Astronomiyi genellikle evrenin güzel görüntüleriyle görsel bir bilim olarak düşünürüz. Ancak gökbilimciler, doğayı daha derin bir düzeyde anlamak için görüntülerin ötesinde çok çeşitli analiz araçları kullanır.
Veri sonifikasyonu, verileri sese dönüştürme işlemidir. Araştırma, eğitim ve sosyal yardım alanlarında güçlü uygulamalara sahiptir ve ayrıca kör ve görme engelli toplulukların çizimleri, görüntüleri ve diğer verileri anlamasını sağlar.
Bilimde bir araç olarak kullanımı hala ilk aşamalarında – ancak astronomi grupları öncülük ediyor.
Nature Astronomy’de yayınlanan bir makalede, meslektaşlarım ve ben astronomi ve diğer alanlarda veri sonifikasyonunun mevcut durumunu tartışıyoruz, 100 ses tabanlı projeye genel bir bakış sunuyoruz ve gelecekteki yönlerini araştırıyoruz.
Kokteyl partisi etkisi
Şu sahneyi hayal edin: Oldukça gürültülü olan kalabalık bir partidesiniz. Kimseyi tanımıyorsun ve hepsi anlayamadığın bir dil konuşuyor – iyi değil. Sonra uzak bir köşede kendi dilinizde bir konuşma parçası duyarsınız. Ona odaklan ve kendini tanıtmaya başla.
Hiç böyle bir parti yaşamamış olsanız da, gürültülü bir odada tanınabilir bir ses veya dil duyma düşüncesi tanıdıktır. İnsan kulağının ve beyninin istenmeyen sesleri filtreleme ve istenen sesleri geri alma yeteneğine “kokteyl partisi etkisi” denir.
Benzer şekilde, bilim her zaman tespit edilebileceklerin sınırlarını zorlar ve bu da genellikle gürültülü verilerden çok zayıf sinyallerin çıkarılmasını gerektirir. Astronomide genellikle en zayıf, en uzak veya en kısacık sinyalleri bulmaya çalışırız. Veri sonifikasyonu, bu sınırları daha da zorlamamıza yardımcı olur.
Aşağıdaki video, sonifikasyonun araştırmacıların verilerdeki zayıf sinyalleri ayırt etmesine nasıl yardımcı olabileceğine dair örnekler sunmaktadır. FRB121102 adı verilen tekrarlayan hızlı bir radyo patlamasından dokuz patlamanın sonifikasyonunu içerir.
Hızlı radyo patlamaları, evrenin yarısında tespit edilebilen milisaniyelik radyo emisyon patlamalarıdır. Onlara neyin sebep olduğunu henüz bilmiyoruz. Onları diğer dalga boylarında tespit etmek, doğalarını anlamanın anahtarıdır.
Çok fazla iyi bir şey
Evreni teleskoplarla keşfettiğimizde, yıldızların süpernova ölümleri, yerçekimi dalgaları yaratan kara delikler ve nötron yıldızlarının birleşmeleri ve hızlı radyo patlamaları dahil olmak üzere felaketli patlamalarla dolu olduğunu görüyoruz.
Bu olaylar, bilinen en yüksek enerjilerde ve yoğunluklarda aşırı fiziği anlamamızı sağlar. Evrenin genişleme hızını ve ne kadar madde içerdiğini ölçmemize ve diğer şeylerin yanı sıra elementlerin nerede ve nasıl yaratıldığını belirlememize yardımcı olurlar.
Rubin Gözlemevi ve Kilometre Kare Dizisi gibi gelecek tesisler her gece bu olayların on milyonlarcasını tespit edecek. Bu devasa sayıdaki algılamayla başa çıkmak için bilgisayarlar ve yapay zeka kullanıyoruz.
Bununla birlikte, bu olayların çoğu zayıf patlamalardır ve bilgisayarlar onları bulmakta çok iyidir. Bir bilgisayar, kendisine “istenen” sinyalin bir şablonu verilmişse, zayıf bir patlamayı algılayabilir. Ancak sinyaller bu beklenen davranıştan saparsa kaybolurlar.
Ve genellikle en ilginç olan ve evrenin doğasına dair en büyük içgörüyü sağlayan bu olaylardır. Bu sinyalleri doğrulamak ve aykırı değerleri belirlemek için veri sonifikasyonunun kullanılması güçlü olabilir.
Göründüğünden daha fazla
Veri sonifikasyonu bilimi yorumlamak için kullanışlıdır çünkü insanlar işitsel bilgiyi görsel bilgiden daha hızlı yorumlamaktadır. Ayrıca kulak, gözün renk seviyelerini (ve daha geniş bir aralıkta) ayırt edebileceğinden daha fazla perde seviyesini ayırt edebilir.
Veri sonifikasyonu için keşfettiğimiz bir başka yön, sesteki birçok farklı özellik veya özellik arasındaki ilişkileri anlamayı içeren çok boyutlu veri analizidir.
Verileri aynı anda on veya daha fazla boyutta çizmek çok karmaşıktır ve yorumlamak çok kafa karıştırıcıdır. Ancak aynı veriler sonifikasyon ile çok daha kolay anlaşılabilir.
Görünen o ki, insan kulağı, aynı notayı (frekansı) aynı gürlükte ve sürede çalsalar bile, trompet ve flüt sesi arasındaki farkı hemen anlayabilir.
Neden? Niye? Çünkü her ses, ses kalitesini veya tınısını belirlemeye yardımcı olan daha yüksek dereceli harmonikler içerir. Yüksek mertebeden harmoniklerin farklı güçleri, dinleyicinin enstrümanı hızlı bir şekilde tanımlamasını sağlar.
Şimdi bilgileri – verilerin farklı özelliklerini – yüksek dereceli harmoniklerin farklı güçleri olarak yerleştirmeyi hayal edin. İncelenen her nesne, genel özelliklerine bağlı olarak benzersiz bir tona sahip olacak veya bir ton sınıfına ait olacaktır.
Biraz eğitimle, bir kişi nesnenin tüm özelliklerini veya sınıflandırmasını tek bir tondan neredeyse anında duyabilir ve tanıyabilir.
Araştırmanın ötesinde
Sonifikasyon ayrıca eğitimde (Sonokids) ve sosyal yardımda (örneğin, SYSTEM Sounds ve STRAUSS) büyük kullanımlara sahiptir ve tıp, finans ve daha fazlasını içeren alanlarda yaygın uygulamalara sahiptir.
Ancak belki de en büyük gücü, kör ve görme engelli toplulukların günlük yaşamda yardımcı olacak görüntüleri ve olay örgülerini anlamalarını sağlamaktır.
Sonifikasyon araştırma araçları komutla sayısal değerler sağladığından, anlamlı bilimsel araştırmayı mümkün kılabilir ve bunu nicel olarak yapabilir.
Bu yetenek, kör ve görme engelli insanlar arasında STEM kariyerlerinin desteklenmesine yardımcı olabilir. Ve bunu yaparken, aksi halde bilime giden bir yolu tasavvur etmemiş olabilecek büyük bir parlak bilim insanı ve eleştirel düşünür havuzundan faydalanabiliriz.
Şu anda ihtiyacımız olan şey, sonifikasyon araçlarını daha da geliştirmek, erişimi ve kullanılabilirliği iyileştirmek ve sonifikasyon standartlarının oluşturulmasına yardımcı olmak için hükümet ve endüstri desteğidir.
Artan sayıda mevcut araç ve artan araştırma ve topluluk ihtiyacı ile, veri sonifikasyonunun geleceği parlak görünüyor!
