Bilim insanları depremleri hisseden hayvanlarla erken uyarı sistemi kuruyor

Araştırmada yer alan ve boynuna hareket sensörü takılan bir inek (Max Planck Hayvan Davranış Bilimi Enstitüsü)
Araştırmada yer alan ve boynuna hareket sensörü takılan bir inek (Max Planck Hayvan Davranış Bilimi Enstitüsü)
TT

Bilim insanları depremleri hisseden hayvanlarla erken uyarı sistemi kuruyor

Araştırmada yer alan ve boynuna hareket sensörü takılan bir inek (Max Planck Hayvan Davranış Bilimi Enstitüsü)
Araştırmada yer alan ve boynuna hareket sensörü takılan bir inek (Max Planck Hayvan Davranış Bilimi Enstitüsü)

Bugün bile kimse bir depremin ne zaman ve nerede gerçekleşeceğini kesin olarak tahmin edemiyor. Diğer yandan pek çok kişi, hayvanların deprem öncesinde sıradışı davranışlar gösterdiğine tekrar tekrar tanık olduğunu aktarıyor.
Max Planck Hayvan Davranışı Enstitüsü ve Konstanz Üniversitesi’nden bilim insanları; inek, koyun ve köpeklerin gerçekten depremin erken belirtilerini algılayıp algılayamadığını araştırdı.
Araştırmacılar, bunu öğrenmek için Kuzey İtalya’nın depremlerin sık yaşandığı bir bölgesindeki hayvanlara algılayıcılar yerleştirdi ve aylar boyunca hareketlerini kayıt altına aldı.
Hareket verileri, depremlerden saatler önce hayvanların sıradışı hareketliliğe sahip olduğunu ve depremin merkez üssüne daha yakın hayvanlardaki davranışların daha erken başladığını gösterdi.
Araştırmacılara göre bu bilgiler, farklı bölgelerdeki farklı hayvan türlerinin hareket kalıplarıyla birlikte yaklaşan bir depremin yeri ve zamanına dair ipuçları sağlayabilir.
Uzmanlar depremlerin kesin biçimde tahmin edilemeyeceğini düşünse de hayvanlar yaklaşan tehlikeyi saatler önceden hissediyor gibi görünüyor. Örneğin güçlü depremlerin hemen öncesinde yabani hayvanlar, uyudukları ve yuva yaptıkları mekanları terk ediyor, evcil hayvanlar da huzursuzlaşıyor.
Ancak bu anlatıma dayalı veriler, genellikle bilimsel incelemeye uygun değil çünkü sıradışı davranışların nasıl tanımlandığı çoğu durumda açık değil ve gözlem süreleri de çok kısıtlı. Bu nedenle hayvanlardaki bu davranışlar başka etkenlerle de açıklanabilir.
Bu nedenle, hayvan etkinliklerinin depremler için bir tür erken uyarı sistemi gibi kullanılabilmesi için, ölçülebilir davranışsal değişiklikler görülmesi gerekiyor. Dahası eğer bir depremin hemen öncesindeki zayıf fiziksel değişikliklere tepki veriyorlarsa depremin merkez üssüne daha yakın olan hayvanlar daha güçlü tepki vermeli.

Hareket sensörlü hayvanlar
Araştırma ekibi, İtalya’nın sık deprem yaşanan bir bölgesindeki bir çiftlikte bulunan ve depremlerden önce sıradışı davranışlar sergilediği bildirilen 6 inek, 5 koyun ve 2 köpeğin tasmalarına ivmeölçer yerleştirdi.
Hayvanların hareketlerinin birkaç ay boyunca aralıksız kayıt altına alındığı süreçte resmi kaynaklar, bölgede 18 bin deprem gerçekleştiğini bildirdi. Bu depremlerin çoğu küçüktü, yalnızca 12 deprem Richter ölçeğinde 4 ya da daha büyük şiddete sahipti.
Araştırmacılar da çiftlik üzerinde istatistiksel açıdan anlamlı etkisi bulunan depremleri seçti. Bu seçkiye 28 kilometreye kadar uzanan güçlü depremlerin yanı sıra zayıf ancak merkez üssü çok yakın depremler de dahil edildi.
Çiftlik hayvanlarının etkinlik seviyesinin vücut ivmelenmelerine dayanarak ölçülmesiyle ortaya çıkan veriler, finansal ekonometriden alınan istatistiksel modellerle değerlendirildi. Araştırmanın yazarlarından ve Konstanz Üniversitesi’nden ekonometri profesörü Winfried Pohlmeier bunu şöyle açıkladı:
"Her hayvan boyut, hız ve türüne göre farklı biçimde tepki verdiği için hayvan verileri heterojen finansal yatırımcıların verilerini andırıyor."

Olağan dışı davranış motifleri
Bilim insanları, hayvanların gün içindeki etkinlik motiflerini sekteye uğratabilecek diğer etkenleri de hesaba kattı ve depremlerden 20 saat öncesine kadar uzanan sıradışı davranış motifleri ortaya koydu.
Max Planck Hayvan Davranışı Enstitüsü’nün yöneticisi Marin Wikelskli şunları ekledi: 
"Yaklaşmakta olan sarsıntının merkez üssüne yakın olan hayvanlar, davranışları en erken değişenler oldu. Bu tam da fiziksel değişimlerin yaklaşan depremin merkez üssünde daha sık gerçekleşmesi ve artan mesafeyle zayıflamasından kaynaklanabilecek bir şeydir."
Independent Türkçe'de yer alan habere göre, hayvanların yaklaşmakta olan bir depremi nasıl hissettiği henüz bilinmiyor. Olasılıklardan biri, deprem alanlarında büyük kayaların sıkışmasıyla ortaya çıkan iyonları kürkleri aracılığıyla hissetmeleri. Depremden önce kuars kristallerinden salınan gazları koku yoluyla algılamaları da öne çıkan düşüncelerden.
Araştırmacıların Aralık 2019’dan bu yana gerçek zamanlı kaydettiği veriler, hayvan merkezli bir erken uyarı sisteminin nasıl olacağını gösterdi. Örneğin, tasmalara yerleştirilmiş bir çip her üç dakikada bir merkezi bir bilgisayara ölçümleri yollayabilir. Eğer hayvanların etkinliklerinde ortak bir artış gerçekleşiyorsa sarsıntıdan 45 dakika önceye kadar uyarı sinyali almak mümkün.
Araştırmacılar böyle bir uyarı sinyali elde etmeyi bir kez başardı. Wikelski şöyle anlattı:
"Sinyalden üç saat sonra küçük bir deprem bölgeyi sarstı. Merkez üssü hayvan ahırlarının doğrudan altındaydı."
Ancak hayvan davranışlarının depremleri tahmin etmek için kullanılmaya başlanabilmesi için araştırmacıların öncelikle dünyanın farklı deprem bölgelerindeki daha çok sayıdaki hayvanla ve daha uzun süre gözlem yapması gerekiyor.
Ekip şimdi Uluslararası Uzay İstasyonu’nda birkaç hafta içinde bilimsel araştırmalar için kullanılmaya başlanacak Icarus isimli küresel hayvan gözlem sistemini kullanmayı ve daha kapsamlı verileri incelemeyi hedefliyor.
Alman Havacılık ve Uzay Merkezi’yle (DLR) Rusya Federal Uzay Ajansı’nın (Roskosmos) ortak gerçekleştirdiği ve Avrupa Uzay Ajansı’nın (ESA) da desteklediği Icarus bilimsel projesinin başında Martin Wikelski yer alıyor.
 
Max Planck Enstitüler Topluluğu



Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
TT

Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)

Google, kuantum bilgisayarların 2029'a kadar şifreli sistemleri ele geçirebileceği uyarısında bulundu.

Alphabet'in sahibi olduğu şirketin internet sitesindeki blog paylaşımında, kuantum bilgisayarların 2020'lerin sonuna kadar "mevcut şifreleme standartları için ciddi bir tehdit oluşturacağı" belirtildi.

Teknoloji devinin çarşamba günkü paylaşımında şu ifadelere yer verildi:

Bilgilerin gizli ve güvenli tutulması için kullanılan mevcut şifreleme sistemleri, önümüzdeki yıllarda büyük ölçekli bir kuantum bilgisayar tarafından kolayca kırılabilir. Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme standartları, özellikle de dijital imzalar için ciddi bir tehdit oluşturacak.

Banka, devlet ve teknoloji hizmeti sağlayıcılarının kuantum bilgisayar korsanlarına karşı hazırlıklı olması gerektiği de vurgulandı.

Google, kendi şifreleme ve güvenlik sistemlerinin de bu tehditlere karşı güncellediğini bildirdi.

Cambridge merkezli kuantum teknolojisi şirketi Riverlane'in eski ürün geliştirme direktörü Leonie Mueck, depolanan gizli bilgilerin kuantum bilgisayar saldırılarına karşı korunabilmesi için uzun süredir çalışıldığını belirtiyor:

İstihbarat camiasında muhtemelen 10 yıldan fazladır bu tehdide karşı çalışmalar yapıldığını görüyoruz. Bugün gizli olarak sınıflandırılan belgelerin, 10 yıl sonra bir kuantum bilgisayarın şifresini çözemeyeceği şekilde depolanması gerekir.

Birleşik Krallık'ın (BK) siber güvenlik kurumu Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nden geçen yıl yapılan açıklamada, kuruluşların 2035'e kadar sistemlerini kuantum bilgisayar korsanlarına karşı daha güvenli hale getirmesi istenmişti.

BK ve ABD'deki üniversiteler, kuantum bilgisayarları son derece karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için kullanıyor.

Ancak uzmanlara göre, kuantum mekaniğinin ilkeleriyle çalışan bu sistemlerin gelişmesiyle bilinen şifreleme modelleri de tehlikeye girebilir.

Teknoloji camiasında "Q Günü" diye de adlandırılan bu senaryoda, kuantum bilgisayarların mevcut tüm şifreleme sistemlerini aşarak kapsamlı siber saldırılarla küresel çapta felakete yol açabileceği öngörülüyor.

Independent Türkçe, Guardian, Gizmodo


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe