Google'dan büyük atılım: Hastalık genlerini yapay zeka tespit edecek

DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
TT

Google'dan büyük atılım: Hastalık genlerini yapay zeka tespit edecek

DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)

Hastalığa yol açan genlerin belirlenmesinde kayda değer bir adım attığını ifade eden Google, bunun nadir görülen genetik bozuklukların tespitine katkı sağlayacağını belirtiyor.

AlphaMissense adlı yeni bir model, genlerdeki tüm olası "yanlış anlamlı" varyantların yüzde 89'unu güvenilir bir şekilde sınıflandırarak bunların hastalıklara yol açma ihtimali taşıyıp taşımadığını ve iyi huylu olup olmadığını belirleyebiliyor. Buna karşılık insan uzmanlar, tüm yanlış anlamlı varyantların yalnızca binde 1'ini güvenilir bir şekilde sınıflandırabiliyor.

Yanlış anlamlı varyantlar, DNA'da tek bir harfin yer değiştirmesiyle ortaya çıkar ve bu da farklı bir amino asit içeren proteinlere yol açar. Bu küçük değişikliğin kayda değer etkileri olabilir ki Google bunu, bir kelimedeki bir harfin değiştirilmesinin tüm cümlenin anlamını değiştirebilmesine benzetiyor.

Bu varyantların çoğu iyi huyludur: Ortalama bir insanda 9 binden fazla bulunur. Ancak bazıları nadir görülen genetik hastalıklara yol açarak feci sonuçlar doğurabilir.

Yeni AlphaMissense, yanlış anlamlı varyantlar hakkındaki mevcut bilgileri ve bunların insanlarda ve insanların yakın akrabası olan primatlarda ne kadar yaygın görüldüğünü inceledi. Nadiren görülen varyantları bulup bunları patojenik olarak sınıflandıran model, bu bilgiyi diğer protein dizilerini analiz etmek için kullanabilirken sadece sorunlara neden olup olmayacaklarına dair bir karar vermekle kalmayıp ne kadar güvenilir olduğunu da gösterdi.

İnsanların bu mutasyonları bulma amacıyla yaptığı deneyler pahalı ve yavaş: Benzersiz proteinlerin her birinin incelenmesi ve deneylerin ayrı ayrı tasarlanması gerekiyor. Google bu yeni sistemin, araştırmacıların tek seferde binlerce proteinle ilgili sonuçları "önden görmesini" ve nereye odaklanacaklarına karar vermelerini sağlayacağı anlamına geldiğini belirtiyor.

Şirketin, sistemlerini kullanarak yayımlamladığı muazzam genişlikteki "yanlış anlamlı" mutasyonlar kataloğu, araştırmacıların bu mutasyonların ne gibi etkileri olduğunu öğrenebilmesini amaçlıyor. Bu varyasyonlar bazı durumlarda kistik fibroz, orak hücreli anemi veya kanser gibi rahatsızlıklara yol açabilirken bunları anlamak, bu hastalıkları tedavi etmenin veya önlemenin yollarını inceleyen araştırmacılar için anahtar görevi görebilir.

Bu, çeşitli rahatsızlıkları hem tanımlamak hem de tedavi etmek adına yapay zekayı kullanmaya çalışan Google'ın Deepmind bölümünün sağlık alanındaki en son atılımı. Yeni sistem, yaşamın yapıtaşları olan proteinlerin anlaşılmasını sağlayan çığır açıcı AlphaFold modelini temel alarak kuruldu.

Araştırma, Science adlı bilimsel dergide yayımlanan "Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense"  (AlphaMissense'le proteom çapında yanlış anlamlı varyantın etkisinin isabetli tahmini) başlıklı yeni bir makalede anlatılıyor. Google, kataloğun "araştırma topluluğuna ücretsiz sunulduğunu" ve şirketin yapay zeka sisteminin arkasındaki kodu paylaşacağını açıkladı.

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


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


NASA, Mars'ta akan suyun en eski kanıtlarından birini buldu

Perseverance, Mars'ta geçirdiği 5 yılda yaklaşık 40 kilometre yol kat etti (NASA)
Perseverance, Mars'ta geçirdiği 5 yılda yaklaşık 40 kilometre yol kat etti (NASA)
TT

NASA, Mars'ta akan suyun en eski kanıtlarından birini buldu

Perseverance, Mars'ta geçirdiği 5 yılda yaklaşık 40 kilometre yol kat etti (NASA)
Perseverance, Mars'ta geçirdiği 5 yılda yaklaşık 40 kilometre yol kat etti (NASA)

NASA'nın keşif aracı Perseverance, Mars'ta bir zamanlar akan su kütleleri olduğuna dair bugüne kadarki en eski kanıtlardan birini buldu.

Su, yaşam için elzem olduğundan bilim insanları Mars'ın geçmişinde bu bileşiği özellikle arıyor. 

Son yıllarda giderek artan bulgular Kızıl Gezegen'in, yaklaşık 4,5 milyar yıllık ömrünün ilk dönemlerinde su ve belki de mikrobiyal yaşama ev sahipliği yaptığına işaret ediyor.

2021'den beri gezegenin Jezero Krateri'nde keşif çalışmaları yürüten Perseverance, yerin altında eski bir deltanın kalıntılarını tespit ederek bu kanıtlara bir yenisini ekledi. 

NASA'nın keşif aracındaki RIMFAX radarı, aşağıya gönderdiği dalgalarla yeraltındaki yapıların haritasını çıkarabiliyor.

Kaliforniya Üniversitesi Los Angeles kampüsünden araştırmacılar, cihazın Eylül 2023 ila Şubat 2024'teki verilerini inceleyerek 35 metre derinlikteki nehir deltasını ortaya çıkardı. RIMFAX daha önce bu kadar derinden veri sunmamıştı.

Bulgular, bir nehrin göl gibi daha büyük bir su kütlesine girdiği yerde oluşan, yelpaze şeklinde geniş bir tortu birikimine işaret ediyor.

rtgrt
RIMFAX, Mars yüzeyinin altındaki nehir sistemini ortaya çıkardı (NASA)

Bilim insanları deltanın yaklaşık 3,7 ila 4,2 milyar yıllık olduğunu tespit etti. Bu yapının yakınlarında, yüzeyde saptanan Batı Deltası isimli oluşum ise 3,5 ila 3,7 milyar yıl önceye tarihlenmişti.

Yeni keşfedilen delta, Mars'ın geçmişinde akan su olduğuna dair en eski kanıtlardan biri.

Bulguları hakemli dergi Science Advances'ta dün (18 Mart) yayımlanan çalışmanın başyazarı Emily Cardarelli şöyle diyor:

RIMFAX'in haritaladığı özelliklerden yola çıkarak Jezero Krateri'nin, Jezero'nun Batı Deltası'nın oluşumundan önce var olan ve biyoimzaların korunmasına elverişli, su açısından zengin eski bir ortama ev sahipliği yaptığına inanıyoruz.

Biyoimza, yaşamın varlığına işaret eden kimyasal veya fiziksel kanıtları ifade ediyor. Çalışma aynı zamanda gezegende yaşamın var olabileceği tarihi de geriye atıyor.

Cardarelli "RIMFAX, bugünkü deltadan daha eski bir yeraltı delta ortamını ortaya çıkardı ve bu, Jezero'daki potansiyel yaşanabilirlik dönemini daha da geriye götürüyor" ifadelerini kullanıyor.

Daha önce NASA'nın hem Perseverance hem de Curiosity araçları, Mars'ta antik yaşamın varlığına güçlü bir şekilde işaret eden bulgular tespit etmişti.

Çin'in Zhurong aracıysa Mars'ta yaklaşık 3,6 milyar yıl önce bir okyanusun yanı sıra "tatil yeri tarzı" plajlar olabileceğini bulmuştu. 

Cardarelli "Zaman içinde çeşitli araçların iniş alanlarında, geçtiğimiz bölgelerde ve yörünge görüntülerinde Mars yüzeyinde sıvı su olduğuna dair giderek daha fazla kanıt gördük. Suyun akmış olabileceği kanalları, bir zamanlar suyun biriktiği krater göllerini ve kaya çıkıntıları olarak biriken ve artık yerin altına gömülü kalıntılar olan delta tortularını bu araştırmayla gördük" diyerek ekliyor:

Mars çeşitliliğe sahip bir gezegen ve her keşif görevi, kayalık komşumuzun gizemli geçmişi ve erken gelişiminin bir başka parçasını ortaya çıkarıyor.

Independent Türkçe, Reuters, IFLScience, Science Advances