Bilim insanları depremleri hisseden hayvanlarla erken uyarı sistemi kuruyor

Araştırmada yer alan ve boynuna hareket sensörü takılan bir inek (Max Planck Hayvan Davranış Bilimi Enstitüsü)
Araştırmada yer alan ve boynuna hareket sensörü takılan bir inek (Max Planck Hayvan Davranış Bilimi Enstitüsü)
TT

Bilim insanları depremleri hisseden hayvanlarla erken uyarı sistemi kuruyor

Araştırmada yer alan ve boynuna hareket sensörü takılan bir inek (Max Planck Hayvan Davranış Bilimi Enstitüsü)
Araştırmada yer alan ve boynuna hareket sensörü takılan bir inek (Max Planck Hayvan Davranış Bilimi Enstitüsü)

Bugün bile kimse bir depremin ne zaman ve nerede gerçekleşeceğini kesin olarak tahmin edemiyor. Diğer yandan pek çok kişi, hayvanların deprem öncesinde sıradışı davranışlar gösterdiğine tekrar tekrar tanık olduğunu aktarıyor.
Max Planck Hayvan Davranışı Enstitüsü ve Konstanz Üniversitesi’nden bilim insanları; inek, koyun ve köpeklerin gerçekten depremin erken belirtilerini algılayıp algılayamadığını araştırdı.
Araştırmacılar, bunu öğrenmek için Kuzey İtalya’nın depremlerin sık yaşandığı bir bölgesindeki hayvanlara algılayıcılar yerleştirdi ve aylar boyunca hareketlerini kayıt altına aldı.
Hareket verileri, depremlerden saatler önce hayvanların sıradışı hareketliliğe sahip olduğunu ve depremin merkez üssüne daha yakın hayvanlardaki davranışların daha erken başladığını gösterdi.
Araştırmacılara göre bu bilgiler, farklı bölgelerdeki farklı hayvan türlerinin hareket kalıplarıyla birlikte yaklaşan bir depremin yeri ve zamanına dair ipuçları sağlayabilir.
Uzmanlar depremlerin kesin biçimde tahmin edilemeyeceğini düşünse de hayvanlar yaklaşan tehlikeyi saatler önceden hissediyor gibi görünüyor. Örneğin güçlü depremlerin hemen öncesinde yabani hayvanlar, uyudukları ve yuva yaptıkları mekanları terk ediyor, evcil hayvanlar da huzursuzlaşıyor.
Ancak bu anlatıma dayalı veriler, genellikle bilimsel incelemeye uygun değil çünkü sıradışı davranışların nasıl tanımlandığı çoğu durumda açık değil ve gözlem süreleri de çok kısıtlı. Bu nedenle hayvanlardaki bu davranışlar başka etkenlerle de açıklanabilir.
Bu nedenle, hayvan etkinliklerinin depremler için bir tür erken uyarı sistemi gibi kullanılabilmesi için, ölçülebilir davranışsal değişiklikler görülmesi gerekiyor. Dahası eğer bir depremin hemen öncesindeki zayıf fiziksel değişikliklere tepki veriyorlarsa depremin merkez üssüne daha yakın olan hayvanlar daha güçlü tepki vermeli.

Hareket sensörlü hayvanlar
Araştırma ekibi, İtalya’nın sık deprem yaşanan bir bölgesindeki bir çiftlikte bulunan ve depremlerden önce sıradışı davranışlar sergilediği bildirilen 6 inek, 5 koyun ve 2 köpeğin tasmalarına ivmeölçer yerleştirdi.
Hayvanların hareketlerinin birkaç ay boyunca aralıksız kayıt altına alındığı süreçte resmi kaynaklar, bölgede 18 bin deprem gerçekleştiğini bildirdi. Bu depremlerin çoğu küçüktü, yalnızca 12 deprem Richter ölçeğinde 4 ya da daha büyük şiddete sahipti.
Araştırmacılar da çiftlik üzerinde istatistiksel açıdan anlamlı etkisi bulunan depremleri seçti. Bu seçkiye 28 kilometreye kadar uzanan güçlü depremlerin yanı sıra zayıf ancak merkez üssü çok yakın depremler de dahil edildi.
Çiftlik hayvanlarının etkinlik seviyesinin vücut ivmelenmelerine dayanarak ölçülmesiyle ortaya çıkan veriler, finansal ekonometriden alınan istatistiksel modellerle değerlendirildi. Araştırmanın yazarlarından ve Konstanz Üniversitesi’nden ekonometri profesörü Winfried Pohlmeier bunu şöyle açıkladı:
"Her hayvan boyut, hız ve türüne göre farklı biçimde tepki verdiği için hayvan verileri heterojen finansal yatırımcıların verilerini andırıyor."

Olağan dışı davranış motifleri
Bilim insanları, hayvanların gün içindeki etkinlik motiflerini sekteye uğratabilecek diğer etkenleri de hesaba kattı ve depremlerden 20 saat öncesine kadar uzanan sıradışı davranış motifleri ortaya koydu.
Max Planck Hayvan Davranışı Enstitüsü’nün yöneticisi Marin Wikelskli şunları ekledi: 
"Yaklaşmakta olan sarsıntının merkez üssüne yakın olan hayvanlar, davranışları en erken değişenler oldu. Bu tam da fiziksel değişimlerin yaklaşan depremin merkez üssünde daha sık gerçekleşmesi ve artan mesafeyle zayıflamasından kaynaklanabilecek bir şeydir."
Independent Türkçe'de yer alan habere göre, hayvanların yaklaşmakta olan bir depremi nasıl hissettiği henüz bilinmiyor. Olasılıklardan biri, deprem alanlarında büyük kayaların sıkışmasıyla ortaya çıkan iyonları kürkleri aracılığıyla hissetmeleri. Depremden önce kuars kristallerinden salınan gazları koku yoluyla algılamaları da öne çıkan düşüncelerden.
Araştırmacıların Aralık 2019’dan bu yana gerçek zamanlı kaydettiği veriler, hayvan merkezli bir erken uyarı sisteminin nasıl olacağını gösterdi. Örneğin, tasmalara yerleştirilmiş bir çip her üç dakikada bir merkezi bir bilgisayara ölçümleri yollayabilir. Eğer hayvanların etkinliklerinde ortak bir artış gerçekleşiyorsa sarsıntıdan 45 dakika önceye kadar uyarı sinyali almak mümkün.
Araştırmacılar böyle bir uyarı sinyali elde etmeyi bir kez başardı. Wikelski şöyle anlattı:
"Sinyalden üç saat sonra küçük bir deprem bölgeyi sarstı. Merkez üssü hayvan ahırlarının doğrudan altındaydı."
Ancak hayvan davranışlarının depremleri tahmin etmek için kullanılmaya başlanabilmesi için araştırmacıların öncelikle dünyanın farklı deprem bölgelerindeki daha çok sayıdaki hayvanla ve daha uzun süre gözlem yapması gerekiyor.
Ekip şimdi Uluslararası Uzay İstasyonu’nda birkaç hafta içinde bilimsel araştırmalar için kullanılmaya başlanacak Icarus isimli küresel hayvan gözlem sistemini kullanmayı ve daha kapsamlı verileri incelemeyi hedefliyor.
Alman Havacılık ve Uzay Merkezi’yle (DLR) Rusya Federal Uzay Ajansı’nın (Roskosmos) ortak gerçekleştirdiği ve Avrupa Uzay Ajansı’nın (ESA) da desteklediği Icarus bilimsel projesinin başında Martin Wikelski yer alıyor.
 
Max Planck Enstitüler Topluluğu



Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
TT

Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)

Güney Koreli araştırmacılar, yapay zeka modellerinin nihayet, belirli konulara aşina olmadıklarını insan davranışına benzer şekilde kabul etmelerini sağlayacak yeni bir yöntem geliştirdi.

Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, bu atılımın otonom sürüş ve tıp gibi alanlarda kullanılan yapay zeka modellerinin güvenilirliğini artırabileceğini söylüyor.

Önceki araştırmalar, özellikle tıbbi teşhis gibi alanlarda, bu araçların karar alma süreçlerinde kullanılmasının en büyük risklerinden birinin yapay zekanın "aşırı özgüveni" olduğunu ortaya koymuştu.

OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yaygın kullanılan yapay zeka modellerinin, bilmediklerini kabul etmek yerine tahmin yapmaya teşvik edildikleri için "halüsinasyon gördükleri", yani bilgi uydurdukları gösterilmişti.

Şimdiyse araştırmacılar, yapay zekanın aşina olmadığı veya daha önce karşılaşmadığı bilgilerin farkında olmasını sağlayan ve sohbet robotlarının genel güvenilirliğini artıran bir yöntem geliştirdi.

Araştırmacılar, yapay zekada aşırı özgüvenin temel nedeninin, omurga altyapısını oluşturan yapay sinir ağlarını kullanarak ilk verilerden öğrenme biçimi olduğunu söylüyor.

Bu aşamada ortaya çıkan küçük hatalar, düzeltilmezse yayılabiliyor ve sonraki eğitim sırasında önemli hatalara neden olabiliyor.

Araştırmacılar, başlatma aşamasında bir sinir ağına rastgele veri girildiğinde, modelin hiçbir şey öğrenmemiş olmasına rağmen yüksek bir güven sergilediğini buldu.

Bu durum "halüsinasyona" yol açtı.

Bunu ele almak için araştırmacılar, insan beyninin sorunu çözme biçiminden ipuçları kullandıklarını söylüyor.

İnsanlarda beyin sinyalleri doğumdan önce bile dış uyaran olmaksızın üretiliyor, bu da sorunun üstesinden gelmeye yardımcı oluyor.

Bunu taklit eden bilim insanları, bir yapay zeka modelinin sinir ağı omurgasının, gerçek öğrenmeden önce rastgele gürültü girdileriyle kısa bir ön eğitimden geçtiği bir sistem geliştirdi.

Araştırmacılara göre bu süreç, yapay zekanın veri öğrenmeye başlamadan önce kendi belirsizliğini ayarlayarak kendisi için bir temel oluşturmasını sağlıyor.

Isınma süreci, yapay zeka modelinin başlangıç ​​güvenini şansa yakın düşük bir seviyeye ayarlamasına ve aşırı güven yanlılığını önemli ölçüde azaltmasını sağlayabilir.

Araştırmacılar, başka bir deyişle yöntemin modellerin önce "Henüz hiçbir şey bilmiyorum" durumunu öğrenmesine yardımcı olduğunu söylüyor.

Araştırmacılar, "Geleneksel modeller, eğitim sırasında karşılaşmadıkları veriler için bile yüksek güvenle yanlış cevaplar verme eğilimindeyken, ısınma eğitimi alan modeller, güvenlerini düşürme ve 'bilmediklerini' tanıma yeteneklerinde belirgin bir iyileşme gösterdi" diye açıkladı.

Bu, yapay zekanın "bildiklerini" "bilmediklerinden" ayırt etme yeteneğini geliştirmesini sağlayabilir.

Nature Machine Intelligence adlı akademik dergide yayımlanan çalışmanın yazarlarından Se-Bum Paik, "Bu çalışma, beyin gelişiminin temel ilkelerini birleştirerek, yapay zekanın kendi bilgi durumunu insanlara daha benzer bir şekilde tanıyabileceğini gösteriyor" dedi.

Bu önemli çünkü yapay zekanın yalnızca doğru cevabı ne sıklıkla verdiğini iyileştirmekle kalmayıp, ne zaman kararsız olduğunu veya yanılmış olabileceğini anlamasını sağlıyor.

Independent Türkçe


Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)
TT

Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Yeni bir araştırma kapsamında maymunların herhangi bir yiyecek ödülü olmadan, tamamen meraktan kendi istekleriyle dokunmatik ekranlı bir video oyununu uzun süre oynaması bilim insanlarını şaşkına çevirdi.

Araştırmacılara göre bulgular, merakın hayvan davranışını nasıl yönlendirdiğinin daha iyi anlaşılmasına yol açabilir.

Yiyecek veya çiftleşme fırsatları gibi dışsal ödüllerden bağımsız olarak işleyen merak duygusu, hayvanları çevrelerini keşfetmeye yönlendirir.

Ancak bir hayvanın çevresinin hangi kısımlarının diğerlerine göre daha fazla merak uyandırdığı tam olarak bilinmiyor.

Araştırmacılar, merakın aşırı basit veya karmaşık durumlardan kaçınırken, orta derecede karmaşık veya belirsiz uyaranlara yönelme eğiliminde olduğu varsayımında bulunuyor.

"Goldilocks ilkesi" denen bu kavram, insan merakını de şekillendiriyor.

Ancak hayvanlarda bu dürtüyü inceleyen çok az çalışma var.
 

Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)​​​​​​​Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)

Japonya'daki Kyoto Üniversitesi'nden bilim insanları, maymunlara dokunmatik ekranlı bir video oyunu vererek merakın nasıl işlediğini inceledi.

Video oyunları, insanların bilişsel yeteneklerini geliştirmesine ve yaşam kalitelerini artırmasına fayda sağlayan araçlar olarak son yıllarda öne çıkıyor.

Video oyunlarının laboratuvar ve hayvanat bahçelerindeki hayvanların ilgisini çekip çekemeyeceğini ve onların sağlık ve huzurunu iyileştirmeye yardımcı olup olamayacağını araştıran çalışmalar da yapılıyor.

Hakemli dergi iScience'ta yayımlanan çalışmanın yazarlarından Sakumi Iki, "Başlangıçta vahşi maymunların oyun davranışlarını inceliyordum, bu yüzden laboratuvardaki maymunlarda oyun davranışının doğal bir şekilde ortaya çıkabileceği durumlar yaratmayı uzun zamandır istiyordum" diye açıklıyor.

Araştırmacılar, bölgedeki Japon makaklarının merakını tam olarak ne tür uyaranların tetikleyebileceğini araştırdı.

Saklambaçtan esinlenerek dokunmatik ekran tabanlı bir oyun görevi geliştirdiler.

Bu oyunda maymun dokunmatik ekrandaki bir düğmeye bastığında, düğmeye bağlı olarak ekranın farklı bir yerinde bir kukla beliriyor.

Kuklanın ortaya çıkışı farklı gürültü seviyelerine göre değişirken, gürültü seviyesi yükseldikçe kukla daha zor tahmin edilen bir yerde görünüyor.

Bilim insanları maymunların orta ve düşük gürültüye, ardından orta ve yüksek gürültüye verdikleri tepkileri gözlemledi.

Maymunların, kuklanın biraz tahmin edilebilir ama yine de orta derecede belirsiz bir yerde belirmesini sağlayan orta gürültü düğmesini seçtiğini gördüler.

Bu da makakların tıpkı insanlar gibi, çok basit veya çok rastgele uyaranlara kıyasla, orta düzeyde belirsizliğe sahip uyaranları etkin bir şekilde keşfetme eğilimi gösterdiğine işaret ediyor.

Ayrıca maymunların oyunu oynamaya uzun süreler harcaması, oyunun meraklarını uyandırmada başarılı olduğu fikrini destekliyor.

Dr. Iki "Tipik bilişsel görevlerde maymunların motivasyonunu yüksek tutmak için genellikle onlara yiyecek ödülleri verilir; bu yüzden ödül olmadan oyuna ilgi göstereceklerinden pek emin değildim" diyor. 

Ancak şaşırtıcı bir şekilde, bazı maymunlar hiçbir ödül olmamasına rağmen bu oyunda neredeyse 100 deneme boyunca çalıştı.

Araştırmacılar gelecekteki çalışmalarda bu bulguları kullanarak maymunların merakını uyandıran daha fazla oyun geliştirmeyi umuyor.

Merakın arkasındaki sinirsel ve bilişsel mekanizmaları belirleyerek "bu olguyu daha kapsamlı bir şekilde anlamayı" hedefliyorlar.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news


Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
TT

Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)

Araştırmacılar, akıllı saatlerinden gelen verileri kullanarak kişinin bayılmak üzere olup olmadığını tahmin edebilen dünyanın ilk sistemini geliştirdi.

Chung-Ang Üniversitesi Hastanesi'nde 132 hastanın katıldığı klinik çalışmada, Samsung Galaxy Watch'la kullanıcının kalp atış hızından gelen biyosinyallerden yararlanan gerçek zamanlı bir uyarı sistemi geliştirildi.

Sistem, bilimsel olarak vazovagal senkop diye bilinen bayılma nöbetlerini, yüzde 80'den fazla doğrulukla 5 dakikaya kadar önceden tahmin edebildi.

Hastanenin Kardiyoloji Bölümü'nden araştırmayı yöneten Profesör Junhwan Cho, "Senkop hastalarının düşmelerden kaynaklanan travmalar yaşaması yaygın bir durum ve ekstrem vakalarda bazıları kırık veya beyin kanaması gibi ciddi şekilde yaralanıyor" dedi.

Bu teknolojinin sağlayacağı erken uyarı, hastalara güvenli bir pozisyona geçmeleri veya yardım çağırmaları için önceden zaman kazandırabilir ve bu da ikincil yaralanmaların görülme sıklığını önemli ölçüde azaltabilir.

sdvfrtbhn
Samsung ve Kore'deki Chung-Ang Üniversitesi Gwangmyeong Hastanesi'nin ortak klinik çalışmasında, Galaxy Watch 6'dan elde edilen verilerle kişinin bayılıp bayılmayacağını tahmin edilebildi (Samsung)

Araştırmacılar, hastalardan kalp atış hızı değişkenliği verilerini toplamak için Galaxy Watch 6'daki fotopletismografi (PPG) sensörünü kullandı.

Daha sonra bayılma nöbetinin meydana gelmek üzere olup olmadığını belirlemek için verileri analiz etmek adına yapay zeka algoritması kullanıldı.

Bu, ticari bir akıllı saatin bayılmaya yönelik erken tahmin sistemini başarıyla sunduğu ilk örnek.

Samsung'un sağlık alanındaki araştırma ve geliştirme çalışmalarını yöneten Jongmin Choi, "Bu çalışma, giyilebilir teknolojinin sağlık hizmetlerini 'hastalık sonrası bakım'dan 'önleyici bakım' modeline nasıl dönüştürebileceğinin bir örneği" dedi.

Kullanıcılarımızın daha sağlıklı günlük yaşamlar sürmelerini sağlayan teknolojik yeniliklere öncülük etmeye kararlıyız.

Teknoloji devi, sağlık izleme yeteneklerini akıllı saatlerine ve diğer giyilebilir teknoloji cihazlarına entegre etmeyi planlıyor.

Araştırma bulguları, European Heart Journal-Digital Health adlı akademik derginin son sayısında "Prediction of vasovagal syncope using artificial intelligence-enabled smartwatch photoplethysmography-derived heart rate variability" (Yapay zeka destekli akıllı saat fotopletismografisiyle elde edilen kalp atış hızı değişkenliği kullanılarak vazovagal senkopun tahmin edilmesi) başlıklı çalışmada yayımlandı.

Independent Türkçe