Novus Teknoloji bülteninden herkese merhaba! Pek inandırıcı gelmese de takvimler 2 Aralık 2020’yi, saatlerimiz ise 10.00’u gösteriyor. Güncel teknolojik keşif ve inovasyonların arasından zamanın ruhuna yön veren gelişmeleri aktarıyoruz.

Haftanın başlıkları:

💻 M1 çipler hakkında temel bilgiler

🧠 DeepMind’ın çözdüğü 50 yıllık sorun

📲 Mac’lerde çalışan iPhone ve iPad uygulamaları

Keyifli okumalar!

BIG TECH

M1 çipler hakkında temel bilgiler
Ata Aydın Uslu

Şirketin tanıtımlarında Apple Silicon ismiyle anılan Apple’ın yeni çipi M1, yeni MacBook modelleri içinde görücüye çıktı. Apple’ın MacBook modelleri, yaklaşık 15 yıllık Intel çip macerasının ardından tıpkı şirketin diğer ürünleri iPhone, iPad, Watch ve AirPods gibi yuvada, yani Apple tarafından tasarlanmış SoC’ler ile tanıştılar.

Nedir?
Bildiğimiz merkezi işlem birimlerinden (CPU) farklı olarak SoC’ler (System on -a- Chip), birçok çip ve gerekli donanımın (merkezi işlemci, bellek, grafik işlemcisi vb.) tek bir entegre devre sistemi hâline getirilmesiyle üretilen çipler. Örneğin iPhone 12 Pro’lara güç veren A14 Bionic, içinde bir işlemci, bir grafik işlemci ve Neural Engine isimli makine öğrenimi işlemleriyle ilgilenen bir birim gibi çokça parça içeriyor.

Şirketin diğer ürünleri (iPad, Watch, AirPods vs.) hâlihazırda Apple üretimi SoC’lere sahipler. Ürünlerinin hem yazılımını hem de donanımlarını kendisinin tasarlaması, Apple’ın rekabet ettiği ürün pazarlarındaki en büyük avantajlarından biri olarak görülüyor. Şirket bu avantajını artık MacBook’larına da taşımış durumda

M1; içerisinde 8 çekirdekli bir CPU, yine 8 çekirdekli bir grafik işlem birimi (GPU), bunların aynı anda erişebildiği, böylece inanılmaz hızlarda görüntü işleyebildikleri bir ortak bellek, Secure Enclave isimli bir şifreleme birimi, makine öğrenimi işlemlerini yöneten Neural Engine ve dijital sinyal işlemeden müzik dosyalarını sıkıştırmaya kadar daha birçok başka işleme adanmış çokça parça içeriyor. 8 adet CPU çekirdeğinden Firestorm isimli dördü yüksek performans ve enerji gerektiren işlemlere ayrılırken, Icestorm isimli diğer dördü ise çok az enerji tüketen günlük işlemleri yürütüyor. Böylece bilgisayarıyla yüksek performans gerektiren işler yapan kullanıcılar da cihazını yalnızca günlük rutin ve basit işlemler için kullananlar da kendilerine gereken performansa uzun batarya ömürleriyle sahip olabiliyor.

Enerji tüketimi bakımından rakiplerine göre çok daha verimli olan M1’leri kullanan MacBook Pro 13” modeli tek şarjla 17 ila 20 saat arasında değişen bir batarya ömrüne sahip. Kıyaslamak gerekirse, Intel çiplerle çalışan MacBook Pro modellerinin ortalama batarya ömrü yalnızca 10 saat.

Son olarak, M1 ile çalışan MacBook Air’ın başlangıç modelinin Türkiye fiyatının 10.999 Lira, MacBook Pro’nun başlangıç modelinin ise 14.299 Lira olduğunu belirtelim.

#TB

Dünyanın en çok kullanılan viski uygulaması: 

Kevin Systrom 27 yaşına girdiğinde arkasında Stanford Üniversitesi eğitimi, Google’da ortalama bir özgeçmiş ve sonrasında Twitter’a dönüşecek olan Odeo girişiminde bir staj bırakmıştı. Seyahat öneri girişimi Nextstop’ta çalışmakta olan Kevin, bilgisayar mühendisi olmamasına rağmen klasik bir startup geleneği ihtiyaç kaynaklı kodlama öğrenmişti. Yeni kazandığı yeteneğini hobileriyle birleştirmek isterken Burbn adlı viski tadım ve paylaşım uygulamasını hayata geçirdi. Bu uygulamanın kritik ve dünyaya yön verecek bir özelliği bulunuyordu; kullanıcıların viski fotoğraflarını paylaşabilmesi…

Her ne kadar Facebook beş yaşına girmiş ve kullanıcılar rahatlıkla fotoğraf paylaşır olsa da Burbn uygulamasındaki sade fotoğraf paylaşım özelliği ilgiyi üzerine çekmişti. Bu olumlu geri dönüşü kendisiyle beraber Silikon Vadisi’nde katıldığı bir partiye taşıyan Systrom, burada tanıştığı iki yatırımcıya uygulamasını gösterdikten sonra çekirdek yatırım için bir görüşme şansı elde etti. Burbn için aldığı yatırım sonrası ürünü gözden geçiren ekip; tek bir şeye odaklanmaya karar verdi. Buna göre yalnızca telefonla çekilen fotoğraflar paylaşılacaktı.

Ne oldu? Uygulama, 6 Ekim 2010 tarihinde Instagram ismiyle uygulama marketlerindeki yerini aldı…

PLATO

2014’de Google bünyesine giren, ardından adını özellikle insanlardan daha iyi oynamaya başladığı oyunlarla sıkça duymaya başladığımız yapay zekâ ve makine öğrenimi şirketi DeepMind, 50 yıla yakın süredir üzerinde çalışılan protein şekillenmesi probleminin çözümüne umut verici büyük bir katkı sunuyor.

• Protein şekillenmesi veya katlanması, proteinlerin hangi işlevi göreceğini belirleyen bir faktör. Aynı yapı taşlarından oluşsa dahi farklı şekillere sahip iki protein, farklı görevlere sahip olabiliyor. Normalde bir proteinin şeklini modellemek yahut tahmin etmek, yıllar sürebiliyor.
• DeepMind’ın geliştirdiği AlphaFold yazılımı, kullandığı modelin 170 bin protein dizilimi ve bunların şekilleriyle eğitilmesinin ardından proteinlerin 3 boyutlu şekillerinin nasıl olacağını %90 oranında doğru tahmin edebiliyor. Modelin eğitilmesi ise Google’ın sahip olduğu yüksek işlemci gücüne rağmen haftalar sürmüş.
• Bu gelişmenin önemi ise protein şekillerinin proteinlerin yerine getirebileceği görevlere olan etkisi. Protein şekillerine dair araştırmalar, insülinin kandaki şekeri düzenlemesinden bağışıklık sistemimizin koronavirüs ile nasıl savaştığına, tarımsal üretim ve besin değerlerinin artırılmasından plastik kirliliğine çözüm olabilecek “yeşil enzimlere” kadar birçok alanda kullanım alanına sahipler. DeepMind’ın AlphaFold’unun yaygın kullanımı, biyolojiden ekolojiye çok farklı alanlarda kısalttığı araştırma süreleri ve tutarlı şekil tahminleri ile inanılmaz gelişmelere tanık olmamızı sağlayabilir.

ÖNERİLER

Eğer M1 çip kullanan bir Apple MacBook’a şimdiden sahipseniz, iPhone ve iPad’lerinizde sevdiğiniz uygulamaları artık bilgisayarınızda da kullanabilmeniz mümkün. Bunun için yapmanız gereken tek şey, Mac App Store uygulamasında oturumunuz kapalıysa oturum açmak ve ardından sol altta yer alan kullanıcı profilinize tıklamak. Açılan sayfada satın aldığınız uygulamaları görecek, ve çıkan sonuçlara iPhone & iPad filtresi uygulayarak daha evvel satın aldığınız mobil uygulamaları bilgisayarınıza indirebileceksiniz.

• Uyarı! Bu yöntemin yalnızca M1 işlemciyle çalışan yeni MacBook’lar için geçerli olduğunu ve bazı uygulamaların (ör. Netflix) geliştiricileri tarafından bu şekilde indirilmeye kapatıldığını da hatırlatalım. Bu şekilde engellenmiş uygulamaları indirmek için yardımcı programlar ve Terminal komutları çeşitli internet kaynaklarında mevcut olsa da bu teknikleri kullanmayı sıradan kullanıcılar için önermiyoruz.