Kovid-19 ilk kez 3 boyutlu görüntülendi

Kovid-19 ilk kez 3 boyutlu görüntülendi
TT

Kovid-19 ilk kez 3 boyutlu görüntülendi

Kovid-19 ilk kez 3 boyutlu görüntülendi

Koronavirüs (Kovid-19) Türkiye'de ilk defa Elazığ'da Fırat Üniversitesi (FÜ) Doktor Öğretim Üyesi Ümit Çelik ile ekibi tarafından ODTÜ tarafından geliştirilen atomik kuvvet mikroskobu ile 3 boyutlu görüntülendi. İlk çalışmada virüsleri yüzeye damlatıp kuruttuktan sonra görüntülediklerini anımsatan Öğretim Üyesi Çelik, sıvı altında bu virüsleri görüntülemeyi hedeflediklerini, kullandıkları teknik sayesinde geliştirilecek aşı çalışmalarında virüs üzerindeki etkilerin de görüntülenebileceğini kaydetti.
Fırat Üniversitesi'nde Doktor Öğretim Üyesi Ümit Çelik ve ekibi, ODTÜ Fen Edebiyat Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Ahmet Oral'ın da desteğiyle TESİD ödülü alan yerli ve milli atomik kuvvet mikroskobunu kullanarak Kovid-19'u 3 boyutlu olarak görüntülemeyi başardı. FÜ olarak korona virüsü izole eden ve 3 boyutlu olarak atomik kuvvet mikroskobu kullanarak görüntüleyen ilk üniversite olduklarını belirten Çelik, yaptıkları çalışma ile virüsün yapısal görüntüsünü analiz etme, aşı ve ilaç tedavisine önemli katkı sağlamasını beklediklerini ve mevcut çalışmadan sonra sıvı altında bu virüsleri görüntülemeyi hedeflediklerini aktardı.
Kovid-19'un global bir tehdit haline geldiğini anımsatan Öğretim Üyesi Dr. Ümit Çelik, “Biz de bilimsel açıdan bir katkı sunabilmek amacıyla korona virüsü milli imkanlarla geliştirilen atomik kuvvet mikroskobu ile hedefledik ve bunu başardık. Projede yerli ve milli imkanlarla üretilmiş atomik kuvvet mikroskobunu kullandık. İstanbul Teknik Üniversitesi’nde (İTÜ) yaptığım doktora ve yüksek lisans çalışmalarında biyomoleküllerin kendi doğal ortamlarında görüntülenebilmesi için atomik kuvvet mikroskobu geliştirme çalışmaları yapmıştım. Yaklaşık olarak bu alanda 15 yıllık bir tecrübemiz mevcut bundan dolayı korona virüsü de biz bu tekniği kullanarak görüntüleyebileceğimize inanıyorduk ve bu çalışma neticesinde görüntülemiş olduk” dedi.

“Virüsü görüntüleyebilmek için izole edilmesi çok çok önemli”
Yüksek güvenilirlikli laboratuvarda virüsü görüntülemeyi başardıklarını anımsatan Öğretim Üyesi Çelik, “Virüsü görüntüleyebilmek için izole edilmesi çok çok önemli. Bildiğimiz üzere virüs, Türkiye’de değişik üniversiteler tarafından izole edilmiştir. Bunlardan biri de FÜ. Virüs Biyoloji Bölümü’nden Prof. Dr. Şükrü Tonbak ve ekibi tarafından izole edildi. Aslında ben, bu virüs ortaya ilk çıktığında nasıl görüntüleyebiliriz diye düşünüyordum. Ancak virüse ulaşmak çok kolay olmuyor yani virüsün izole edilmiş olması gerekiyor. Sonrasında rektör hocamızla görüştüm ve virüsün de üniversitemizde de izole edildiğini öğrendikten sonra Şükrü hocamla çalışmalara başladık. Yüksek güvenilirlikli laboratuvarda görüntülemeyi başardık” şeklinde konuştu.

“Biz virüsü cam ve plastik yüzeyde görüntüledik”
Yaptıkları çalışmanın sağladığı avantajları aktaran Çelik, “Aslında gördüğünüz gibi literatüre de baktığımızda korona virüsün cam ve plastik gibi yüzeylerde yaklaşık 2 hatta 3 haftaya varan sürelerde aktif olarak yani enfekte edebilme olabilme ihtimalinin bulunacak şekilde bulunduğunu biliyoruz. Yine bizim görüntülere baktığımızda yüzeyde bir çok virüs görülebiliyor ve bu virüsler vatandaşların yüzeylere dokunurken çok dikkatli olması gerektiği anlamına geliyor. Bilindiği üzere korona virüs ilk defa Rusya tarafından elektron mikroskopu ile görüntülenmiş oldu. Elektron mikroskopla görüntüleme zıtlığını arttırmak için virüs boyanıyor, sonrasında kesit alınıyor ve bu kesitler dondurularak görüntülenmiş oluyor. Tabi böyle bir çalışma yaptığınızda kesitleri görüyorsunuz. Sonrasında veriyi 3 boyutlu ya da ortalama bir virüs şekli elde etmiş oluyorsunuz. Tabi bu çalışmada kabaca virüsün yapısını elde etmiş oluyorsunuz ama artık görüntülediğiniz virüs gerçek bir virüs değil. Bizim kullandığımız tekniğin amacı ise, biyomolekülleri, yapıları bozmadan ve virüsleri öldürmeden direkt görüntülenebilmesine olanak sağlıyor. Dolaysıyla herhangi geliştirilecek aşı veya ilaç çalışmalarında direkt ortama verilerek virüs üzerinde ne gibi etkileri olduğu görüntülenebilir. Bundan dolayı çalışmanın bu şekilde bir önemi söz konusu. Biz bu ilk çalışmada virüsleri yüzeye damlatıp kuruttuktan sonra görüntüledik. Virüsleri biyolojik sıvı altında görüntülenmesi çok daha önemli. Mevcut çalışmadan sonra sıvı altında bu virüsleri görüntülemeyi hedefliyoruz” diye konuştu.



Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
TT

Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)

Google, kuantum bilgisayarların 2029'a kadar şifreli sistemleri ele geçirebileceği uyarısında bulundu.

Alphabet'in sahibi olduğu şirketin internet sitesindeki blog paylaşımında, kuantum bilgisayarların 2020'lerin sonuna kadar "mevcut şifreleme standartları için ciddi bir tehdit oluşturacağı" belirtildi.

Teknoloji devinin çarşamba günkü paylaşımında şu ifadelere yer verildi:

Bilgilerin gizli ve güvenli tutulması için kullanılan mevcut şifreleme sistemleri, önümüzdeki yıllarda büyük ölçekli bir kuantum bilgisayar tarafından kolayca kırılabilir. Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme standartları, özellikle de dijital imzalar için ciddi bir tehdit oluşturacak.

Banka, devlet ve teknoloji hizmeti sağlayıcılarının kuantum bilgisayar korsanlarına karşı hazırlıklı olması gerektiği de vurgulandı.

Google, kendi şifreleme ve güvenlik sistemlerinin de bu tehditlere karşı güncellediğini bildirdi.

Cambridge merkezli kuantum teknolojisi şirketi Riverlane'in eski ürün geliştirme direktörü Leonie Mueck, depolanan gizli bilgilerin kuantum bilgisayar saldırılarına karşı korunabilmesi için uzun süredir çalışıldığını belirtiyor:

İstihbarat camiasında muhtemelen 10 yıldan fazladır bu tehdide karşı çalışmalar yapıldığını görüyoruz. Bugün gizli olarak sınıflandırılan belgelerin, 10 yıl sonra bir kuantum bilgisayarın şifresini çözemeyeceği şekilde depolanması gerekir.

Birleşik Krallık'ın (BK) siber güvenlik kurumu Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nden geçen yıl yapılan açıklamada, kuruluşların 2035'e kadar sistemlerini kuantum bilgisayar korsanlarına karşı daha güvenli hale getirmesi istenmişti.

BK ve ABD'deki üniversiteler, kuantum bilgisayarları son derece karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için kullanıyor.

Ancak uzmanlara göre, kuantum mekaniğinin ilkeleriyle çalışan bu sistemlerin gelişmesiyle bilinen şifreleme modelleri de tehlikeye girebilir.

Teknoloji camiasında "Q Günü" diye de adlandırılan bu senaryoda, kuantum bilgisayarların mevcut tüm şifreleme sistemlerini aşarak kapsamlı siber saldırılarla küresel çapta felakete yol açabileceği öngörülüyor.

Independent Türkçe, Guardian, Gizmodo


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe