enflasyonemeklilikötvdövizakpchpmhp
DOLAR
49,1253
EURO
55,2775
ALTIN
6.596,98
BIST
12.249,04
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul
Hafif Yağmurlu
19°C
İstanbul
19°C
Hafif Yağmurlu
Cumartesi Parçalı Bulutlu
20°C
Pazar Parçalı Bulutlu
20°C
Pazartesi Az Bulutlu
20°C
Salı Az Bulutlu
21°C

Cinayet Soruşturmalarını Değiştirebilir: Yeni Bir Yapay Zekâ Modeli, Ölüm Zamanını Tespit Edebiliyor!

Yeni geliştirilen yapay zekâ mHolmes, cesetlerdeki mikropları analiz ederek ölüm zamanını iki günden az hata payıyla tahmin edebiliyor.

Cinayet Soruşturmalarını Değiştirebilir: Yeni Bir Yapay Zekâ Modeli, Ölüm Zamanını Tespit Edebiliyor!
02.10.2026 05:20
2
A+
A-

Yapay zekâ günümüzde teorik matematik problemlerini çözebiliyor, virüslerdeki gizemli enzim sistemlerini tespit edebiliyor ve hatta bazı senaryolara göre insanlığın geleceğini tehdit edebilecek bir güce ulaşıyor. Yayınlanan yeni bir araştırma ise yapay zekânın ölüm zamanını, yani bir cesedin ne kadar süredir ölü olduğunu tahmin etme yeteneğine kavuştuğunu ortaya koyuyor.

İçerikten Görseller

×
+ −

‹ ›

Nature Communications dergisinde pazartesi günü yayınlanan çalışmada araştırmacılar, cesetlerin üzerindeki mikropları analiz ederek ölüm sonrası geçen süreyi (ölüm zamanı aralığı – PMI) tahmin edebilen bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. “mHolmes” adı verilen bu sistem, 34 insan cesedinden elde edilen açık verilerle eğitildi. Henüz geliştirilme aşamasında olsa da bu teknolojinin gelecekte adli tıp soruşturmalarını büyük ölçüde iyileştirmesi bekleniyor.

İçerikten Görseller

×
+ −

‹ ›

Çalışmanın yazarlarından Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi biyoenformatik uzmanı Kang Ning, mevcut yöntemlerin yetersizliğine dikkat çekerek şu ifadeleri kullandı: “Adli tıp biliminde ölüm zamanını tahmin etmek son derece zordur. Mikrobiyom örneklerini kullanan önceki yöntemler yalnızca birkaç zaman noktasından örnek alıyor ve tek bir vücut bölgesine odaklanıyordu. Bu da özellikle parçalanmış veya bütünlüğü bozulmuş cesetlerde 3 günden fazla sapmalara yol açıyordu.”

Bunlar da İlginizi Çekebilir

34 farklı ceset detaylıca incelendi

Ning ve ekibi, mHolmes sistemini geliştirmek için 34 insan cesedinin yüz ve kalça bölgesinden 21 gün boyunca günlük olarak toplanan cilt mikrobiyomu verilerini kullandı. Bu süreç, sistemin ölü bedenler üzerindeki mikropların zaman içindeki değişimini ve gelişimini öğrenmesini sağladı. Araştırmacılar ayrıca mHolmes’un bir vücut bölgesinden edindiği verileri başka bir vücut bölgesindeki ölüm zamanını tahmin etmek için kullanabilmesini sağladı. Bu yetenek, özellikle parçalanmış cesetlerde adli tıp uzmanlarına büyük fayda sağlayacak.

mHolmes’u bir tür “mikroplar için hava durumu tahmini yapan bir araç” olarak tanımlayan Ning, sistemin bakterilerin zaman içinde nasıl büyüyüp azaldığını öğrendiğini belirtti. Sistem, birkaç günlük mikrobiyal veriyi analiz ederek arada eksik kalan günlerde mikropların durumunu ve gelecekteki yapılarını tahmin edebiliyor. Hatta öldükten sonraki ilk haftada meydana gelen mikrobiyal gelişimi geriye dönük olarak yeniden kurgulayabiliyor. Bu özellik, geç bulunan cesetlerin adli incelemesinde de hayati bir rol oynuyor.

Önceki yöntemlerde hata payı ortalama 3 gün civarındayken, mHolmes farklı vücut bölgelerinde yapılan tahminlerde ortalama hatayı 2 günün altına düşürmeyi başardı. Ayrıca verilerin yarısından fazlası çıkarıldığında bile sistemin geçmiş mikrobiyal gelişimi rekonstrüksiyon yeteneği kararlılığını korudu.

“Gerçek” biyolojiye dayanıyor

Yapay zekâ sistemlerinin en büyük sorunlarından biri süreçlerin anlaşılamaması olsa da mHolmes bu noktada fark yaratıyor. Sistem, çürümenin bilinen aşamalarıyla doğrudan ilişkili yedi bakteri grubunu başarıyla tespit etti. Örneğin Gammaproteobacteria erken dönemde çoğalırken, Clostridia aktif çürüme sürecinde hakimiyet kuruyor ve Deinococci ise kuruma aşamasında ortaya çıkıyor. Bu durum, yapay zekanın tahminlerinin karanlık bir “kara kutu” olmadığını, doğrudan açıklanabilir biyolojik gerçeklere dayandığını gösteriyor.

mHolmes parçalanmış veya ileri derecede çürümüş bedenlerin incelenmesinde adli soruşturmaları güçlendirecek potansiyele sahip ancak geleneksel yöntemlerin yerini tamamen alabilmesi için henüz erken. Araştırmacılar, çalışmadaki veri kümesinin küçük olduğunu ve sistemin farklı çevre koşullarında ve vücut bölgelerinde test edilmesi gerektiğini belirtiyor. Ayrıca bu sonuçların mahkemelerde delil olarak kullanılabilmesi için standart örnekleme protokollerinin oluşturulması gerekiyor. Yine de birkaç yıl içinde mHolmes adını en sevdiğiniz suç belgesellerinde duymaya başlayabilirsiniz.

ETİKETLER: , , , ,
Yorumlar

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.