Bilim insanları, kara delik jetlerinden yayılan X-ışınlarında dalgalanmalar keşfetti

Araştırmacılar, Chandra X-ışını Gözlemevi'nden alınan verileri inceleyerek kara delik parçacık akımlarından (jet) yayılan X-ışınlarında dalgalanmalar tespit etti.

AA
AA
TT

Bilim insanları, kara delik jetlerinden yayılan X-ışınlarında dalgalanmalar keşfetti

AA
AA

Tech Explorist'in haberine göre, yapılan bir araştırma, istatistiksel olarak önemli sayıda kara delik jetindeki X-ışını yayılımlarının sadece birkaç yıl içinde değişiklik gösterdiğini ortaya çıkardı.

Araştırmacılar, kara deliklerden yayılan bu parçacıkların X-ışını yayabilecek yüksek enerji seviyelerine nasıl geldiğinin henüz bilinmemesine karşın, daha önce X-ışınlarının milyonlarca yıl süresince değişmediğinin düşünüldüğünü belirtti.

Gözlemevinin arşiv verilerini analiz eden bilim insanları, 53 kara delik jeti içinde Chandra'nın birden fazla gözlem yaptığı 155 farklı konumu inceledi.

Maryland Üniversitesi öğretim üyesi ve araştırmanın başyazarı astronom Eileen Meyer, "Bu tür kısa zaman ölçeklerinde nispeten sık değişkenlik keşfedilmesi bu jetler bağlamında 'devrim' niteliğinde. Verilerde bu sonucu görmek neredeyse bir mucize gibiydi çünkü gözlemler bunu tespit etmek için tasarlanmamıştı." dedi.

Araştırmacılar, jetlerin X-ışınlarını nasıl ürettiğine dair en basit hipotezin, parçacıkların galaksinin merkezinde akımları püskürten kara delik "motorunda" ivmelendiğini ve X-ışını emisyonlarının zaman içinde değişmediğini varsaydığını kaydetti.

Öte yandan son araştırmada, jetlerin uzanımı boyunca X-ışını emisyonlarında hızlı dalgalanmalar keşfedildi. Bu, jetin kara delikte ilk başladığı yerden çok uzakta, jet boyunca parçacık ivmelenmesinin değiştiğini gösteriyor.

Araştırmada Dünya'ya yakın kara delik jetlerinde uzaktaki jetlere oranla daha fazla değişim olduğu tespit edildi.

Teleskoplara ulaşan verilerde yer alan uzaktaki kara delik jetlerine ait görüntülerin evrenin daha eski dönemlerini yansıttığı düşünüldüğünde, o dönemdeki evrenin daha küçük ve ortam radyasyonunun daha yüksek olmasının jetlerdeki X-ışını yayınımını daha kararlı hale getirdiğini gösterdiği belirtildi.

Ekibin analizi, araştırmada incelenen jetlerin yüzde 30 ila 100'ünün X-ışını yayınımının kısa zaman ölçeklerinde değişkenlik gösterdiğini ortaya çıkardı.



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