Yapay zeka Boş Çeyrek'in altındaki gizli yapıları işaret etti

Bakır cürufundan dolayı daha karanlık olan kısımlar, Saruq Al-Hadid'i örten kumları etraftakilerden ayırıyor (Halife Üniversitesi)
Bakır cürufundan dolayı daha karanlık olan kısımlar, Saruq Al-Hadid'i örten kumları etraftakilerden ayırıyor (Halife Üniversitesi)
TT

Yapay zeka Boş Çeyrek'in altındaki gizli yapıları işaret etti

Bakır cürufundan dolayı daha karanlık olan kısımlar, Saruq Al-Hadid'i örten kumları etraftakilerden ayırıyor (Halife Üniversitesi)
Bakır cürufundan dolayı daha karanlık olan kısımlar, Saruq Al-Hadid'i örten kumları etraftakilerden ayırıyor (Halife Üniversitesi)

Yapay zeka alanındaki gelişmeler merakla takip edilirken bu teknolojinin arkeolojideki kullanımı Rubülhali Çölü'nün kuzey kısmında henüz keşfedilmemiş alanları gösterdi. 

Rubülhali, Türkçe'de "boş çeyrek" anlamına geliyor. Arap Yarımadası'nın dörtte birini kapladığı ve ıssızlığı düşünülerek bu ad verilmiş. 

Abu Dabi'deki Halife Üniversitesi'nden bilim insanları Suudi Arabistan, Yemen, Birleşik Arap Emirlikleri ve Umman topraklarında yer alan çölün kuzey kısmını yapay zekayla inceledi. 

Devasa ve kurak arazilerde arkeolojik saha bulmaya yönelik bir teknoloji geliştirerek, çöllerde pek de fayda sağlamayan standart zemin etüdü yöntemlerinin dışına çıktılar.

Bilim insanları, bir makine öğrenmesi algoritması yaratıp Sentetik Açıklıklı Radar'ın (SAR) topladığı görüntüleri analiz etti. SAR, radyo dalgalarıyla kum, bitki örtüsü, toprak ve buzun altındaki nesneleri tespite yarayan bir uydu görüntüleme tekniği. Ancak maliyetinden dolayı arkeolojide yaygın kullanılmıyor.

Araştırmanın başındaki bilim insanlarından Diana Francis hem makine öğrenmesi hem de SAR'ın aslında çok da yeni teknikler olmadığını ancak arkeolojide ikisinin birlikte kullanılmasının bir ilk olduğunu öne sürerek şöyle diyor:

Bizi yönlendirip araştırmamız için bir odak noktası bulmamızı sağlayacak bir şeye ihtiyacımız vardı.

Francis, arkeologların halihazırda üzerinde çalıştığı, Dubai'nin dışındaki Saruq Al-Hadid adlı 5 bin yıllık yerleşimin verileriyle algoritmayı eğitmiş. Eğitilen algoritma da henüz kazı yapılmamış ve arkeolojik saha olma ihtimali yaşayan yerleri işaret etmiş. 

dergr
Uydu görüntüsünde sarı çembere alınan alanlar, kazı yapılmış bölgeleri; kırmızı çemberdeki alansa yapay zekanın kazılmasını tavsiye ettiği yeri gösteriyor (Halife Üniversitesi)

Diana Francis, teknolojinin 50 santimetrelik sapma oranının olduğunu ve toprak altındaki yapılara dair üç boyutlu modeller çıkarabildiğini söylüyor. Bir sahada zemin etüdü gerçekleştirerek uzaydan yapılan ölçümü doğruladıklarını da sözlerine ekliyor.

Henüz yüzde 10'u gün yüzüne çıkarıldığı düşünülen Saruq Al-Hadid'de artık yeni kazılar yapılarak sahadaki duruma doğrudan bakılacak. 

Eğer arkeologlar algoritmanın tahminini doğrulayacak keşifler yaparlarsa bu teknoloji başka sahalarda da kullanılacak. Francis şöyle diyor:

Bu teknolojiyi diğer sahalarda da uygulamak istiyoruz. Suudi Arabistan, Mısır ve belki de Afrika çöllerine uzanılabilir.

Halife Üniversitesi dışında da SAR teknolojisini kullananlar var. Örneğin Max Planck Enstitüsü'nde doktora yapan Amina Jambajanstsan, Moğolistan'daki antik mezarlıkları inceliyor. Jambajanstsan ve ekibi, başka türlü asla bulamayacakları bine yakın muhtemel sahayı SAR'la tespit ettiklerini söylüyor. 

Yine aynı okulda doktora yapan Amy Hatton da Suudi Arabistan'ın kuzeybatısında benzer bir çalışma gerçekleştiriyor. 

Independent Türkçe, CNN, The National News



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