Toplu mezarlardaki mumyalar incelenince Antik Mısır'da milyonlarca yırtıcı kuşun kurban edildiği ortaya çıktı

Araştırmacılar kuş numunelerinden birini inceliyor (CNRS)
Araştırmacılar kuş numunelerinden birini inceliyor (CNRS)
TT

Toplu mezarlardaki mumyalar incelenince Antik Mısır'da milyonlarca yırtıcı kuşun kurban edildiği ortaya çıktı

Araştırmacılar kuş numunelerinden birini inceliyor (CNRS)
Araştırmacılar kuş numunelerinden birini inceliyor (CNRS)

Nil Vadisi’ndeki toplu mezarlarda uzun süredir, antik Mısır tanrıları Horus, Ra veya Thoth için kurban edilen milyonlarca aynak ve yırtıcı kuş mumyası keşfediliyor. Mısırlıların bu kadar çok kuşu mumyalaması ve kurban etmesi, hayvanların kökenleriyle ilgili bir soruyu gündeme getiriyor: Kediler gibi yetiştirildiler mi yoksa avlandılar mı?
Fransa’daki Ulusal Bilimsel Araştırma Merkezi (CNRS), Claude Bernard Üniversitesi Lyon 1 ve Fransa Müze Araştırma ve Restorasyon Merkezi’nden (C2RMF) bilim insanları müzede korunan kuş mumyalarının kapsamlı jeokimyasal analizlerini gerçekleştirdi. Hakemli bilim dergisi Scientific Reports’da yayımlanan sonuçlar, bu kuşların yabani olduğunu gösterdi.
Memeliler, sürüngenler, kuşlar… Yoğun bir dini coşkuya tanıklık eden Nil Vadisi’nin toplu mezarlarında kurban olarak yığılmış on milyonlarca hayvan mumyası bulunuyor. Bu hayvanların toplanması ve hazırlanmasının Mısır’ın Eski Krallık Dönemi’nden (MÖ 3. binyıl) Roma Dönemi’ne (MS 1. ve 3. yüzyıllar arası) kadar ekonomide ciddi pay sahibi olduğu düşünülüyor.
Ancak bu hayvanların kökeni ve hangi yöntemlerle elde edildiği belirsizliğini koruyor. Araştırmacılar kuşların yetiştirildiğini mi yoksa avlandığını belirlemek üzere müzede korunan mumyalanmış 20 aynak ve yırtıcı kuşun, kemik ve mumyalama şeritlerinden küçük parçalar aldı.
Eğer bu kuşlar doğada yaşadıysa beslenme biçimleri farklı yerel kökenlere dayalı olacağı için hayvan kalıntılarındaki izotopik kompozisyon buna uygun biçimde çeşitlilik taşımalıydı. Ancak eğer insanlar tarafından beslendiyse, doğal beslenme biçimleriyle uyuşmayan ve özel üretilen ya da insanların kendi yiyeceklerinden türetilen besinlerin izotoplarına uygun bir dağılım gözlenmeliydi.
Bu nedenle araştırmacılar, topladıkları çeşitli doku numunelerinin önce yaşını karbon-14 yöntemiyle belirledi. Ardından oksijen, azot, kükürt ve stronsiyum atomları için izotopik kompozisyonları ölçüldü. Bilim insanları bu kompozisyonları olası yiyecek kaynaklarını belirlemekte kullandı ve aynı tarihlerde yaşamış insan mumyalarındaki ölçümlerle karşılaştırdı.
Ancak izotopik kompozisyonlar ortak ve tekdüze olmaktan çok uzaktı. Araştırma ekibi, Mısırlı kuşların beslenmesinin antik Mısırlılara göre yüksek çeşitliliğe sahip, “egzotik” yiyeceklerin izlerini taşıdığını gördü. Yani bu kuşlar yabaniydi ve bazıları Nil Vadisi’nin dışına mevsimsel göçler gerçekleştiriyordu.
Araştırmacılar ayrıca, bu sonuçları başka bir ekibin gerçekleştirdiği genetik çalışmayla bir araya getirdi. Tüm bulgular belirli mezar fresklerinde de belgelendiği şekilde kuşların topluca avlandığı ve yakalandığını gösterdi.
Bulgulara göre bugün kuş türlerinde gözlemlenen muazzam düşüşlerden çok önce, Mısırlılar da yabani kuş popülasyonlarına kayda değer bir ekolojik baskı uygulamış gibi görünüyor.



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