Sperm Balinalarının Beslenme Dalışlarını Öngören Yapay Zeka: Sekiz-On Tıklama Dizisiyle Balina Diliyle Konuşma

Kaynak: Unsplash/CC0 Public Domain

Dominica Karayip adasına ilk kez varmak “biraz Jurassic Park’a adım atmış gibi bir his veriyor,” dedi Northeastern University London’daki Ağ Bilimleri Enstitüsü’nden profesör Giovanni Petri.

Doğa Adası olarak bilinen Dominica, kalın yağmur ormanları, dramatik şelallerle süslenmiş volkanik dağlar ve derin mavi sulara doğru inen canlı mercan resiflerine sahip. Ancak Petri burada Ağustos 2022’de geldiğinde, soyu tükenmiş Tyrannosaurus rex’i değil, gezegenimizde bugün yaşayan en büyük avcıyı—kuyruk balinasını—incelemeye geldi.

60 aya (18 metre) kadar uzayan ve 57 tona (52 metrik ton) kadar ağırlığa ulaşabilen bu devasa deniz memelileri, ekvatörden iki kutbin çevresindeki soğuk sulara kadar dünyanın tüm okyanuslarında bulunabilir. Ancak Dominica, yıl boyu burada yaşadıkları için aktivitelerini gözlemleme ve konuşmalarını dinleme fırsatı sunan yalnızca birkaç yerden biri.

Bu önemli çünkü Petri, Project CETI’nin—kuyruk balinalarının sesli iletişimini kaydetmek ve nihayetinde çözmek için gelişmiş yapay zekâ, makine öğrenimi ve balinalara dost robotik kullanmayı hedefleyen kar amacı gütmeyen bir bilimsel girişim—baş araştırmacılarından biri.

2020’de kurulan Project CETI, tarihteki en büyük türlerarası iletişim çabası olup, ABD’deki ve dünya çapındaki önde gelen araştırma kurumlarında 50’den fazla araştırmacıdan oluşuyor. Dominica’da araştırmacıları, balinaları gözlemledikleri, dinleme cihazları geliştirdikleri ve veri analiz etmek için yeni yöntemler geliştirdikleri kapsamlı bir araştırma platformu kurdular.

“Üç botumuz, etiket taşıyan dronelar, suda hidrofonlar ve veride yapı bulmaya çalışan tüm analiz hatları var,” dedi Petri.

Ama bu gerçekten nasıl işliyor?

Petri, Northeastern Global News’e gizemli balina seslerinin nasıl anlaşılabilir bir dile dönüştürülebileceğini anlattı.

Adım bir: Gözle

Günümüzde her kuyruk balinası hayatta kalmak için vücut ağırlığının %3’ü ile %4’ü kadar yemek yemek zorunda—and 57 tona (52 metrik ton) kadar ağırlığa ulaşabilen bir tür için bu, gözle görülür derecede büyük bir yemek miktarı demek. Bazı tahminlere göre, yetişkin bir kuyruk balinası 24 saat içinde bir tondan (0,9 metrik ton) fazla yemek yiyebilir.

Dominica’nın yıl boyu yaşayan topluluğu, bu işi nasıl başardıklarını tam olarak gözlemleme fırsatı sunuyor. Project CETI, benzersiz görüntüler toplamak için botlar kullanıyor ve balinaların devasa bedenlerine karmaşık sensörler takmak için bir yöntem geliştirdi. Araştırmacılar, gelişmiş vahşi yaşam takip cihazlarını doğrudan bir balinanın yanına yapan quadcopter dronelarını uçuruyor. Bu biologger cihazları zararsız vakumlarla (sucker) bağlanır ve derinlik sensörleri, hareket takipçileri, kalp atış hızı monitörleri ve daha fazlasını içeren GPS takip cihazları içerir.

Yerleşik balinalar, 45 dakikadan bir saate kadar Dominica’nın sıcak ve güneşli sularından inerek, yaklaşık 700 metre (2.300 ayak) derinlikteki aşırı basınç ve neredeyse tamamen karanlığa dalan derin “beslenme dalışları”na çıkarır, dedi Petri.

“Yüzeye çıktıklarında, uzun dalışların ardından nefes alıp yeniden oksijenlenmek için yaklaşık 15, 20 dakika harcarlar,” dedi. Bu temel rutin, bazı balinaların derin dalışlarını senkronize ettiği şekilde defalarca tekrarlanır.

Adım iki: Dinle

Dominica’da Project CETI, hidrofonlar olarak bilinen su altı mikrofonlarını kullanıyor ve insan sürücüsüz haftalarca balinaları takip edebilecek yarı otonom deniz “sürükleyicileri” (gliders) geliştiriyor. Birlikte, bunlar kuyruk balinalarının ses çıkarmalarını tespit edebilir. Balinaların araştırmacıların “koda” dediği ritmik bir dizi kısa tıklama çıkardığını gösteriyor. Araştırmacılar, bu kodaların “küçük kelimeler gibi” olduğunu düşünüyor, dedi Petri.

“Bildiğimiz sosyal etkileşimin çoğu yüzeyde gerçekleşiyor,” dedi Petri. “Bu yüzden yüzeye çıktıklarında, genellikle birkaç yüz metre uzakta olan hayvanların birbirine doğru sürüklenmeye başladığını, ardından birbirlerinden yalnızca bir vücut uzunluğu kadar uzaklaştıklarında hızla koda üretmeye başladıklarını ve sonra çok konuşmaya başladıklarını görürsünüz,” dedi.

Bu düzenli etkileşimler, güncel araştırmaları yönlendiren bir dizi soruyu ortaya çıkarır: Senkronize dalışlarını koordine ediyorlar mı? Bazı balinalar önderlik ederken diğerleri takip ediyor mu? Ve başka hangi bilgileri aktarıyor olabilirler?

Adım üç: Not düş

Dominika’da tüm bu veri—biologger’lar, hidrofonlar ve süzülücülerden gelen veriler—dev bir “veri hazinesine” aktarılıyor; bu süreci Petri açıkladı. Ardından, verilerin veri bilimcileri tarafından analiz edilebilmesi için akustik verilerin etiketlenmesi gibi zor süreçlerden biri geliyor.

Öncelikle sistem, tıklamaları (click) tespit eder ve bunların, balina balinalarının karanlık, derin okyanusta yankı konumlandırmak (echolocation) için kullandığı düzenli pinging tıklamaları mı yoksa sosyalleşirken çıkardıkları ritmik tıklamalar mı olduğunu belirler.

“Sonra, hangi tıklamaların bir coda içinde birlikte gittiğini anlamaya çalışırsınız,” dedi Petri. Bu, meşgul bir partide konuşmaları dinlemeye çalışmak gibi bir şey olabilir, çünkü aynı anda birden fazla hayvan konuşuyor olabilir veya gürültü olabilir, bu yüzden bazı tıklamalar eksik olabilir ve bu nedenle çıkarım yapmanız gerekir,” dedi.

Bir kaynak ayrıştırma (source separation) süreci, ekip tarafından isimlendirilen yerel balinalardan hangisinin konuştuğunu belirler.

“Yani, bu coda’nın Pinchy’den geldiğini söylemek istersiniz,” dedi, isimlendirilen balinalardan biri olan Pinchy için. “Bu diğer coda aslında Digit’in konuştuğu şeydir.”

Nihayetinde bu, sesi kullanılabilir veriye dönüştürmeyi hedefler. Bunun büyük bir kısmı, AI örüntü tanıma sistemleri kullanılarak otomatikleştirilir ve ekip bunu daha etkili hale getirmek üzerinde çalışıyor, “ancak yine de döngüde insanlarımız var; bunlara Project CETI biyoloji ekibi de dahil, bu ekip otomatik etiketlemenin gerçekten mantıklı olup olmadığını düzenlemek ve kontrol etmek için eğitilmiştir,” dedi Petri.

Adım dört: Analiz et

“Şimdi, temiz etiketlenmiş akustik verinize sahip olduktan sonra, bunu davranışsal verilerle eşleştirebilirsiniz; örneğin ivmeölçerler, derinlik sensörleri ve benzeri,” dedi Petri.

Bu, Dominika’daki Project CETI çalışmalarının itici gücü olmuştur: ses ile eylemi eşleştirebilen sürdürülebilir bir izleme geliştirmek. Araştırmacılar, bu eşleştirilmiş verilerin balina dili için bir Rosetta Taşı gibi bir şey sağlayabileceğini umuyor; tekrarlanan codaların anahtar olaylarla hangi şekilde ilişkili olduğunu göstererek.

Zaten, balina sohbet kayıtlarını makine öğrenmesi modellerine besleyerek, Project CETI ekibi, yaklaşık sekiz ile on coda arasındaki balinaların derin beslenme dalışlarına başlamaya hazır olup olmadığını tahmin edebildiğini açıkladı Petri.

Adım beş: Öntümleri belirle

Petri, CERN’de (Avrupa Nükleer Araştırmalar Örgütü) tezini yazmış bir teoretik fizikçidir; burada bilim insanları evrenin temel yapısını araştırır. Ancak topolojik veri analizi alanında uzman olarak, Project CETI’ya başında katılmaya davet edilmiştir; bu analiz, veri noktalarını bağlantılı bir ağ olarak inceler ve karmaşık bilgilerdeki gizli öntümleri bulmak için matematiksel şekiller kullanır.

Ekip, tekrarlayan öntümleri ve ilişkileri belirlemek için istatistiksel, ağ ve makine öğrenmesi araçları kullanır; bu da nihayetinde codaların anlamına ışık tutabilir.

“AI, bizim için temel önem taşır; droneların uçan filolarını koordine etmekten, onların dilindeki düzenliliklerin ne olduğunu bulmaya kadar,” dedi Petri.

Önceki bir makalede Science dergisinde, Petri, meslektaşlarının Northeastern NetSI enstitülerinde kullandığı aynı tür ağ bilimi araçlarını, viral enfeksiyonların hastanelerde nasıl yayıldığını veya yanlış bilginin sosyal etkileşim yoluyla nasıl yayıldığını izlemek için kullanmıştır.

Bu, ilk kez iki farklı aile biriminin, yeni doğan bir buzağının doğduktan sonraki ilk saatlerinde, henüz yüzmeye başlamadan ve yüzme öğrenirken nefes almasına nasıl yardımcı olduğunu gösterdi. Bu analiz, her bireyin hangi balinalara dikkat ettiğini görmelerini sağladı; dikkatin, doğumdan önce anneden, doğumdan sonra buzağıya kaydığı görüldü.

Derin beslenme dalışları hakkında daha fazla şey anlamak için, bu sistemleri kullanarak belirli etki sahibi balinaların derin dalışları başlattığı ve diğerlerinin onu takip ettiği ortaya çıkıp çıkarmayacağını öğrenmeyi hedefler.

“Bu toplulukta açık bir liderlik var mı—yaşlı dişiler genellikle dalışları başlatanlar mıdır, yoksa değil mi? Buzağılar, temelde etraflarında dolaşıp herkesle sohbet ederek iletişimi yönlendirenler mi?” dedi Petri.

Buradan itibaren, belirli bir coda—bir balina sözcüğü—dalış tetikleyip tetiklemediği netleşmelidir.

Önümüzde neler var

Petri, mükemmel bir senkron içinde birlikte dalan iki balinayı hatırlıyor; biologger’lar takılıuyken ekip, bu koordinasyonun “hem akustik hem de davranışsal” olarak nasıl gerçekleştiğini kaydedebildi. Zamanla, Peach adlı başka bir balina yaklaştı ve Petri’nin açıkladığı gibi beslenme ve dinlenme sürecindeki yo-yo hareketine katıldı.

“Son birkaç dalışta, aslında üçü birden çok yakın mesafede yukarı aşağı birlikte dalıyorlar,” dedi.

Petri’nin ekibi, bunun nasıl bir araya geldiğini araştırmak için yakınlık ağlarını ve akustik analiz kullanıyor. Ekokonumlandırmanın bir rol oynup oynamadığını anlamayı hedefliyorlar.

Sperma balinaları mürekkep siyahı derinliklere daldıkça, görme yetenekleri işlevini yitirir ve kalmarı algulamak için tıklamaları kullanır. Project CETI, karanlıkta büyük kalmar sürülerinin nerede olduğunu anlamak için birbirlerinin tıklamalarını dinleyebiliyor olabileceklerini varsaymıştır; Petri’ye göre bu, karanlıkta yollarını bulmak için “birbirlerinin el fenerlerinin yansımalarını kullanan iki kişiye” benzer.

Balinalar avlarını bulmak için birbirlerinin tıklamalarını kullanıyorsa, bu sesler aynı anda hem iletişim hem de algı aracı olarak hizmet edebilir.

“Böyle karmaşık olaylar, çevirmeye umut edebileceğimiz şeylerin sınırlarını zorlar,” dedi Petri.

Pratyusha Sharma, pratyushasharma/sw-combinatoriality: sw-combinatoriality, Zenodo (2024). DOI: 10.5281/zenodo.10817697

Dergi bilgileri:
Science

hayvan takibi
ses çıkarma yöntemleri
sperma balinaları
Kolektif davranış
Akustik teknikler
Ağ Analiz Araçları

Northeastern University tarafından

Bu hikayenin arkasında kim var?

Swati Mestri, Elektronik Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir ve 2019’dan içerik editörü olarak çalışmaktadır. Teknoloji, sağlık ve malzeme bilimi alanlarında araştırma belgelerini düzenleme deneyimine sahiptir ve özellikle teknoloji ve alana ilgi duymaktadır.
Tam profil →

Fizik alanında yüksek lisans ve araştırma deneyimi. Uzun süreli bilim haberi meraklısı. Science X’in editöryel başarısında anahtar rol oynar.
Tam profil →

Bu hikaye Northeastern Global News news.northeastern.edu’nun izniyle yeniden yayınlanmaktadır.

Alıntı

:
Balina konuşmak: AI, sperm balinalarının beslenme dalışlarını öngörmek için sekiz ile on tıklama dizisini kullanır (2026, 23 Ekim)
23 Ekim 2026 tarihinde
https://phys.org/news/2026-10-whale-ai-ten-click-sequences.html adresinden alınmıştır

Bu belge telif hakkına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amacıyla herhangi bir adil kullanım dışında, kısmi veya tam anlamda yazılı izinsiz çoğaltılamaz. İçerik yalnızca bilgi amaçlı sağlanmıştır.