Araştırmacılar, nano ölçekli gözenekli malzemelerdeki sıvı akışını daha iyi anlamak için yeni bir modelleme yöntemi geliştirdi. Yöntem, kapiller yoğuşma nedeniyle tıkanan gözeneklerin etkisini hesaba katarak, malzemenin geçirgenlik özelliklerini tahmin ediyor. Klasik Yoğunluk Fonksiyonel Teorisi ile desteklenen bu yaklaşım, nano boyutlardaki fiziksel olayları makro ölçekli modellere entegre ederek, petrol endüstrisi, su arıtma ve kataliz gibi alanlarda önemli uygulamalara sahip. Çalışma, gözenek boyutu dağılımı ve malzeme yapısının sıvı akış özelliklerini nasıl etkilediğini ortaya koyuyor.

Bilim insanları, optik kaviteler içindeki molekül topluluklarının ışık saçılımı davranışını termal gevşeme süreçlerini de hesaba katarak inceledi. Araştırma, serbest uzayda ve kavite içinde bulunan etkileşmeyen molekül toplulukların rezonans ışık saçılımını karşılaştırıyor. Serbest uzayda moleküller gelen foton enerjisinde elastik pik ve moleküler uyarılma enerjisine yakın inelastik floresan pik gösteriyor. Kavite içinde ise güçlü eşleşme rejiminde floresan pik ikiye bölünerek üst ve alt polaritonic pikler oluşturuyor. Çalışma, sabit kavite-molekül eşleşmesi altında spektral özelliklerin molekül sayısıyla nasıl ölçeklendiğini analiz ediyor ve Rayleigh pik yoğunluğu ile polaritonic spektral ağırlığında farklı kolektif eğilimler tanımlıyor. Bu bulgular, kuantum optiği ve kavite kuantum elektrodinamiği alanında yeni anlayışlar sağlıyor.

Araştırmacılar, atomik özelliklerin makine öğrenmesi hedefleri olarak değerlendirilmesinde yeni bir yaklaşım geliştirdi. Kısmi yükler ve multipoller gibi atomik özellikler kimyasal açıdan anlamlı bilgiler içerse de, bu özelliklerin atom düzeyinde değerlendirilmesi zorlu bir süreç olmuştur. Yeni çalışmada, atomik ortamları SOAP tanımlayıcıları ile kümeleyerek ve sadece eğitim sırasında görülmeyen küme etiketlerini hesaba katarak bir değerlendirme protokolü önerildi. Bu protokol kullanılarak, H, C, N ve O atomlarının elektron popülasyonları ile multipollerini tahmin etmede E(3)-eşdeğişken ve eşdeğişken olmayan modeller karşılaştırıldı. Araştırma sonucunda, rotasyonel olarak güçlendirilmiş ve eşdeğişken olmayan graf sinir ağı olan Quantum Topological Neural Network (QT-Net) geliştirildi.

Araştırmacılar, beyin görüntüleme verilerinden gerçek nöral bağlantıları tespit etmek için yeni bir yapay zeka yöntemi geliştirdi. INCAMA adlı bu sistem, fMRI gibi dolaylı ölçümlerin fiziksel sınırlarını aşarak, beynin farklı bölgeleri arasındaki nedensel ilişkileri daha doğru şekilde belirleyebiliyor. Geleneksel yöntemler, kan akışı ve elektriksel iletim gibi fiziksel etkiler nedeniyle gerçek nöral aktiviteyi tam olarak yansıtamıyordu. Yeni yaklaşım, bu fiziksel çarpıtmaları hesaba katarak ve beynin dinamik değişimlerini analiz ederek, nöral ağların gerçek yapısını ortaya çıkarmayı hedefliyor. Kontrollü simülasyonlar ve gerçek fMRI verileriyle test edilen sistem, beyin bağlantılarını haritalama konusunda umut verici sonuçlar gösteriyor.

Araştırmacılar, bağlı ve otonom araçların çevresel farkındalığını artırmak için hibrit zonotop tabanlı yeni bir algoritma geliştirdi. Sistem, farklı sensörlerden gelen tutarsız ölçümleri birleştirerek daha güvenilir çevre algısı sağlıyor. Özellikle araçlar veya altyapı tarafından gizlenen yayalar için kritik güvenlik riskleri azaltılabiliyor. Yöntem, sensör gürültüsü ve yanlış pozitiflerin neden olduğu belirsizlikleri hesaba katarak, her sensör setine güven metriği atıyor. Bu teknoloji, araç-her şey iletişimi sayesinde bağlı yol kullanıcıları arasında algı verisi paylaşımını optimize ediyor.

Araştırmacılar, kuantum bilgisayarların gürültülü ortamlarında daha verimli çalışması için yeni bir yaklaşım geliştirdi. Geleneksel yöntemler önce kuantum kapılarını karakterize ediyor, sonra devre tasarımı yapıyordu. Yeni yöntem ise makine öğrenmesi kullanarak doğrudan veri setinden kuantum devrelerini üretebiliyor. Bu yaklaşım, karmaşık gürültü etkilerini daha iyi hesaba katarak, kuantum bilgisayarların performansını artırma potansiyeli taşıyor. Yöntem, kısa devrelerden başlayarak kademeli olarak daha karmaşık yapıları öğrenen bir eğitim stratejisi kullanıyor. Böylece kuantum devre tasarımında daha etkili ve hızlı sonuçlar elde ediliyor.

Kuantum teknolojilerinin temel taşı olan dolaşık fotonlar, genellikle düşük başarı olasılığıyla üretilir. Araştırmacılar, bu sorunu çözmek için otomatik deney tasarım algoritması geliştirdi. Yeni yaklaşım, hem dolaşıklık kalitesini hem de başarı olasılığını aynı anda optimize ederek kuantum deneylerde çığır açıyor. Geleneksel yöntemler yalnızca tek foton çiftlerini dikkate alırken, bu algoritma çoklu foton emisyonlarını da hesaba katarak daha gerçekçi sonuçlar elde ediyor. Sistem, farklı donanım kısıtları altında çeşitli deney topologies'lerini keşfederek en uygun parametreleri buluyor. Bu gelişme, kuantum iletişim ve hesaplama sistemlerinin verimliliğini önemli ölçüde artırabilir.

Önde gelen iklim bilimci James Hansen, 2026 yılının tarihteki en sıcak yıl olabileceği konusunda uyarıda bulundu. Hansen'in tahminlerine göre, bu yılın ikinci yarısında başlaması beklenen El Niño olayı, küresel sıcaklıklarda dramatik artışlara yol açabilir. El Niño, Pasifik Okyanusu'nda meydana gelen doğal iklim olayıdır ve atmosfere büyük miktarda ısı salınımına neden olur. Bu durum, daha önce 2024 yılında kırılan sıcaklık rekorlarının yeniden aşılmasına zemin hazırlayabilir. Bilim insanları, El Niño'nun etkilerinin sadece sıcaklık artışıyla sınırlı kalmayacağını, aynı zamanda aşırı hava olaylarının da artabileceğini belirtiyor. Bu gelişme, küresel iklim değişikliği tartışmalarına yeni bir boyut katarken, iklim adaptasyonu ve azaltım stratejilerinin önemini bir kez daha gözler önüne seriyor.

Araçların otomatik acil fren (AEB) sistemleri, 2029'a kadar ABD'de satılan tüm yeni araçlarda zorunlu hale gelecek. Ancak mevcut sistemler, belirsizlikleri göz ardı eden basit hesaplamalar kullanıyor. Yeni geliştirilen GPU tabanlı Monte Carlo çerçevesi, yol koşulları, sensör hatası ve araç dinamiklerindeki belirsizlikleri hesaba katarak acil fren performansını gerçek zamanlı olarak değerlendiriyor. Bu yöntem, aerodinamik sürüklenme, yol eğimi ve fren aktüatör dinamikleri gibi karmaşık faktörleri içeren yüksek doğruluklu araç modelleri kullanıyor. Sistem, Monte Carlo simülasyonlarının bağımsızlığından yararlanarak her örnek için ayrı bir GPU iş parçacığı kullanıyor ve deterministik örnekleme ile tutarlı sonuçlar garanti ediyor.

Yenilenebilir enerji kaynaklarının yaygınlaşmasıyla birlikte, bu dağıtık enerji sistemlerinin esnek kullanımı elektrik şebekelerinin işletimi için kritik hale geldi. Araştırmacılar, sanal enerji santrallarının (VPP) çoklu pazarlarda nasıl daha etkili çalışabileceğini gösteren yeni bir optimizasyon modeli geliştirdi. İki aşamalı stokastik optimizasyon çerçevesi kullanan bu yaklaşım, cihaz düzeyindeki kısıtları, şebeke sınırlarını ve piyasa belirsizliklerini birlikte ele alıyor. Model, dinamik şebeke tarifelerini de hesaba katarak hem enerji hem de yedek güç pazarlarında en uygun teklif stratejilerini belirliyor. Risk tercihlerini temsil etmek için koşullu riske maruz değer (CVaR) yöntemi kullanılan çalışma, Benders ayrıştırması ile büyük senaryo setleriyle çalışabilir hale getirildi.

Araştırmacılar, esnek duvarlara sahip mikro kanallarda elektro-ozmotik akışları modelleyen yeni bir matematiksel çerçeve geliştirdi. Bu çalışma, elektrik alan etkisiyle hareket eden sıvıların esnek yüzeylerle etkileşimini inceleyerek, yumuşak mikroakışkanlar, bio-sensörler ve enerji hasadı sistemleri için önemli ilerlemeler sunuyor. Model, moleküller arası kuvvetleri de hesaba katarak daha gerçekçi sonuçlar elde ediyor. Bu araştırma, gelecekteki mikro boyutlu cihazların tasarımında devrim yaratabilir.