Blog

Çözünürlük Sistemleri
Çözünürlük Sistemleri NC-SFM başlangıçta konsolun sabit bir frekansta sabit bir genlik tarafından sürüldüğü genlik modülasyonu (AM) moduna dayanıyordu. Yüzeye yaklaşıldığında, uç yüzey etkileşimi konsol salınımlarının genliğinde ve fazında bir değişikliğe neden olarak ölçülebilir bir sinyal sağlar. Uygulamada, konsolun bu moddaki tepkisinin oldukça yavaş olduğu bulundu ve atomik çözünürlük çalışmalarında frekans modülasyonu (FM) modu ile değiştirildi. Ancak AM modu, hava ve sıvılarda yapılan "vuruş modu" çalışmalarında oldukça başarılı olmuştur. Genel olarak, en iyi çalışma modu, gereken çözünürlük ve sistemin kendisi tarafından belirlenir. SFM'deki gerçek atomik çözünürlük, yalnızca bu çalışmanın odak noktası olacak olan FM modunda elde edilmiştir. FM modu NC-SFM'de, özfrekansı f0 ve yay sabiti k olan bir konsol, bir geri besleme döngüsü aracılığıyla sabit bir A0 genliğinde salınımlarda tutulur. Konsol, kendinden tahrikli bir osilatör olarak düşünülebilir. Salınımların gerçek frekansı f0'a, konsolun kalite faktörü Q'ya ve tahrik uyartımı ile konsolun sapması arasındaki faz kaymasına θ bağlıdır. θ = π/2 için sistem f = f0'da salınır. Genel olarak, deneyler sırasında, sabit bir frekans değişimi ∆f elde etmek için uç-yüzey mesafesi değiştirilir ve elde edilen topografya haritası, yüzeyin görüntüsünü sağlar. Artık ∆f'deki değişimin görüntüleme sinyalini sağladığı sabit yükseklikte görüntü almak da mümkündür. Güvenilir görüntüleme için, deneysel kurulumun önemli olan bir yönü daha vardır: STM'de olduğu gibi, SFM deneylerinde normalde uç ve numune arasında bir sapma U uygulanır. Katkısız yarı iletken ve yalıtkan yüzeyler, özellikle yarılmış iyonik yüzeyler olmak üzere, hazırlandıktan sonra genellikle önemli lokalize yükler içerecektir. Bunlar, önemli uzun menzilli elektrostatik kuvvetlerin yanı sıra tarama sırasında uç yüzey kuvvetinde ani değişiklikler üretir. İletken yüzeyler için, uç ve yüzey arasındaki iş-fonksiyonu farkı, uzun menzilli bir kapasitif kuvvete katkıda bulunacaktır. Bu ek kuvvetler, kısa menzilli kuvvetlerin nispi katkısını azaltarak ve uç çarpma olasılığını artırarak taramayı daha zor hale getirir. Elektrostatik kuvvetlerin etkisinin azaltılması, yüzey üzerinde belirli bir noktada uygulanan önyargının bir fonksiyonu olarak ∆f'nin en aza indirilmesiyle elde edilebilir. Bu sürecin bir örneği görülebilir. Uç ve Yüzey Hazırlığı Her yüzey STM veya SFM'de yüksek çözünürlüklü olarak görüntülenemez. Atomik çözünürlüğe ulaşmak için, çoğu durumda yüzey kapsamlı bir hazırlığa ihtiyaç duyar. Kontrollü döngülerde haftalar hatta aylar süren püskürtme (çoğunlukla Ar+ olmak üzere iyonlarla bombardıman) ve tavlama (yüzey kusurlarının düzeltildiği noktaya kadar ısıtma) nadir değildir. Yüzey hazırlama başlı başına sofistike bir sanattır ve başarılı görüntülemenin anahtarlarından biridir. İyon saçılması ve elektron kırınımı gibi k-uzayı yöntemlerinin aksine, SPM ile görüntülenmek için bir yüzeyin sıralanmasına gerek yoktur. Aslında, bir yüzeydeki tek safsızlıklar ve basamak kenarları, deneyciler tarafından görüntülerinin kalitesini kontrol etmek için sıklıkla kullanılır. Böyle bir safsızlık, çift uç gibi hiçbir bozucu etkinin olmadığı varsayılarak yalnızca tek bir yapı olarak görüntülenir. Uç, tüm SPM yöntemlerinde görüntülemenin en önemli parçasıdır. STM uçları genellikle saf bir metalden, bir metal alaşımından veya genellikle laboratuvarda metal telden üretilen 10-20 farklı malzeme katmanıyla kaplanmış bir metal tabandan yapılır. Bazı durumlarda, STM görüntüleme için ağır katkılı Si uçları da kullanılır. 1920x1080 çözünürlük iyimidir Spektral çözünürlük nedir Ekran çözünürlük 2K çözünürlük Radyometrik çözünürlük nedir Metre altı çözünürlük Mekansal çözünürlük 1280x720 çözünürlük SFM ölçümleri için benzer uçlar da kullanılabilse de, bu çok nadirdir. Bunun nedeni, bir ucun konsol tutuşunun SFM'deki kuvvet değişikliklerinin izlenmesinde çok önemli bir rol oynamasıdır: (i) birçok SFM gerçekleştirmesinde konsol sapmaları, konsolun arkasından yansıyan ışık algılanarak ölçülür; (ii) konsol yay sabiti, uç şekli ve uç keskinliği, görüntü oluşumunda çok önemli roller oynar. Bu nedenle standart konsollar gereklidir. Çoğu durumda bunlar, yarı iletken çiplerle hemen hemen aynı şekilde mikro fabrikasyon yoluyla silikondan üretilir. Bazı durumlarda uç, moleküllerin kontrollü adsorpsiyonu ile değiştirilir. STM'de bunun bir yüzeydeki moleküllerin görünen yüksekliğini etkilediği gösterilmiştir. Ucun tam geometrisi, uç yapısının alan-iyon mikroskobu ile bir taramadan önce ve sonra belirlendiği bazı olağanüstü STM ölçümleri dışında genellikle bilinmemektedir. Konuları daha da karmaşık hale getirmek için uç geometrisi, tekrarlanabilir taramalı tünelleme spektroskopisi (STS) ölçümleri için belirleyicidir; ne yazık ki, STS için en uygun ucun topografik ölçümler için uygun olmadığı gösterilmiştir, çünkü yeterince yüksek bir çözünürlük sağlamaz. SFM'de, apekste belirli orbital konfigürasyonlarla bile temiz silikon uçlar üretmek için bazı girişimlerde bulunulmuştur, ancak görüntüler henüz silikon yüzeyler dışında herhangi bir şey üzerinde üretilmemiştir: bu nedenle gerçek kontrol kanıtı eksiktir. Şu anda en yaygın olarak kabul edilen görüş, SPM uçlarının oldukça düşük eğriliğe sahip bir tabandan ve en baştaki konumda tek bir atom bulunan birkaç katmandan oluşan bir atomik uç kümesinden oluştuğudur. STM'de, tünel bağlantısındaki tüm akım bu "tepe noktası" atomu aracılığıyla taşınır; iletkenlik alanı sonuç olarak oldukça küçüktür ve birkaç ̊A2 aralığındadır. STM hassasiyetinin kaynağı budur, çünkü akımı çok küçük bir yüzey alanının elektronik ortamına karşı çok hassas hale getirir. Keskin uç apeksinin son birkaç atomunun yüzey atomlarıyla etkileşimindeki varyasyonlar da SFM görüntülerindeki görüntü kontrastını belirler. Bununla birlikte, atomik yapıya olan bu hassasiyet aynı zamanda STM ve SFM görüntülerinin yorumlanmasını bu kadar zorlaştıran özelliklerin de kaynağıdır çünkü uç apeksinin gerçek geometrisi ve kimyası, yüzey ile uç arasındaki vakum bariyerindeki iletkenliği etkiler ve aynı zamanda uç yüzey kuvvetleri genellikle belirlenemez. Cu(100) ve NaCl(100) gibi basit metal yüzeyler için bile bu, farklı taramalar için farklı deneysel sonuçlara yol açar. SPM deneylerinde belirleyici faktörler tam olarak bilinmediğinden, alaka düzeylerinin simülasyonlardan çıkarsanması gerekir. Simülasyonların sistematik bir şekilde yapılması gerekir, örneğin, adsorbatların model uçlarının elektronik yapısı üzerindeki etkisini inceleyerek ve bu adsorbatların STM taramaları üzerindeki etkisini modelleyerek yapılmalıdır. Deneysel olarak, zorluk, en azından dikkatli ölçümlerde, bir dizi taramayı kaydederek ve istatistiksel bir ortalama olarak yüzey dalgalanması gibi kesin ölçümleri sunarak aşılır.

Endüstri 4.0 Güvenlik Zorlukları – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri

Endüstri 4.0 Güvenlik Zorlukları

Yaygın olarak Endüstri 4.0 olarak adlandırılan dördüncü sanayi devrimi, endüstrinin çalışma şeklini değiştiren bir eğilimdir. Bilgisayarların ve sistem otomasyonunun üçüncü sanayi devrimi olarak düşünüldüğü yerde, bir grup yeni teknoloji Endüstri 4.0’ı temsil ediyor. Bu teknolojiler, siber-fiziksel sistemler, Nesnelerin İnterneti (IoT), bilişsel bilgi işlem ve yapay zeka (AI) ve bulut bilişimi içerir ancak bunlarla sınırlı değildir.

Bu gerçekten bir devrim çünkü farklı endüstrilerin çalışma şeklini değiştiriyor, tamamen yeni endüstriler getiriyor ve diğer endüstrileri geçersiz kılıyor.

Bu değişikliklerin etkisine ilişkin bir örneğe bakalım. Karl Benz’in hareketli bir araç için patentini kaydettirdiği 1886 yılı, esas olarak ilk otomobilin doğum yılı olarak kabul edildiğinden. 100 yılı aşkın bir süredir tüm endüstri, içten yanmalı motorlar ve benzinli yakıtın oldukça benzer kavramlarına dayanıyordu.

Şimdi 2018 yılında elektrikli arabalar popülerlik kazanıyor. Uluslararası Enerji Ajansı’na göre, 2030’da sayının 200 milyonun üzerine çıkması beklentisiyle şu anda dünya çapında üç milyondan fazla elektrikli araç faaliyet gösteriyor. Ancak, otomotiv endüstrisi örneğimiz değil. Örneğimiz aslında taksi sektörü.

Uber, Careem ve Lyft gibi hizmetlerin doğuşundan bu yana taksi endüstrisi azalmaya başladı. Bu hizmetler taksicilik sektöründe ciddi düşüşlere neden oldu. Bu hizmetler, ağ oluşturma, mobil İnternet bağlantısı, Küresel Konumlandırma Sistemleri (GPS), bulut bilişim ve dağıtılmış veri tabanı yönetimi gibi teknolojinin farklı alanlarındaki gelişmeler olmadan mümkün olamazdı.

Kısa bir süre sonra sürücüsüz araçların ortaya çıkmasıyla taksicilik endüstrisine bir başka darbe daha geldi. Kendi kendine giden arabalar, diğerleri arasında ağ oluşturma, büyük veri, yapay zeka ve sensör ağları gibi birçok teknolojideki gelişmeler nedeniyle bir gerçeklik haline geliyor. Kendi kendini süren araçların en eski uygulamalarından biri kendi kendine giden taksilerdir. Dubai gibi şehirlerde teknolojinin fiilen uygulanmaya başlamasıyla birlikte, yakın gelecekte tüm taksicilik endüstrisinin sonu gelebilir.

Ancak, bu gelişmelerin tümü iş piyasası için olumsuz değildir. 10 yıl önce adı bile duyulmayan birçok yeni iş artık mevcut. Diğer birçok yeni alanın yanı sıra büyük veri analitiği ve bulut bilişim ağı gibi alanlar, uzmanlar için yüksek talep görmektedir.
Aşağıdaki alt bölümler, dördüncü sanayi devrimini oluşturan teknolojilerin kısa bir tanımını verecektir.

Siber-Fiziksel Sistemler

Baheti ve Gill, siber-fiziksel sistemi “birçok yeni modalite aracılığıyla insanlarla etkileşime girebilen entegre hesaplama ve fiziksel yeteneklere sahip yeni nesil sistemler” olarak tanımlamaktadır.
2009 yılında Wolf, “siber-fiziksel sistemler” teriminden bahsetmiş ve önümüzdeki yıllarda adını daha çok duyacağınızı belirtmişti.

Wolf ayrıca, gelişmiş performans ve verimlilik sağladıkları için siber-fiziksel sistemlerin bir sonraki adım olduğunu belirtiyor.
Basit bir tanımla siber-fiziksel sistem, fiziksel bileşenleri bilgisayar tabanlı sistem ve algoritmalarla birleştiren bir sistemdir.

Fiziksel bileşen, siber bileşen tarafından kontrol edilir veya izlenir. Bunun bir örneği otonom bir araçtır. Otonom araç, çeşitli sensör türlerinden fiziksel girdiler alır ve bu girdileri, aracın fiziksel parçalarını kontrol eden bir siber sisteme girer ve bu da araç hareketini kontrol eder.

Endüstri 4.0 Olumsuz Yönleri
Mega dönüşümler ve Endüstri 4.0 kavramları arasında bir ilişki var mıdır
Endüstri 4.0 Amacı Nedir
Endüstri 4.0 örnekleri
Endüstri 4.0 Nedir
Endüstri 4.0 Faydaları
Endüstri 4.0 özet
Endüstri 4.0 gelecekte bizi neler bekliyor

Nesnelerin İnterneti

IoT, fiziksel nesnelerin sensör verilerini okuma ve fiziksel nesneyi uzaktan kontrol etme yeteneği sağlayacak şekilde internete bağlanmasıdır. Fiziksel sistemleri bilgisayar kullanarak kontrol etme fikri bilgisayarlar kadar eskidir. Ancak, IoT’nin gömülü sistemlere kıyasla getirdiği en önemli gelişme, sensörlerin verilerine ve kontrol sistemlerine uzaktan erişebilme yeteneğidir.

İlk internet bağlantılı akıllı cihaz, Carnegie Mellon’daki bir grup araştırmacının bir Kola otomatını internete bağladığı 1982 yılına kadar uzanıyor. Makine, envanter ve yeni getirilen Kola’nın soğuk olup olmadığı gibi bilgileri paylaşacak şekilde değiştirildi.

1991 yılında, Xerox laboratuvarlarından Mark Weiser, her yerde bulunan bilgi işlem kavramını tanıttı ve yirmi birinci yüzyılın bilgisayarlarını “Kablolar, radyo dalgaları ve kızılötesi ile birbirine bağlanan özel donanım ve yazılım öğeleri, o kadar her yerde olacak ki hiç kimse bir şey yapmayacak” şeklinde tanımladı. varlığını fark edin”.

IoT, yukarıda bahsedilen tüm gelişmelerin köprüsü olarak düşünülebilir. IoT, ev aletleri, araçlar ve diğer cihazlar gibi cihazların ağ oluşturmasını ve veri alışverişinde bulunmasını sağlar. Hsu ve Lin, IoT pazarının 2020 yılına kadar 7,1 trilyon dolara ulaşma yolunda olduğunu belirtti. Bu, IoT uygulamalarının giderek daha fazla kabul edilebilir hale geldiğini ve daha fazla işletmenin IoT tabanlı çözümleri benimsediğini gösteriyor.

Bilişsel Hesaplama

John Kelly’ye göre, bilişsel bilgi işlem terimi, yapay zeka ve sinyal işleme teknolojilerinin bir kombinasyonunu içerir. Bu, diğer teknolojilerle birlikte doğal dil işleme, konuşma tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi, makine öğrenimi ve akıl yürütmeyi içerir.

Bu teknolojiler kısaca şu şekilde tanımlanabilir:

• Doğal dil işleme, tanımlandığı gibi “bir dizi görev veya uygulama için insan benzeri dil işlemeyi başarmak amacıyla bir veya daha fazla dilbilimsel analiz düzeyinde doğal olarak oluşan metinleri analiz etmek ve temsil etmek için teorik olarak motive edilmiş bir dizi hesaplama tekniğidir”.
• Konuşma tanıma, bilgisayar tabanlı sistemler tarafından tanınabilmesi için insan konuşmasını yakalamak ve analiz etmek için kullanılan teknolojidir.
• İnsan-bilgisayar etkileşimi, etkileşimli, üretken ve kullanıcı dostu bilgisayar sistemleri tasarlama çalışmasıyla ilgilenir.
• Makine öğrenimi, “verilerdeki kalıpları otomatik olarak algılayabilen ve daha sonra ortaya çıkarılan kalıpları gelecekteki verileri tahmin etmek veya belirsizlik altında başka tür karar verme işlemleri gerçekleştirmek için kullanan bir dizi yöntemdir”.
• Akıl yürütme, karar vermede kullanılabilecek bir sisteme sahip olmak için çıkarım, planlama ve öğrenmeyi içerir.

Özetle, bu teknolojiler insan düşüncesini, etkileşimini ve davranışını simüle etmeye, taklit etmeye, tercüme etmeye ve tahmin etmeye yardımcı olur.

Bu teknolojilerin birçoğu, mobil cihazların hızla artan popülaritesi ile uzun zaman önce mevcut olmasına rağmen, bu teknolojiler, 1993 yılında bilişsel bilgi işlem teriminin kullanılmaya başlamasından bu yana çok daha geniş bir uygulama alanı bulmuştur.

Bu çoklu teknolojilerin uygulamaları sağlık, eğitim, eğlence, askeriye gibi çeşitli alanlarda ortaya çıkmıştır. Bilişsel bilişimin en bilinen örneği IBM Watson platformudur.

Şirket bunu “İş için AI” olarak tanımlıyor. İnsan bilişsel yeteneklerini taklit edebilecek ve benzer şekilde karar verebilecek şekilde tasarlanmıştır. Temel fark, bu tür sistemlerin insanlara kıyasla çok büyük miktarda veriyi nispeten kısa sürede işleyebilmesidir.

Etiketler: , , , , , , ,

Bir yanıt yazın