Son mamutlar akraba evliliği yüzünden ölmüş

(Siberian Times)
(Siberian Times)
TT

Son mamutlar akraba evliliği yüzünden ölmüş

(Siberian Times)
(Siberian Times)

Son tüylü mamutlar, 4 bin yıl önce Rusya'nın kuzeyindeki izole Wrangel Adası’nda yok oldu. Türün ani ölümü bilim insanlarının merakını uzun süredir cezbediyor. Yeni bilimsel araştırma sayesinde bu gizem şimdi aydınlanıyor.
Araştırmacılar 4 bin 300 yıl önce adada yaşayan dişi bir mamuttan aldıkları DNA örneklerini laboratuvarda file ait embriyo hücrelerine yerleştirdi. Bunun sonucunda diyabete ve nörolojik sorunlara yol açabilecek genetik mutasyonlar keşfedildi.
Mutasyonların adadaki birçok tüylü mamutun sağlık durumuna dair kanıt sağladığı düşünülüyor. Bu mamutlar izole yaşadıkları için onlarca yıldır “akraba evliliği” yapıyor, yani aynı dar popülasyon içindeki bireylerle çiftleşiyordu.
Araştırmacılar Wrangel Adası mamutunun DNA’sını iki mamutla ve üç Asya filiyle karşılaştırdı. Bu mamutlardan biri 44 bin yıl önce Doğu Rusya'nın Oimyakon şehrinde, diğeri de 20 bin yıl önce Sibirya’da yaşıyordu.
Wrangel Adası mamutunun genetiğinde mutasyon keşfeden araştırmacılar, işlevselliği test etmek için laboratuvarda bu genleri sentezledi.
Bunun sonucunda sperm üretimi, koku, nörolojik gelişim ve insülin hormonunun işlevinden sorumlu genlerle ilgili problemler tespit edildi.
Çalışmanın lideri, Buffalo Üniversitesi’nde evrimsel biyolog Vincent Lynch, “Mutasyonlar hep olur” dedi ve ekledi:
Ancak Wrangel Adası’ndaki popülasyon çok küçüktü ve kendi içinde üredi. Bu da normalde evrimsel süreçlerle temizlenecek mutasyonların çoğalmasına yol açtı.
DailyMail’de yer alan habere göre sperm üretimiyle ilişkili mutasyonlar zaten küçük bir popülasyonun daha da küçülmesine yol açmış olabilir. Benzer şekilde koku duyusuyla ilişkili olanlar da mamutların beslenme düzeninde önemli yer tutan bitkileri tanımasını engellemiş olabilir.
Independent Türkçe'de yer alan habere göre, günümüz filleriyle aynı boyutlardaki, uzun kahverengi kürklü ve muazzam dişleri olan tüylü mamut, "yünlü mamut" diye de biliniyor. Bilimsel adı Mammuthus primigenius olan tür, Mammuthus cinsinin üyesi.
Tüylü mamut, ilk olarak yaklaşık 700 bin yıl önce Sibirya'da ortaya çıktı ve Kuzey Avrasya ile Kuzey Amerika'ya yayıldı.
Soylarının tükenişi ise 11 bin 700 yıl önce son buzul çağının sonlarında başladı. Dünya ısındıkça ve insan avcılığı yaygınlaştıkça popülasyonları küçüldü.
ScienceAlert’in aktardığına göre bu küçülme genetik çeşitliliği de azalttı. Bu da hayvanların dar çevrelerdeki bireylerle üremesine ve zararlı mutasyonları temizleyememesine neden oldu.
Artık mamutlar için çok geç. Ancak bu tip çalışmalar, günümüzde benzer nedenlerden dolayı yok olma tehlikesiyle karşılaşacak türleri kurtarmamızı sağlayabilir.



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