Kuantum ağları için ilk işletim sistemi geliştirildi

QNodeOS, farklı kuantum bilgisayar türlerini birbirine bağlayarak önemli bir engeli aşıyor (QuTech)
QNodeOS, farklı kuantum bilgisayar türlerini birbirine bağlayarak önemli bir engeli aşıyor (QuTech)
TT

Kuantum ağları için ilk işletim sistemi geliştirildi

QNodeOS, farklı kuantum bilgisayar türlerini birbirine bağlayarak önemli bir engeli aşıyor (QuTech)
QNodeOS, farklı kuantum bilgisayar türlerini birbirine bağlayarak önemli bir engeli aşıyor (QuTech)

Araştırmacılar, kuantum ağlarında kullanılacak ilk işletim sistemini geliştirdi. Yeni sistemin, kuantum internetin gerçek hayata taşınmasını hızlandırması bekleniyor.

Bilim insanları kuantum bilgisayarları bir ağda birbirine bağlayacak yöntemler üzerine uzun süredir çalışıyor. Böyle bir gelişme, bu cihazların arasındaki bilgi aktarımının hem hızını hem de güvenliğini artıracağı için önem arz ediyor.

Ancak sistemin, her bir kuantum bilgisayarın donanımına uyum sağlamasının gerekmesi, bu teknolojinin geliştirilmesi önünde ciddi bir engeldi. Tek bir program çalıştıran kuantum bilgisayarların aksine, kuantum ağ uygulamaları farklı ağ düğümlerinde bağımsız bir şekilde yürütülen ayrı programlar gerektiriyor.

Avrupa'nın çeşitli üniversite ve enstitülerinden araştırmacıları bir araya getiren Quantum Internet Alliance (Kuantum İnternet İttifakı), QNodeOS adlı yeni işletim sistemiyle bu sorunun üstesinden gelmeyi başardı. 

İşletim sistemi, kuantum ağı içindeki cihazları, bünyesinde bulunan kübitlerin türü fark etmeksizin kontrol edebiliyor. Kübitler veya kuantum bitleri, klasik bilgisayarlardaki temel veri birimi olan bitlere karşılık geliyor. 

Bulguları hakemli dergi Nature'da dün (12 Mart) yayımlanan çalışmada, özel olarak işlenmiş elmaslardan ve elektrik yüklü atomlardan yapılmış iki tür kuantum bilgisayarla QNodeOS test edildi.

Donanımları farklı olan cihazlarda, dizüstü bilgisayarla bulutta işlem yapmaya benzer bir işlem yürütüldü. Ekip ayrıca aynı anda iki program çalıştırarak QNodeOS'un birden fazla görevi yerine getirme becerisini de ölçtü.

Bulgular, yeni işletim sisteminin iki tür kuantum donanımıyla düzgün bir şekilde çalışabildiğini gösteriyor.

Çalışmaya liderlik eden Prof. Dr. Stephanie Wehner "Araştırmamızın amacı kuantum ağ teknolojisini herkese ulaştırmak. QNodeOS'la ileriye doğru büyük bir adım atıyoruz" diyerek ekliyor: 

İlk kez bir kuantum ağında uygulamaları kolayca programlamayı ve yürütmeyi mümkün kılıyoruz.

Bilim insanları yeni sistemin sağladığı kolaylığın, çok daha güvenli kuantum internet yolunda önemli bir adım olduğunu belirtiyor.

Makalenin yazarlarından Bart van der Vecht, "Daha önce kuantum ağları için hiç oluşturulmamış böyle bir yapı, geliştiricilerin donanım ayrıntılarından ziyade uygulama mantığına odaklanmasını sağlıyor" ifadelerini kullanıyor: 

Bu da bazılarını bugün hayal bile edemeyeceğimiz yeni uygulama türlerinin ortaya çıkmasını kolaylaştırıyor.

Ekip, QNodeOS'u diğer araştırmacıların erişimine açarak teknolojinin geliştirilmesini hızlandırmayı planlıyor.

Independent Türkçe, New Scientist, Phys.org, Nature



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