Bilim insanları, beyin hücrelerinin elektriksel sinyallerinin ne kadar güvenilir olduğunu belirleyen matematiksel bir mekanizmayı keşfetti. Hodgkin-Huxley modelini kullanarak yapılan araştırma, nöronların normal koşullarda 'büzülme' özelliği gösterdiğini ve bu durumun sinyal zamanlamasının tutarlılığını sağladığını ortaya koydu. Ancak çok yoğun sinyal bombardımanı altında bu güvenilirlik kaybolabiliyor. Bu keşif, beyin işlevlerinin nasıl bu kadar hassas ve tutarlı olabildiğini açıklıyor ve nörolojik bozuklukların anlaşılmasına yeni perspektifler sunuyor.

Bilim insanları, nöronlar ve astrositler arasındaki işbirliğinden esinlenerek geliştirdikleri yapay sinir ağıyla navigasyon alanında büyük ilerleme kaydetti. İki farklı zaman ölçeğinde çalışan bu sistem, uzun vadeli başarılı hareketleri hatırlarken kısa vadede yakın zamanda ziyaret edilen yerleri baskılıyor. Bu yaklaşım, geleneksel yapay zeka sistemlerinin zorlandığı kısmi gözlemlenebilirlik koşullarında bile etkili navigasyon sağlıyor. Grid dünyası navigasyon testlerinde sistem, hedefe ulaşma mesafesini altı kata kadar kısaltmayı başardı. Bu gelişme, robotik, otonom araçlar ve oyun yapay zekası gibi alanlarda devrim yaratabilir.

Bilim insanları, beyin hücrelerindeki klorür konsantrasyonunun epilepsi nöbetlerinin nasıl geliştiğini ve farklı aşamalara geçişini nasıl kontrol ettiğini ortaya çıkardı. Araştırma, klorür homeostazının uyarıcı ve engelleyici sinir ağları arasındaki dengeyi düzenlediğini ve bu dengenin bozulmasının nöbet dinamiklerini şekillendirdiğini gösteriyor. Bulgular, epilepsi tedavilerinde yeni yaklaşımların geliştirilmesi için önemli ipuçları sunuyor.

Araştırmacılar, hidrojen yakıtlı döner detonasyon yakıcı-türbin sistemlerinde türbin kanatlarını korumak için yenilikçi film soğutma stratejileri geliştirdi. Üç boyutlu sayısal simülasyonlar, uç duvar soğutma ile ön kenar film soğutmanın birleştirilmesinin kanat yüzey sıcaklıklarını etkili şekilde düşürdüğünü ve türbin akış alanı kararlılığını artırdığını gösterdi. Çalışmada dairesel ve yuvarlak delik konfigürasyonları karşılaştırıldı; dairesel deliklerin benzer soğutma performansını korurken daha az soğutma havası tükettiği belirlendi. Ön kenar film soğutma için test edilen dikey ve dikey-eğimli şemalar arasında, dikey-eğimli düzenin daha yüksek soğutma verimliliği sağladığı ve ikincil akış bağlantısını iyileştirdiği tespit edildi.

Bilim insanları, beynin çok katmanlı yapısından ilham alarak yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. 'Aktif çıkarım' olarak adlandırılan bu yaklaşım, beynin algılama, eylem ve öğrenme süreçlerini taklit ediyor. Araştırmacılar, karmaşık gerçek dünya problemlerini çözmek için hiyerarşik bir yapı kullanarak bu teknolojiyi geliştirdi. Model, alt seviyedeki basit öğrenmeleri kullanarak üst seviye soyut durumları anlayabiliyor ve daha etkili planlama yapabiliyor. Bu yaklaşım, navigasyon ve planlama gibi ekolojik önemli görevlerde başarılı sonuçlar gösterdi. Beynin doğal işleyişini taklit eden bu yöntem, yapay zekanın gerçek dünyada daha karmaşık problemleri çözmesine olanak tanıyabilir.

FDA'nın referans kalp pompası modelini kullanarak yapılan yeni araştırma, kan pompalarının bilgisayar simülasyonlarında hangi yöntemlerin daha başarılı olduğunu ortaya koydu. Büyük girdap simülasyonu (LES) ile geçici kayar arayüz bağlantısının, Reynolds ortalamalı Navier-Stokes (RANS) yaklaşımlarından daha üstün performans gösterdiği belirlendi. Araştırmacılar, parçacık görüntü hızölçümü deneyleriyle doğruladıkları sonuçlara göre, LES yönteminin özellikle difüzör bölgesindeki karmaşık türbülanslı akışları daha doğru tahmin edebildiğini gösterdi. Bu bulgular, gelecekte tasarlanacak kalp pompalarının daha güvenli ve etkili olmasına katkı sağlayabilir.

Alçak yörünge (LEO) uyduları, kırsal ve uzak bölgelerdeki kullanıcılara internet bağlantısı sağlama konusunda büyük potansiyele sahip. Ancak bu uyduların yüksek hızla hareket etmesi, iletişim kanallarının sürekli değişmesine neden oluyor. Araştırmacılar, bu sorunu çözmek için APASS adlı yeni bir sistem geliştirdi. Bu adaptif güç dağıtım ve kullanıcı programlama sistemi, uydu iletişiminde tüm kullanıcıların adil bir şekilde hizmet almasını sağlayacak. Sistem, uydu yörüngesinden kaynaklanan kanal değişikliklerini önceden tahmin ederek, güç kaynaklarını en verimli şekilde dağıtıyor. Bu gelişme, küresel internet erişiminin yaygınlaşması açısından önemli bir adım.

Araştırmacılar, makine öğrenmesi teknikleriyle DEHB (Dikkat Eksikliği Hiperaktivite Bozukluğu) hastalarının beyin aktivitelerini analiz ederek, bu durumun nöral mekanizmalarını aydınlatmaya çalışıyor. EEG kayıtları ve nörögörüntüleme verilerini kullanan bu çalışma, motivasyon, çaba ve ödül mekanizmalarının beynimizde nasıl işlediğini anlamaya odaklanıyor. Araştırma, DEHB'den apati durumuna kadar uzanan geniş bir spektrumda görülen davranışsal bozuklukların altında yatan beyin dinamiklerini inceliyor. Makine öğrenmesi algoritmalarının bu alanda sunduğu yeni imkanlar, gelecekte daha etkili teşhis ve tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi için umut vadediyor.

Araştırmacılar, fMRI beyin görüntüleme verilerini kullanarak insanların zihinlerinde canlandırdıkları görüntüleri yeniden oluşturabilen gelişmiş bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Çalışma, mevcut algı tabanlı beyin kod çözme teknolojilerini mental görselleştirme süreçlerine uyarlayarak önemli bir adım attı. Sistem, hayal edilen içerikleri başarıyla görselleştirebildi ve bu teknoloji gelecekte beyin-bilgisayar arayüzleri, nörolojik hastalıkların tedavisi ve insan bilişinin anlaşılması gibi alanlarda devrim yaratabilir. Araştırma, Natural Scenes Dataset gibi büyük ölçekli veri setleri ve güçlü üretken modellerin kombinasyonuyla gerçekleştirildi.

Araştırmacılar, beyin hücrelerinin elektriksel aktivitesini milisaniye seviyesinde izleyebilen yeni optik mikroskopi yöntemleri geliştirdi. Geleneksel kalsiyum görüntüleme tekniklerinin aksine, voltaj görüntüleme beyin hücrelerinin elektriksel potansiyelindeki değişimleri doğrudan ölçebiliyor. Bu teknoloji, nöronların hızlı uyarılma ve durulma süreçlerini yakalamada çok daha hassas sonuçlar veriyor. Genetik olarak kodlanmış voltaj göstergelerindeki son gelişmeler sayesinde bu yöntem daha uygulanabilir hale gelirken, araştırmacılar görüntüleme hızı, uzamsal çözünürlük ve sinyal kalitesi arasındaki dengeyi optimize etmeye odaklanıyor. Bu teknoloji, nörolojik hastalıkların anlaşılmasından beyin devrelerinin işleyişinin çözümlenmesine kadar birçok alanda devrim yaratma potansiyeline sahip.

Araştırmacılar, Afrika'daki düşük ve orta gelirli ülkelerde beyin tümörü teşhisini iyileştirmek için özel bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu ülkelerde standart görüntüleme protokollerinin olmaması, düşük kaliteli MR cihazlarının yaygın kullanımı ve sınırlı sağlık kaynakları nedeniyle otomatik beyin tümörü segmentasyonu zorlu bir süreç. Bilim insanları, nnU-Net ve MedNeXt gibi gelişmiş segmentasyon modellerini topoloji iyileştirme teknikleriyle birleştirerek bu zorluğu aştı. BraTS Africa 2025 Yarışması kapsamında geliştirilen sistem, düşük kaliteli görüntülerdeki deformasyonları düzelten özel bir modül içeriyor. Model, önce yüksek kaliteli verilerle eğitilip sonra Afrika veri seti için ince ayar yapılarak optimize edildi.