Tarihin ilk biyomühendislik ürünü olan melez hayvan Mezopotamya'dan çıktı

Uzmanlar, kunga adı verilen melez hayvanları ilk kez Sümerlerin kullanmaya başladığını düşünüyor (Glen Schwartz / John Hopkins Üniversitesi)
Uzmanlar, kunga adı verilen melez hayvanları ilk kez Sümerlerin kullanmaya başladığını düşünüyor (Glen Schwartz / John Hopkins Üniversitesi)
TT

Tarihin ilk biyomühendislik ürünü olan melez hayvan Mezopotamya'dan çıktı

Uzmanlar, kunga adı verilen melez hayvanları ilk kez Sümerlerin kullanmaya başladığını düşünüyor (Glen Schwartz / John Hopkins Üniversitesi)
Uzmanlar, kunga adı verilen melez hayvanları ilk kez Sümerlerin kullanmaya başladığını düşünüyor (Glen Schwartz / John Hopkins Üniversitesi)

Yeni bir araştırmaya göre, Mezopotamyalılar 4 bin 500 yıl önce insan yapımı ilk melez hayvanlar olan "savaş eşeklerini" savaş arabalarını çekmeleri için kullanıyordu.
Bu hayvanlar, evcil ve yabani eşeklerin melezlenmesiyle oluşturulmuştu. Üstelik Mezopotamyalılar bu uygulamaya, atların aynı amaçla yetiştirilmesinden en az 500 yıl önce başlamıştı.
Eski kaynaklarda bu hayvanlardan "kungalar" diye bahsediliyordu ve bilim insanları bunların ne tür hayvanlar olduğunu uzun süredir tartışıyordu.
Suriye'nin kuzeyinde ortaya çıkarılan hayvan kemiklerinden elde edilen DNA'nın analizi, tartışmaya son noktayı koydu.
Araştırmanın yazarlarından Eva-Maria Geigl, "İskeletler sayesinde onların at benzeri hayvanlar olduklarını biliyorduk ama eşeklerin ve Suriye yaban eşeklerinin ölçülerine uymuyorlardı" ifadelerini kullandı.
Paris'teki Institut Jacques Monod'da görevli genetikçi, "Yani bir şekilde farklılardı ama farkın ne olduğu belli değildi" diye ekledi.
Hakemli bilimsel dergi ScienceAdvances'ta yayımlanan yeni araştırma, kungaların güçlü ve hızlı bir evcil eşekle "hemiona" diye de bilinen Suriye yaban eşeğinin melezi olduğunu gösterdi.
Bulgulara göre melezleme için dişi evcil eşekler dişi seçilirken, yaban eşeği erkek tercih ediliyordu.
Geigl, eski kayıtların kungalardan son derece değerli ve çok pahalı hayvanlar diye bahsettiğini ifade etti. Bu durum, onları yetiştirmenin epey zor olmasından kaynaklanıyordu.
Kungalar, katır veya birçok melez hayvan gibi kısırdı. Bu nedenle her bir kunganın ayrı ayrı melezlenmesi gerekiyordu. Bu da birçok yabani eşeğin yakalanmasını ve evcil bir eşekle çiftleştirilmesini gerektiriyordu.
Geigl'e göre bu çok zor bir işti çünkü yabani eşekler kungalardan bile hızlı koşabiliyordu ve evcil eşeklerden çok daha küçüktü. Bu nedenle evcilleştirilmeleri neredeyse imkansızdı.
"Bu melezler gerçekten biyomühendislik ürünü" diyen Geigl, sözlerini şöyle sürdürdü:
"Bildiğimiz kadarıyla bunlar şimdiye kadarki en eski melezler. Bu işlemi üretilen her kunga için her seferinde yapmak zorunda kaldılar. Bu da söz konusu hayvanların neden bu kadar değerli olduğunu açıklıyor."
Modern dünyada "biyomühendislik" kullanılabilir, somut ve ekonomik açıdan uygulanabilir ürünler yaratmak için biyoloji ilkelerinin ve mühendislik araçlarının birlikte kullanılması anlamına geliyor.

Göbeklitepe'den çıkarılan kemikler de incelendi
Suriye yaban eşeğinin soyu yıllar önce tükenmişti. Türün son üyesinin boyu bir metreden kısaydı ve 1927'de Avusturya'daki köklü bir hayvanat bahçesinde ölmüştü.
Yeni araştırmada bu hayvan türünün geçmişine de ışık tutuldu. Son yabani eşeğin Viyana'da bir müzede saklanan kemiklerinden alınan genom, Göbeklitepe'de ortaya çıkarılan, 11 bin yıl önce yaşamış bir yaban eşeğinin kemiklerinden elde edilen genomla karşılaştırıldı.
Bu karşılaştırma, her iki hayvanın da aynı tür olduğunu gösterdi. Ancak Göbeklitepe'de bulunan eski yabani eşek daha büyüktü. Bu da Suriye yabani eşeğinin son dönemde, muhtemelen avlanma gibi çevresel baskılar nedeniyle giderek küçüldüğü anlamına geliyor.

Kadim Mezopotamya
Araştırmacılar, MÖ 2500'den önce kungaları ilk üretenlerin Sümerler olduğunu düşünüyor. Buna göre kungalar, ilk evcil atların Kafkas Dağları'nın kuzeyindeki bozkırdan getirilmesinden en az 500 yıl önce ortaya çıkmıştı.
Eski kayıtlar, Sümerlerin halefi medeniyetlerin (Asurlular gibi) yüzyıllarca kunga üretmeye ve satmaya devam ettiğini ortaya koyuyor. Örneğin, Asur başkenti Ninova'dan kalan oymalı bir taş eserde, yabani bir eşeğe liderlik eden iki adam resmedilmişti.
Son çalışmada incelenen kunga kemikleri ise Suriye'nin kuzeyinde yer alan ve MÖ 3000 ila 2000 arasına tarihlenen bir prens mezarının yakınlarında gün yüzüne çıkarılmıştı. Mezar, ünlü antik kent Umm el-Marra'da yer alıyordu.
ABD'deki Pennsylvania Üniversitesi'nden arkeolog ve araştırmanın ortak yazarı Jill Weber, bu kemikleri yaklaşık 10 yıl önce bulmuştu. Weber, söz konusu bölgede keşfedilen hayvanların kungalar olduğunu tespit etmişti. Zira bunların dişlerinde diğer eşekler gibi otlamaya bırakılmak yerine özel olarak beslendiklerini gösteren izler vardı.
Ancak sonunda Suriye yabani eşekleri gibi kungalar da yok oldu. Geigl, bunu şöyle açıklıyor:
"Sonunda son kungalar öldü. Evcil ve yabani eşeklerden üretilmeye devam etmedi çünkü muhtemelen evcil atların yetiştirilmesi daha kolaydı."
Independent Türkçe, Livescience



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