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.
Yapay Zeka
Robotlardan ve kötü niyetli akıllı makinelerden korkmayı bir kenara bırakırsak, bugün bile, AI’yı etkinleştiren ve iş değeri sağlayan Büyük Veri ve analitiklere sahip olduğumuzu açıkça görebiliyoruz. Örneğin, IIoT sistemleri, çevreleriyle etkileşime girebilen sensörleri dinler ve herhangi bir insanın yapabileceğinden daha hızlı algılayıp tepki verebilir. Bu sensörler, endüstriyel dünyadaki gözlerimiz, kulaklarımız, burnumuz ve parmaklarımız olup, çevremize proaktif ve reaktif bir şekilde yanıt vermemizi sağlar.
Gerçek zamanlı analitikle M2M iletişimini eklemenin büyük faydaları, sistemdeki bir insan operatörün tespit edemediği kusurları, arızaları veya anormallikleri tespit edebilen veya tahmin edebilen bir bilişsel bilgi işlem sistemi de oluşturmasıdır.
Sürekli değişen tanımları olan çeşitli makine öğrenimi veya yapay zeka türleri vardır. Örneğin, yapay zekanın klasik yapay zeka yaklaşımı, basit nöron ağları ve biyolojik ağ nöron ağları olmak üzere üç genel sınıflandırması vardır. Her birinin kendi tanımlanmış özellikleri de vardır.
1960’lardan beri devam eden klasik AI yaklaşımını düşünün; Bilimsel yaklaşımı tanımlayabilirsiniz, insanların kolay bulduğu zekayı belirlemektir. Örneğin, klasik AI, makinelerin konuşma, yüz ve metin tanıma ile ilgili olarak insan yeteneklerini taklit etmesinin yollarını bulmaya da çalıştı.
Bu yaklaşım oldukça karışık sonuçlarla karşılaştı ve konuşma ve metin, özellikle insan performansıyla karşılaştırıldığında, yüz tanımadan çok daha başarılı oldu. Klasik yapay zeka yaklaşımındaki sorun, makinenin performansının bir insan eğitmen tarafından değerlendirilmesi ve düzeltilmesi gerekmesidir, böylece neyin doğru neyin yanlış olduğunu da öğrenmiştir.
Yine 60’lar ve 70’lerden gelen alternatif bir yaklaşım, insan beyninin çalışma şeklini taklit edecek bir sinir ağına karar verdi. Bu senaryoda, makine herhangi bir insan müdahalesi olmadan öğrenir; sadece karmaşık algoritmalar kullanarak verileri anlamlandırır.
Sorun, bunun makinenin çok büyük miktarda veriyi işlemesini ve kalıpları aramasını gerektirmesiydi ve bu, o sırada her zaman da mevcut değildi. O zamandan beri, basit nöron ağlarının, gerçek nöron ağlarıyla çok az karşılaştırması olduğu için biraz yanlış adlandırma olduğunu da keşfettik. Aslında, artık derin öğrenme olarak adlandırılıyor ve büyük, statik veri kümelerinin analizi için uygundur.
Alternatif, sinir temasını genişleten ve onu birkaç adım daha ileri götüren biyolojik sinir ağıdır. Bu yapay zeka modeliyle, biyolojik sinir ağı, aralıklı dağıtılmış temsil olarak adlandırılan şeyi kullanarak aslında beynin öğrenme şeklini taklit etmeye çalışır. Biyolojik sinir ağları, hafızanın zekanın büyük bir parçası olduğunu ve öncelikle bir dizi örüntü olduğunu da dikkate alır. Ayrıca, öğrenme davranışa da dayalıdır ve sürekli olmalıdır.
Başlangıçta, iyi düşünebiliriz, o zaman her modelin nasıl kullanıldığını görene kadar:
• Klasik Yapay Zeka—Bu model, IBM’in Watson’ı ve Apple’ın Siri’si gibi soru yanıtlamada çok verimli olduğu için hala kullanılmaktadır.
• Sinir ağları—Sınıflandırma ve örüntü tanıma odaklı büyük statik veri kümelerinde veri madenciliği.
• Biyolojik sinir ağları—Güçleri tahmin, anormallik tespiti ve sınıflandırmada yattığından, tipik olarak karakteristik olmayan davranışların tespiti ile görevlendirilen güvenlik cihazlarında pek çok kullanıma da sahiptir.
Yapay zeka Nedir
yapay zeka izle
Yapay zeka örnekleri
türkiye’de yapay zeka ne durumda
Basit yapay zeka Projeleri
yapay zeka
yapay zeka nedir, ne değildir
Bunların eylemde nasıl çalışacağı, her birinin bir sorunu çözmek için farklı bir yaklaşım benimsemesidir, örneğin bir finans departmanının ağındaki uygunsuz dosya erişimi diyelim.
Bu senaryoda, klasik yapay zeka, bir yönetici tarafından yapılandırılan, kimlerin erişime sahip olmaması ve kimlerin erişime sahip olması ve herhangi bir ihlal girişimini bildirmesi gereken kurallara göre de rapor verir. Şimdi bu, siyah beyaz ise, bazılarının erişimi var ve diğerlerinin olmaması durumunda gayet iyi çalışıyor, peki ya bazı kişilerin erişime ihtiyacı varsa ama her gün değilse?
Bu, sinir ağlarının çok büyük miktarda tarihsel veriye baktığı ve ağa ne sıklıkta, ne sıklıkta, ne kadar süreyle ve ne zaman, her gün, haftada veya sadece aylık olarak erişildiğini belirlediği için de rolünü oynayabileceği yerdir.
Biyolojik bir sinir ağı onu bir adım daha ileri götürür; sadece ağ için bir profil oluşturmaz, ağ kaynağına erişirken her kullanıcının davranışı için bir profil oluşturur. Ardından, her kullanıcının davranışının bir resmini çizebilir ve davranışlarındaki anormallikleri de belirleyebilir.
Yapay zekanın her zaman arzu edilen hedef olmadığını ve makine öğreniminin nihai olarak üretken olmadığı için her zaman düşünmeliyiz. İnsan, bazen düşmanca ve karmaşık iş gereksinimleri ve ortamlarını da öğrenebilen ve bunlara uyum sağlayabilen şaşırtıcı bir makinedir.
Örneğin, insanlar, bir üretim hattındaki son derece pahalı robotik veya CPS ekipmanını değiştirmekten çok daha kolay ve ucuz bir şekilde becerileri öğrenir ve öğretilebilir. İnsanlar ayrıca, robotların mücadele ettiği bir şey olan hassas ve hassas işler yapma konusunda da fevkalade yeteneklidir.
İnsanların da bir beyni, muazzam bir el becerisi, gücü ve iş arkadaşlarına ve ailesine bağlılığı vardır, ne yazık ki insanlar bir kişiliğe sahiptir, kolayca sıkılır ve hiçbir bilgisayarın ulaşamayacağı bir egoya da sahiptir.
Bu nedenle, tekrarlayan, sıkıcı görevler robotlara daha uygundur. Sonuçta insanlar, oldukları kadar parlak makineler de, tüm gün tekrarlayan sıkıcı işler yaparak bir üretim hattında duracak şekilde tasarlanmamıştı. Bizi insan yapan kusurlarımız var ve bunlar geleceğin iş piyasasında robotun lehine de olabilir.
Artırılmış gerçeklik (AR), henüz emekleme aşamasında olmasına rağmen, IIoT ortamına oldukça ilgi uyandırıyor. AR özellikle yeni olmasına rağmen, onlarca yıl önce fütürist bir teknoloji olarak araştırıldı ve bariz potansiyele rağmen, tamamlayıcı teknolojilerin eksikliği nedeniyle AR geliştirme yol kenarına düştü.