Felçli hasta zihniyle kollarını ve bacaklarını hareket ettirdi

Thibault, beyninin dış katmanına yerleştirilen iki elektrot ve dış iskelet sayesinde kollarını ve bacaklarını hareket ettirebiliyor. (EPA)
Thibault, beyninin dış katmanına yerleştirilen iki elektrot ve dış iskelet sayesinde kollarını ve bacaklarını hareket ettirebiliyor. (EPA)
TT

Felçli hasta zihniyle kollarını ve bacaklarını hareket ettirdi

Thibault, beyninin dış katmanına yerleştirilen iki elektrot ve dış iskelet sayesinde kollarını ve bacaklarını hareket ettirebiliyor. (EPA)
Thibault, beyninin dış katmanına yerleştirilen iki elektrot ve dış iskelet sayesinde kollarını ve bacaklarını hareket ettirebiliyor. (EPA)

Fransız araştırmacılar, bir adamın felçli dört uzvunu zihin komutlarıyla işletilen bir dış iskeletle (eksoskeleton teknolojisi) hareket ettirebildiğini açıkladı.
İskeletiyle iki yıl aradan sonra ilk adımlarını atan 30 yaşındaki Thibault, "Ay yüzeyine adım atan ilk adam hissediyorum" dedi. Ancak Thibault’nun hareketleri, özellikle yürümesi, sıradan bir insanınkinden uzak. Bu nedenle iskelet şu an sadece laboratuvarda kullanılıyor. Ancak araştırmacılar, söz konusu iskeletin engelli hastaların hayat kalitesini bir gün köklü bir şekilde değiştirebileceği inancında.
Soyadının açıklanmasını istemeyen Thibault, dört yıl önce bir gece kulübünde yaşadığı kazada 15 metre yükseklikten yere düşmeden önce bir optometristti. Omurilik yaralanması onu felç etti ve sonraki iki yılını hastanede geçirdi.
Ancak 2017'de, Fransa'daki Grenoble Alpleri Üniversitesi'ndeki Clinatec laboratuvarı tarafından yürütülen dış iskelet deneyleri için gönüllü oldu.
Başlangıçta beynine yerleştirilen "okuyucu" parçaları kullanarak bilgisayar üzerinden oynanan bir oyunda bir karakteri ya da avatarı kontrol etmeyi öğrendi. Daha sonra da yürümeyi başardı.
Thibault “2 yıldır hiç yürümemiştim. Ayakta durmanın nasıl bir duygu olduğunu, bir topluluktaki en uzun boylu kişilerden biri olduğumu unutmuşum” dedi.
Kollarını nasıl kontrol edeceğini öğrenmek ise daha uzun sürdü. Thibault, "Çok zordu. Çünkü birçok kasın hareketini kontrol etmek gerekiyordu. Bu dış iskelet ile yaptığım en müthiş işti" açıklamasında bulundu.
Yapılan açıklamalar 65 kilogramlık robotun aslında yeteri kadar iyi bir performans göstermediği yönünde. Ancak bu, insanların düşünceleriyle bedenlerinin hareketini kontrol etmesine yarayan benzer teknolojik yaklaşımlar arasında şu ana kadar sağlanan en büyük gelişme.
Thibault'un üzerindeki dış iskeletle düşme riskini en aza indirebilmek için tavana bağlı bir askıyla ayakta tutulması gerekiyor. Bu da dış iskeletin henüz laboratuvar dışında kullanılacak kadar gelişkin olmadığı anlamına geliyor.
BBC'ye konuşan Clinatec Laboratuvarı yetkilisi Profesör Alim-Louis Benabid, "Henüz kendi başına yürümeye hayli uzağız" diyor ve ekliyor:
"Thibault düşmemek için gerekli hızlı ve gelişkin reflekslere sahip değil. Dünyada kimse bunu yapamıyor."
Thibault'un dış iskeleti kullanarak kollarını kaldırmak, indirmek ve bileklerini döndürmek için belirli hedefleri tutturması gerekiyordu. Şu ana kadar yüzde 71 oranında başarılı oldu.
Parkinson hastalığının tedavisinde kullanılan derin beyin stimülasyonu tekniğini geliştiren Profesör Benabid şunları söyledi:
“Sorunu çözdük ve prensibin doğru olduğunu kanıtladık. Bu deney bize dış iskelet kullanımıyla hastanın hareketliliğini artırabildiğimizi ispatlıyor. Bu da hastaların hayat kalitesini yükseltme bakımından doğru bir adım."
Fransız bilim adamları henüz beyinden okunup bir bilgisayara aktarılan ve aynı anda yorumlanıp dış iskelete gönderilen veri miktarının azlığı sebebiyle gelişmemiş olan bu teknolojiyi iyileştirmeye devam edebileceklerini söylüyor.
Bilim adamlarının düşüncenin harekete dönüşmesi için arada 350 milisaniyelik bir süreleri var. Aksi takdirde sistemin kontrol edilmesi zorlaşıyor.
Bu, beyne yerleştirilen iki plaketin her birinde 64 elektrod bulunması demek. Araştırmacılar şu anda her biri üzerinde 32 elektrod kullanıyor.
Bu durumda, beynin mesajlarını çok daha ayrıntılı okuyabilme, bunları daha güçlü bilgisayarlar ve yapay zeka yoluyla daha iyi tercüme etme imkanı halen var.
Thibault'un parmaklarını kullanarak bir şeyleri tutabilmesi ve hareket edebilmesine yönelik planlar da geliştiriliyor. Beyine yerleştirilen slaytlar tekerlekli sandalyeyi kontrol etmek için zaten kullanılıyordu.
Londra Hijyen ve Tropik Hastalıklar Fakültesi’nden Profesör Tom Shakespeare, çalışmanın çarpıcı bir ilerlemeye işaret etmesine rağmen halen tıbbi olarak yaygın kullanımdan uzak olduğunu söyledi.
"Maliyetin yüksekliğinin getirdiği sınırlamalar yüksek teknolojili çözümlerin dünyadaki omurilik hastalarının çoğu tarafından hiç bir zaman kullanılamayacağı anlamına geliyor" diyen Profesör Shakespeare, şu anda dünyada hareket engelli insanların sadece yüzde 15'inin tekerlekli sandalye ya da diğer kolaylaştırıcı araçlara erişebildiğini hatırlattı.



Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging