Şifre kırıcılar, Tunny makinesinin de mesajları şifrelemek için dönen tekerlekler kullandığını tahmin ettiler. Önemli bir ipucu, tüm kesilen mesajların tuhaf bir özelliği paylaşmasıydı: Her biri, Anton, Bertha, Conrad ve Dora gibi 12 yaygın Alman isminin şifresiz bir listesini içeriyordu. Şifre kırıcılar, Tunny'nin 12 tekerleği olduğunu ve bu 12 ismin ve sıralarının, mesajı çözmeden önce tekerlekleri hangi kombinasyona çevirmeleri gerektiğini alıcı operatöre bir şekilde bildirdiğini tahmin ettiler. Sonra Britanyalılar olağanüstü bir şans yakaladılar. Bletchley Park'taki araştırma bölümünün başı John Tiltman, her biri yaklaşık 1,200 karakter uzunluğunda iki kesilmiş mesajı analiz etmeye başladı. Alışılmadık bir şekilde, her ikisi de aynı isim dizisiyle başlıyordu. İkinci mesaj, birincinin küçük noktalama farkları, birkaç kısaltma ve diğer küçük farklılıklarla yeniden yazılmışıydı. Tiltman, iki şifreli metni, eğitimli tahmin ve sezgi karışımı kullanarak çözmeyi başardı. Ortaya çıkan yaklaşık 1,200 şifreli ve açık metin karakter eşleşmesi, Tunny makinesinin işleyişini anlamak için yeterli bilgi sağladı. Bu, Bill Tutte sayesinde oldu; Tutte, eşleşmeler üzerinde haftalarca çalışmış sessiz bir şifre kırıcıydı. Bir gün, Tunny'nin nasıl çalıştığını üstlerine utangaç bir şekilde açıkladı. Tanımı son derece doğruydu. Tunny makinesinin çöküşündeki bir sonraki adım, Enigma'ya karşı kazandığı başarılarla Turing tarafından gerçekleştirildi. Tunny makinesinin nasıl çalıştığına dair bilgi, mesajları çözmek için yeterli değildi. Şifre kırıcıların, göndericinin makinesinin tekerleklerinin nasıl ayarlandığına dair ayrıntılı bilgilere de ihtiyaçları vardı. Her tekerleğin çevresinde ayarlanabilir pimler vardı: İki olası konumdan birinde, bir pim şifreleme sürecine 1 katkıda bulunuyordu, diğerinde ise 0. Pimler zaman zaman sıfırlanıyordu. Şifre kırıcıların, mesajın başlangıcındaki tekerleklerin konumlarını bilmesi gerekiyordu; bu bilgi, Alman operatörler tarafından 12 isim listesindeki bilgilerle sağlanıyordu. Turing, şifre kırıcıların, yalnızca kesilmiş şifreli metinden pimlerin konumlarını çıkarmalarını sağlayan "Turingery" adı verilen karmaşık bir yöntem geliştirdi. Ondan sonra, mesaj, isimler listesi ve Britanya'nın Tunny makinesinin bir kopyası kullanılarak çözülebiliyordu. Turingery'nin temeli, Turing'in tanıttığı "delta-ing" (Yunanca delta harfinden) adını verdiği bir prosedürdü. "Farklandırma

Neden Yapay Zekanın “Cini Katsayısına” İhtiyacı Var
Bilim & Teknoloji

Neden Yapay Zekanın “Cini Katsayısına” İhtiyacı Var

Büyük ölçütler, yapay zekanın ne yapabileceğini ölçer. Hiçbiri, yapay zekadan ne yapmasını istediğiniz ile bunun nasıl yapılması gerektiğine dair söylenmemiş varsayımlar arasındaki mesafeyi ölçmez. Yeni bir ölçüt öneriyoruz: Cini katsayısı. Bir kişinin isteği ile diğerinin anlayışı arasında genellikle bir boşluk vardır. Çoğu zaman, bunu genel bilgi kullanarak kapatırız. Örneğin, bir arkadaşınıza kahve almasını isterseniz, potundan bir fincan doldurur veya bir kahve dükkanından bir tane satın alır. Size çiğ fasulye torbası getirmez veya bir yabancıdan bir fincan kapıp size vermez. Bunların hiçbiri belirtilmedi. Hiçbiri belirtilmesine gerek yoktu. Birisi, görevleri, soruları ve niyetleri daha iyi belirtmenin çözüm olduğunu düşünebilir. Ancak 1987'de, yapay zeka üzerine yazdıkları öncü kitapta Terry Winograd ve Fernando Flores, bunun neden işe yaramayacağını özlü bir şekilde ifade ettiler: “S: Buzdolabında su var mı? C: Evet. S: Nerede? Göremiyorum. C: Patlıcanın hücrelerinde.” İnsan dilinde, istekler ve arzular her zaman belirsizdir. Tüm uyarıları, tüm sınırlamaları, tüm istisnaları listelemek imkansızdır. Peki, niyet netleştirilemezse insanlar nasıl iletişim kurar? Çünkü makul bir kişi makul bir tahminde bulunabilir. İstekler ve arzular her zaman belirsiz olsa da, yeterli bağlama sahip bir yetkin kişi genellikle doğru şekilde anlamak için yeterince bilgiye sahiptir ya da açıklama istemeyi bilir. Dilbilimciler buna pragmatik der: Anlam, kelimelerde ve durumlarda, ayrıca tüm önceki iletişimde, paylaşılan kültürde ve doğuştan gelen insan davranışında yatar. Kahve istenen bir yapay zeka, bir kahve plantasyonu satın alabilir veya üç hafta içinde teslimat için bir fincan kahve siparişi verebilir. Elbette her zaman işe yaramaz. Arkadaşınız, soğuk kahve istediğinizde size sıcak bir kahve getirebilir veya Türk kahvesi istediğinizde İtalyan kahvesi getirebilir. İki kişinin yaş, kültür ve geçmiş açısından ne kadar farklı olduğu, isteğin yanlış anlaşılma olasılığını artırır. Bu durum, giderek insanlardan istekler alan ve bunları yerine getirmesi beklenen yapay zeka ajanları için büyük sonuçlar doğurmaktadır. Yanlış yapma konusunda büyük bir serbestliğe sahiptirler. Kahve istenen bir yapay zeka, bir kahve plantasyonu satın alabilir veya üç hafta içinde teslimat için bir fincan kahve siparişi verebilir. Eylemleri “kahve almak” olarak tanınabilir, ancak kesinlikle sizin niyet ettiğiniz gibi değildir. Kutunun dışına düşünecekler çünkü bizim kutu anlayışımız yok. Yapay Zeka Proaktif Olduğunda Son on yılın çoğunda, Alexa veya Siri gibi sistemler bir isteği yanlış anladığında, bu sinir bozucu ama tehlikeli değildi. Yapay zeka modelinin kendisinden öte, değişen şey, bir yapay zeka modelini saran, ne zaman ve nasıl kullanılacağını belirleyen ve bir tarayıcı, düşük seviyeli bir komut satırı veya finansal bir API gibi araçlara erişimi kontrol eden sıradan kod olan kayıştır. Kayışlardaki gelişmeler, yalnızca metin tahmin eden büyük dil modellerini, dünyada eylemler gerçekleştiren yapay zeka ajanlarına dönüştürdü; bu, hedefe ulaşmadan önce mutlaka geri kontrol etmeden gerçekleşir. Yapay zeka araştırmacısı Simon Willison, Anthropic’in Fable AI ile iki gün geçirdi ve onu “tutkulu bir şekilde proaktif” olarak nitelendirdi. Örneğin, bir web uygulamasındaki kaydırıcıyı bulmasını istedi. Geri döndüğünde, tarayıcılar açmış, kendi ekran görüntüsü araçlarını yazmış, hatayı yeniden oluşturmak için kendi sayfasını oluşturmuş ve ölçümler toplamak için yerel bir web sunucusu kurmuştu. Hatanın kaynağını buldu ve bu süreçte, ona hiç sormadığı birçok sürpriz şey yaptı. Esnek kayışlarla birleştirildiğinde, tüm son AI modellerinde benzer davranışlar görüyoruz. Bu tür bir davranış kolayca raydan çıkabilir. Bir yapay zeka ajanına bir uçuş rezervasyonu yapmasını söylerseniz ve havayolu sitesinin dolu olduğunu görünce, rezervasyon veritabanına girip bir rezervasyon yapabilir. Bir toplantı planlamasını isterseniz, takviminize erişmek için şifrenizi gözetleyebilir. Telefon planınızda tasarruf etmesini söylerseniz, planı tamamen iptal edebilir veya başka birini faturayı ödemeye kandırabilir. Tam olarak istediğiniz şeyi almak ve bunun için acı bir pişmanlık duymak, eski halk hikayelerinden en eski tehlikelerden biridir. Kral Midas, dokunduğu her şeyi altına dönüştürme gücünü Dionysus'tan ister ve sonuç olarak ekmeği,

IEEE Programı, Hindistan'daki Kızların STEM Alanında Bir Gelecek Görmelerine Yardımcı Oluyor
Bilim & Teknoloji

IEEE Programı, Hindistan'daki Kızların STEM Alanında Bir Gelecek Görmelerine Yardımcı Oluyor

Dünya nüfusunun yaklaşık yarısı kadındır, ancak STEM alanları bunu yansıtmamaktadır. 2024 Birleşmiş Milletler Küresel Eğitim İzleme Raporu, STEM alanında üniversite mezunu olan kadınların oranının yaklaşık %35 olduğunu bulmuştur. Bu oran, on yıldan fazla bir süredir pek fazla artmamıştır. STEM kariyerlerine gelince, oran daha da düşüktür. 2024 yılında, kadınların küresel STEM iş gücünün yaklaşık %28'ini oluşturduğu belirtilmiştir. Bu farkın birçok nedeni vardır; bunlar arasında aile desteğinin eksikliği, bazı öğretmenlerin yalnızca erkekleri STEM konularını takip etmeye teşvik etmesi ve kadın rol modellerinin yetersizliği bulunmaktadır. Ancak, üniversite bölümleri düşünülmeden çok önce etkili olan bir faktör vardır: üniversite öncesi öğrenciler için STEM odaklı eğitim kaynaklarına sınırlı erişim. Özellikle kırsal topluluklardaki öğrenciler için sınırlı erişim, STEM konularına olan merakı kök salmadan kısıtlamaktadır. Fırsat eksikliği hem erkekleri hem de kızları etkilese de, diğer faktörlerle birleştiğinde bazı kırsal bölgelerde kızlar üzerinde büyük bir etki yaratabilir. IEEE Üyesi Rajiv Joshi, Kadınlar Bilim ve Mühendislik projesinin yaratıcılarından biridir. Kendisi, New York'taki IBM Watson Araştırma Merkezi'nde baş bilim insanı ve baş icatçı olarak görev yapmaktadır. Kırsal Hindistan gibi yerler, STEM eğitimi veya herhangi bir eğitim almanın zorluklarının arttığı yerlerdir. Kırsal Hindistan'daki kızlar ergenlik dönemine girdikçe STEM eğitimi alma zorlukları keskin bir şekilde artmaktadır. Mahadev Maitri Vakfı'na göre, erken evlilik, geleneksel cinsiyet rolleri ve maddi destek için ailevi beklentiler gibi sosyal engeller, kızların okuldan ayrılmasına katkıda bulunmaktadır. Vakfa göre, kızların okuldan ayrılma oranları 11 ile 14 yaşları arasında zirve yapmaktadır. Bu eğilimi değiştirmek isteyen IEEE Üyesi Rajiv Joshi ve IEEE Kıdemli Üyesi Rajesh Zele, kırsal Hindistan'daki kızların okuldan ayrılmalarını önlemek ve STEM kariyerlerine yönelmelerini sağlamak için Kadınlar Bilim ve Mühendislik (WiSE) projesini başlattılar. “Yetenek evrenseldir, ancak fırsat değildir,” diyor Joshi. “WiSE, fırsatları genişletmenin bir yoludur.” WiSE vizyonunu hayata geçirmek Joshi, IEEE Devreler ve Sistemler Derneği (CASS) sanayi başkan yardımcısıdır ve New York'taki IBM Watson Araştırma Merkezi'nde baş bilim insanı ve baş icatçı olarak görev yapmaktadır. Zele, Mumbai'nin banliyösündeki Hindistan Teknoloji Enstitüsü Bombay (IIT-B) elektrik mühendisliği profesörüdür. 2022 yılında derneğin yönetim kuruluna üç yıllık girişim için önerilerini sundular ve 80,000 ABD doları hibe aldılar. Çerçeve WiSE, IIT-B kampüsünde düzenlenen beş günlük uygulamalı bir öğrenme programıydı. 2023'te başlayarak üç yıl boyunca her yıl Mart ayının son haftasında gerçekleştirildi. Maharashtra ve Karnataka eyaletlerindeki kırsal ve kabile bölgelerinden 160 ile 200 kızdan oluşan yeni bir grup her yıl katıldı. Etkinlik, uygulamalı öğrenme ve etkili kadın Hint rol modellerinin sunumları olmak üzere iki bölüme ayrıldı. Zele, proje yöneticisi Arti Auti, birkaç IIT-B öğretim üyesi ve enstitüden yaklaşık 70 öğrenci gönüllüsü programı denetledi. İlk grubun seçilmesi Fonlama sağlandığında, Zele ve ekibi Hindistan'daki ilk 2023 sınıfı için katılımcıları seçmeye başladı. Maharashtra ve Karnataka'daki 68 okulun yöneticileriyle iletişime geçtiler. Her ne kadar bu iki eyalet ülkedeki en kentsel alanlardan biri olsa da, her birinin kırsal bölgeleri, ergen kızların eğitim almasının erken evlilik ve aile desteği baskısıyla rekabet ettiği geniş alanlara sahiptir. Öğretmenler, matematik ve bilimde yüksek puan alan kızları belirledi ve topluluk liderleri programdan fayda sağlayabilecek öğrencileri önerdi. Ardından, ebeveynlerine ulaşım başladı. Ebeveynlerin yalnızca kızlarının katılımına izin vermekle kalmayıp, kendi zamanlarını taahhüt etmeleri gerekiyordu. Haftanın sonunda, kızların öğretmenleri, IIT-B öğrenci mentörleri ve diğer program gönüllüleri ile birlikte çeyrek dönem çevrimiçi toplantılara katıldılar. Bu kontrol toplantıları, ebeveynlerin kızlarının okul devamlılığını desteklemeleri için hesap vermelerini sağladı. Toplantılara katılma taahhüdü, kızlarının program katılımı sona erdikten sonra en az dört yıl sürecekti. Uygulamalı öğrenme önemlidir Katılımcılar, bir hafta boyunca enstitünün yurtlarından birinde kaldılar ve Pazartesi'den Cuma'ya kadar oturumlara katıldılar. Kü