عربي English Türkçe اردو فارسى
Logo
Son Haberler
TEKNOLOJİ

Arılar, koloniyi beslenme alanlarına çekmek için etkileyici danslar yapıyor

Bilim adamları arıların çıkardıkları titreşimlerinin sırrını çözmeye çalışıyor (AFP)
Bilim adamları arıların çıkardıkları titreşimlerinin sırrını çözmeye çalışıyor (AFP)
    Londra/Şarku’l Avsat
TT
TT

Arılar, koloniyi beslenme alanlarına çekmek için etkileyici danslar yapıyor

Bilim adamları arıların çıkardıkları titreşimlerinin sırrını çözmeye çalışıyor (AFP)
Bilim adamları arıların çıkardıkları titreşimlerinin sırrını çözmeye çalışıyor (AFP)

Bal arılarının birbirleriyle iletişim kurmak istediklerinde bazı çeşitli dans figürleri yaptıkları araştırmacılar tarafından biliniyordu.
Ancak bilim adamları, arıların nektarı nerede bulabileceklerini kolonilerinin geri kalanına haber vermek için yaptıkları karmaşık dansların sırrını çözdüler. İngiliz Daily Mail gazetesindeki habere göre bu sırrı çözen araştırmacılar kırsal alanlarda yaşayan arıların yiyecek toplamak için kentsel alanlardakilere göre yüzde 50 daha fazla uçtuğunu buldular. Bu titreşimli dans, arılar tarafından çiçeklerin yerini bildirmek için kullanılıyor. Bir arı iyi bir çiçek nektarı kaynağı bulduğunda, kovana geri döner ve diğer arılara nerede yiyecek bulabileceklerini haber vermek için petek üzerinde sekiz çizdiği bir dans figürü yapıyor. Dansı gören diğer arılar, bu dansın merkezi hareketlerinin süresine bağlı olarak ne kadar uzağa uçacaklarını biliyorlar. Açı ise onlara hangi yöne gideceklerini gösteriyor.
Çalışmada, Londra ve çevresindeki kırsal bölgedeki 20 bal arısı kolonisinden 2 bin 800'den fazla dans hareketi analiz edildi. Royal Holloway Üniversitesi ve Virginia Tech'teki araştırmacılar, kentsel alanlardaki arıların ortalama yiyecek arama mesafesinin bin 614 ft (492 m) olduğunu hesaplarken, tarım alanlarındaki arılar için bu mesafenin 743 metre olduğunu hesapladılar.
Bununla birlikte araştırmacılar kentsel ve kırsal arılar tarafından toplanan şeker miktarında da önemli bir fark bulamadılar. Bu da kırsal alanlardaki daha uzun yiyecek arama mesafelerinin, nektar açısından zengin kaynaklar tarafından yönlendirilmediğini gösteriyor. Hatta bunun yerine, kısmen şehir bahçıvanlarının çalışmaları, kentsel alanlardaki bal arılarına sürekli olarak daha fazla yiyecek bulma imkanı sağladı. Royal Holloway Üniversitesi'nden çalışmanın yazarı Profesör Elli Leadbeater konuyla ilgili şunları söyledi: “Bulgularımız, şehirlerin çeşitli, bol ve güvenilir besin kaynakları sağlayan bahçeleri ile sosyal arılar için sıcak noktalar olduğu fikrini desteklemektedir. Tarımsal alanlardaysa, bal arılarının yiyecek bulması muhtemelen daha zordur. Bu yüzden kovana yeterince nektar getirmek için daha uzağa gitmeleri gerekiyor."
Araştırmacılar, kentsel bölgelerin yüzölçümlerinin toplam arazi örtüsünün küçük bir yüzdesini oluşturmasının, yoğun tarımın hakim olduğu bir arazide arı popülasyonlarını desteklemek için yeterli olma ihtimalinin düşük olduğu konusunda uyarıyorlar.

Daha fazlasını oku

 
 
YAŞAM

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
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