Bilim insanları nesli tükenmekte olan Moğol yaban atını ilk kez klonladı

Evcil atlar ve Moğol yaban atları günümüzden 500 bin yıl önce tek bir ortak atadan ayrı ayrı evrimleşti (YouTube / Revive & Restore )
Evcil atlar ve Moğol yaban atları günümüzden 500 bin yıl önce tek bir ortak atadan ayrı ayrı evrimleşti (YouTube / Revive & Restore )
TT

Bilim insanları nesli tükenmekte olan Moğol yaban atını ilk kez klonladı

Evcil atlar ve Moğol yaban atları günümüzden 500 bin yıl önce tek bir ortak atadan ayrı ayrı evrimleşti (YouTube / Revive & Restore )
Evcil atlar ve Moğol yaban atları günümüzden 500 bin yıl önce tek bir ortak atadan ayrı ayrı evrimleşti (YouTube / Revive & Restore )

6 Ağustos'ta doğan Kurt adlı tay, anavatanı Orta Asya stepleri olan Moğol yaban atlarının nesillerinin devamı için umut oldu.
Yaban atının yaşayan tek alttürü ve evcil atların uzak kuzeni olan Moğol yaban atları, Rus araştırmacı Nikolai Przewalski tarafından 1800'lü yılların sonlarında bulunduğu için bu atlara "Przewalski yaban atı" da deniliyor. Moğollarsa bu atlara Takhi adı veriyor.
Bu canlının 40 yıl önce dondurularak saklanan genetik materyalinden, dünyanın ilk klonlanan Przewalski yaban atı Kurt dünyaya geldi.
ABD'nin Teksas eyaletindeki bir veteriner kliniğinde dünyaya gelen Kurt  bu türün onlarca yıl önce kaybolduğu düşünülen genetik çeşitliliğini canlandırdı.
ABD'nin Kaliforniya eyaletinde bulunan San Diego Hayvanat Bahçesi'nden zoolog Bob Wiese "Bu tay, kendi türünün genetik açıdan en önemli bireylerinden biri olacak. Onun Przewalski yaban atı nüfusunun geleceği açısından önem taşıyan genetik farklılığı geri getireceğinden umutluyuz" dedi.
Moğol yaban atlarının doğal popülasyonu İkinci Dünya Savaşı sonrası avlanma, insan kaynaklı doğal besinlerinin yok olması ve sert kışlar nedeniyle ciddi ölçüde azalmıştı.
Vahşi doğada son Przewalski yaban atı 1969'da görülmüştü.
1899-1902 yılları arasında ve 1947'de yakalanan 12 vahşi Przewalski yaban atınndan türeyen yaklaşık 2 bin kadarıysa hayvanat bahçelerinde yaşamını sürdürüyor.

Ancak bu 12 at bir türün nüfusun boyutunda keskin bir azalmanın yaşandığı "genetik darboğaz" adlı dönemden geliyor.
Bu dönemden hayatta kalan bireylerden bir nüfus çoğalabilir ama tür için bu durum sonun başlangıcı da olabilir. Sebeplerden biri düşük genetik çeşitlilik. Daha az varyasyon, çevredeki değişiklik ya da stres yaratan durumlara uyumlulukta o kadar azalmaya neden olur. Ayrıca düşük nüfus, genetik sürüklenmeyi daha sıklaştırdığından bir nüfustaki belirli özellikler daha kolay kaybolur bu da genetik çeşitliliği daha da azaltır.
Dahası bu az nüfuslu topluluklarda bireylerin yakın akrabalarıyla çiftleşmesi istenmeyen genetik özelliklerin yayılmasına neden olabilir. Kurtarılan Przewalski yaban atları nüfusu içinde de evcil atlarla çiftleşenler olmuştu. Ancak Kuporovic adlı bir Przewalski yaban atının genetik incelenmesinde onun atalarının vahşi doğada yakalanan iki Moğol yaban atı olduğu belirlendi.
Bu yüzden genetik materyal 1980'den beri San Diego Hayvanat Bahçesi'nde saklandı. Kurt bu genetik materyalle laboratuvarda oluşturulan embriyonun evcil bir at olan taşıyıcı anneye yerleştirilmesiyle dünyaya geldi.
Dünyanın ilk klonlanan Moğol yaban atı Kurt'a, 1975'ten beri nesli tükenme tehdidi altındaki hayvanlardan topladığı genetik materyalleri San Diego Hayvanat Bahçesi'ndeki Frozen Zoo'da (Donmuş Hayvanat Bahçesi) saklayan Dr. Kurt Benirschke'nin adı verildi.
 
Independent Türkçe, TIME, Sciencedirect



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