Çin'in Sincan Uygur Özerk Bölgesi'nde bulunan mumyaların gizemi çözüldü

Binlerce yıllık mumyaların yüz hatları ve saç renklerinin bile belirgin olması, bilim camiasında dikkat çekmişti (Sincan Kültürel Eserler ve Arkeoloji Enstitüsü)
Binlerce yıllık mumyaların yüz hatları ve saç renklerinin bile belirgin olması, bilim camiasında dikkat çekmişti (Sincan Kültürel Eserler ve Arkeoloji Enstitüsü)
TT

Çin'in Sincan Uygur Özerk Bölgesi'nde bulunan mumyaların gizemi çözüldü

Binlerce yıllık mumyaların yüz hatları ve saç renklerinin bile belirgin olması, bilim camiasında dikkat çekmişti (Sincan Kültürel Eserler ve Arkeoloji Enstitüsü)
Binlerce yıllık mumyaların yüz hatları ve saç renklerinin bile belirgin olması, bilim camiasında dikkat çekmişti (Sincan Kültürel Eserler ve Arkeoloji Enstitüsü)

Bilim insanları Çin'in kuzeybatısındaki Sincan Uygur Özerk Bölgesi’nde bir çöle gömülmüş, yüzlerce mumyanın kökenine ışık tuttu. 
1990'larda Tarım Havzası adı verilen bir bölgede bulunan mumyalar 4 bin yaşında ama buna rağmen kıyafetleri ve bedenleri bozulmadan bugüne ulaşabildi.
Mumyaların yüz hatları ve saç renkleri de açıkça görülebiliyor. Bilim insanları, kuru çöl havasının bunda rol oynadığını tahmin ediyor. 
Mumyaların mezarlarında tespit edilen yün giysilerle peynir, buğday ve darı gibi yiyecekler, bu insanların Batı Asya bozkırlarından veya Orta Asya dağlarından geldiğini düşündürmüştü.
Ancak Çinli, Avrupalı ​​ve ABD’li araştırmacıların, 13 mumyanın DNA'sını analiz ederek genomlarını ilk kez sıraladığı yeni araştırmada farklı bir tablo ortaya çıktı.
Analizler, kalıntıların bölgeye sonradan gelen bireylere değil, buraya daha Buz Devri’nde yerleşen bir gruba ait olduğunu ortaya koydu.
Bulgular ayrıca bu insanların hayattayken diğer yerel gruplarla genetik açıdan hiç karışmadığını ve özgün özelliklerini koruduğunu gösterdi.
Araştırmacılara göre bu mumyalar, Buz Devri'nin sonunda (yaklaşık 10 bin yıl önce) büyük ölçüde ortadan kaybolan bir insan grubunun doğrudan torunlarıydı.
Eski Kuzey Avrasyalılar diye adlandırılan bu avcı-toplayıcı popülasyonun izlerine, bugünkü halkların genomlarında çok az rastlanabilmişti.
Bu izleri genlerinde en iyi muhafaza edenler, Sibirya ve Amerika'daki yerli halklardı. Bu nedenle söz konusu izleri Tarım Havzası'nda bulmak bilim insanlarını şaşırttı.
Hakemli bilimsel dergi Nature’da yayımlanan araştırmanın ortak yazarı, antropolog Christina Warinner, "Aslında genetik açıdan epey izole, yerel bir popülasyonu temsil ettiklerine dair güçlü kanıtlar bulduk" diye konuştu.
"Görünüşe göre genetik açıdan izole olmalarına rağmen, çoban ve çiftçi komşularından yeni fikirler ve teknolojiler almışlar. Aynı zamanda başka hiçbir grupta görülmeyen eşsiz kültürel unsurlar geliştirmişler."
Orta Asya’dan toplanan genetik örnekler üzerinde çalışan ve Texas Üniversitesi, Austin’de görev alan Vaghesh Narasimhan da araştırmayı "heyecan verici" diye niteledi.
Bilim insanına göre eski DNA örnekleri, yazılı kayıtların veya diğer ipuçlarının son derece kıt olduğu dönemdeki insan hareketlerine dair güçlü kanıtlar sağlayabilir.
Independent Türkçe, CNN International, Gizmodo



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