Bitkilerin zarar gördüklerinde çığlık attığı keşfedildi: "Diğer hayvanlar bu sesleri duyabiliyor"

"Etrafımızdaki dünya bitki sesleriyle dolu"

Bilim insanları tarımsal sulama sistemlerinde ses kayıtlarının kullanılabileceğini söylüyor (Pixabay)
Bilim insanları tarımsal sulama sistemlerinde ses kayıtlarının kullanılabileceğini söylüyor (Pixabay)
TT

Bitkilerin zarar gördüklerinde çığlık attığı keşfedildi: "Diğer hayvanlar bu sesleri duyabiliyor"

Bilim insanları tarımsal sulama sistemlerinde ses kayıtlarının kullanılabileceğini söylüyor (Pixabay)
Bilim insanları tarımsal sulama sistemlerinde ses kayıtlarının kullanılabileceğini söylüyor (Pixabay)

İsrailli bilim insanları, bitkilerin zarar gördüklerinde veya sulanmaya ihtiyaç duyduklarında çığlık attığını keşfetti.
Hakemli bilimsel dergi Cell'de yayımlanan yeni araştırmada domates, tütün, buğday, mısır ve kaktüs gibi bitkilerin stres altındayken ultrasonik patlama sesleri çıkardığı ortaya kondu.
Bulgulara göre balonlu naylon ambalajların patlama seslerini andıran bu sesler, insan kulağının işitme aralığının dışında kalıyor. Dolayısıyla insanlar bu sesleri algılayamıyor.
Ancak böcekler, diğer memeliler ve muhtemelen de diğer bitkilerin bu sesleri algılayabildiğine inanılıyor.
Araştırma ekibi bu seslerin, özellikle yakınlardaki yarasalar, kemirgenler, çeşitli böcekler gibi yüksek frekansları algılayabilen canlılar tarafından duyulabildiğini düşünüyor.
Tel Aviv Üniversitesi'nden botanik ve gıda güvenliği uzmanı Lilach Hadany, "Pastoral bir çiçek tarlası düşünün. Epey gürültülü bir yer olabilir, sadece biz bu sesleri duyamayız" diye konuştu.
Hadany, "Bulgularımız, etrafımızdaki dünyanın bitki sesleriyle dolu olduğunu gösteriyor" diye de ekledi.
Bitkilerin ses çıkardıkları fikri uzun süredir bilim insanlarının gündeminde. Titreşim dedektörleriyle yapılan bazı çalışmalar bitkilerden yayılan darbeler tespit etmişti. Ancak bunların gerçekten algılanabilecek ses dalgaları olup olmadığı bilinmiyordu.
Yeni araştırmada bu sorunun cevabını bulmak isteyen ekip, bitkileri arka planda gürültü olmayan, sessiz ve izole bir kutuya koydu.
20 ila 250 kilohertz frekanslarında sesleri kaydedebilen ultrasonik mikrofonlar da her bitkiden yaklaşık 10 santimetre uzaklığa yerleştirildi. Karlılaştırmak gerekirse yetişkin bir insan tarafından algılanan maksimum frekans 16 kilohertz civarında.
Bitkiler çeşitli gruplara ayrıldı. Bazıları 5 gün boyunca susuz bırakıldı. Bazılarının sapları kesildi. Bazılarına ise hiç dokunulmadı.
Sonuçlar bitkilerin 40 ila 80 kilohertz frekanslarında ses çıkardığını gösterdi. Stres altında olmayan bitkiler saatte en fazla bir kez ses çıkarırken, kesme ve susuz bırakma işlemlerine maruz bırakılanlar her saat onlarca kez ses çıkardı.
Araştırmacılar bu seslerin bitkiden bitkiye farklılık gösterdiğini de tespit etti.
Örneğin susuz kalmış bir domates bitkisinin, bir kaktüse göre farklı bir patlama modeli oluşturduğu görüldü.
Hadany, "Bitkilerin ses çıkardığını bildiğimize göre sıradaki soru şu: 'Kim dinliyor olabilir?'" ifadelerini kullandı:
"Bu sesler bilgi taşıyor. Bu sesleri duyabilen hayvanlar var, yani pek çok akustik etkileşimin meydana gelme olasılığı var."
 
Independent Türkçe, Science Alert, The Telegraph



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