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.

Zeka Artırımı – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri

Zeka Artırımı

Yapay zeka bölümünde, yapay zekanın siber güvenliğin geleceği üzerindeki etkisini tartıştık. Siber saldırıları otomatik olarak tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için gelişmiş yapay zeka sistemleri araştırılırken, günümüzde artan sayıda ihlalin durdurulması gerekiyor. AI/ML sistemlerinin mevcut durumu, tam otomatik bir algılama ve yanıt yeteneği sağlamamaktadır.

Birçok makine öğrenimi sistemi istatistiksel olarak etkileyici olsa da ürettikleri yanlış pozitiflerin azlığı onları güvenlik uygulamaları için uygunsuz kılar. Bu nedenle, AI/ML sistemlerinin gücünü insanlarla birleştirmeye yönelik bir mühendislik yaklaşımı, insanların saldırıları hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde algılamasına ve yanıt vermesine yardımcı olan sistemler oluşturmaktır.

Bu, Bilişsel Güvenlik olarak bilinen daha geniş bir alanın alt kümesi olan zeka artırma olarak bilinir. Araştırmacılar için soru, insan uzmanların AI/ML ile çalışmasına izin veren sistemlerin nasıl oluşturulacağı olmuştur. Görsel analitik alanı, insan uzmanların kalıpları araması için doğal, etkileşimli bir arayüz oluşturmak için yaygın olarak kullanılmıştır.

Bu tür ortamlarda, her fare tıklaması, altta yatan AI/ML sistemine bir geri besleme döngüsü olabilir ve sistemin eğitim yönünü belirlemek için etkileşimlerin sırası kullanılabilir. Bu yaklaşım, gelecekteki saldırıların erken belirtilerini tespit etme süresini kısaltma açısından etkileyici sonuçlar üretti.

Yapay Bağışıklık Sistemleri

1990’ların başında, ana bilgisayarlara kötü amaçlı kodun eklenmesine karşı savunmak için sürekli proaktif bir şekilde çalışabilen ağ bağlantılı kod veya ajanların oluşturulmasını öneren yapay bağışıklık sistemleri (AIS) alanı başlatıldı.

Araştırma, simülasyon ve kavramlar açısından verimliydi, ancak gerçek dünyaya ölçeklenemedi. Güvenlik duvarlarına, izinsiz giriş tespitine ve antiviral imzalara dayalı standart güvenlik modelleri norm haline geldi. Bir bağışıklık sistemi modelinin faydası, kötü niyetli koda karşı savunmanın bir yolu olabilir.

Diğer bir konu da, son teknoloji yapay zekanın aynı zamanda evrimsel algoritmaları derin sinir ağlarıyla [örneğin PathNet] birleştirip evrimleşebilir yapay zeka sistemleri oluşturmasıdır. Geleceğin siber savunmasının AIS ilkelerini benimsemesi ve daha da geliştirmesi gerekiyor.

Yakın gelecekte tam özerklik uygulanabilir veya kabul edilebilir olmasa da, yüksek hacimli düşük etkili saldırılarla başa çıkmak için ağların uçlarında AIS’yi uygulamak mümkündür, bu da çok karmaşık ve çok karmaşık saldırılar için daha merkezi bir izleme ve yanıt mekanizmasıyla tamamlanır.

Sonuçlar

Saldırı yüzeyi büyümeye ve daha karmaşık hale gelmeye devam ettikçe, saldırıların hacmi ve ölçeğinin artmaya devam edeceği açıktır. Gelecekte, şu anda yaptığımız şeyi yapmaya devam edemeyiz ve en azından şu anda ulaştığımız güvenlik seviyelerinin korunmasını sağlamak ve daha etkili güvenliğe doğru ilerlemek için yeni yaklaşımlar, araçlar ve teknikler keşfetmemiz gerekiyor. 

Güvenlik önlemlerinin uygulanması, teknolojilerdeki ve kullanıcılardaki yeni güvenlik açıkları keşfedilip istismar edildiğinden, saldırganlar tarafından kullanılan tekniklerin her zaman arkasında olacaktır. Gelecekte, saldırıların önlenmesini ve tespit edilmesini iyileştirmemiz ve bunlara yanıt vermek için geçen süreyi azaltmamız gerekiyor.

Yapay zeka
Dahilik doğuştan mıdır
Zekâ ve beyin ilişkisi
Yapay zeka Nedir
Zeka artar mi
Satranç IQ yükseltir mı
IQ yükseltme egzersizleri
IQ yükselten şeyler

Makine öğrenimi/AI kullanımı, derin öğrenme, büyük veri analitiğinin tümü, elektronik ortamın korunmasına ve saldırıların tespit edilmesine yardımcı olacak yetenek sağlama potansiyeline sahiptir. Güvenli ortamlar geliştirilecek ve sürdürülecekse, şu anda çalışma şeklimizi yeniden düşünmek ve belki de güvenli işletim sistemleri ve uygulamaları geliştirmek veya alternatif olarak kritik altyapımızı İnternet’ten kaldırmak gerekebilir.

Tehdit ortamının önünde kalmak açısından, siber güvenlikte Ar-Ge’ye odaklanmanın yoğunlaştırılması esastır. Güvenliğe yaklaşım şeklimizi yeniden düşünmeli ve biyolojik olarak ilham alan yaklaşımlar gibi radikal yeni yollar denemekten korkmamalıyız.

Açık olan şu ki, bilgi çalmaya ve hayatımızı bozmaya niyetli olanlar savunmamıza uyum sağlıyor, yeni teknolojiler kullanıyor ve organizasyonlarımıza sızıyorlar. Gelecekteki düşmanlara karşı en etkili savunmalardan biri, yenilik yapmaya devam etmek, bu kitapta daha önce ele alınan teknolojilere Ar-Ge’ye yatırım yapmak ve bunu karanlık taraftan daha hızlı yapmaktır.

Endüstri 4.0’a Hazır Mısınız?

Orta ve Doğu Avrupa Örneği

Dijital platformlar, yapay zeka (büyük veriye dayalı) ve otomasyon, katmanlı üretim (3D baskı) ve akıllı malzemeler gibi teknolojik yenilikler dünya ekonomisini bozma sürecinde. Bu bozulmanın imalat sektöründe şiddetle hissedilmesi bekleniyor. Burada “yeni” bir sanayi devrimi, bir “ikinci makine çağı” veya “4. sanayi devrimi” teşhis edilmiştir.

Üretimin dijitalleştirilmesi ve otomasyonu, Almanya’nın endustrie 4.0.1’inden Endüstri 4.0 olarak bilinen şeyi karakterize ediyor, firmaların operasyonel verimliliği, üretkenliği, pazara sunma süresini ve müşteri memnuniyetini iyileştirmelerini ve karbon emisyonlarını, atık miktarını azaltmalarını sağlıyor.

Endüstri 4.0 (I4.0) üretim faaliyetlerinin küresel dağılımı, üretimin doğası ve üretimin istihdam ve verimlilik artışına katkısı üzerinde önemli etkilere sahip olacaktır.

Örneğin, bilgisayarların ve verilerin merkeziliği göz önüne alındığında, güçlü bağlantı, BİT yazılımı ve donanımı, yüksek kaliteli veri mevcudiyeti ve canlı girişimci ekosistemleri ile yüksek vasıflı işgücünün mevcudiyeti, üretim için daha da arzu edilir hale gelecektir.

I4.0 çağında, üretimi cezbedecek ve sürdürecek olan, düşük işgücü maliyetleri veya büyük yerel pazarların varlığı değildir: otomatikleştirilebilen ve dijitalleştirilebilen üretimi barındırmak için bir yerin ne kadar uygun olduğu olacaktır. Hal böyle olunca ülkeler ve bölgeler kendilerine endüstri 4.0’a ne kadar hazır olduklarını sormalılar.

Dünyada I4.0’a hazır olma zorunluluğuyla karşı karşıya olan bölgelerden biri, 2000’lerin başında AB’ye katılan sekiz Orta ve Doğu Avrupa Ülkesidir (CEEC8)2. 2017 yılına kadar bu sekiz ülke, toplam 2,7 trilyon ABD Doları GSYİH ile 98 milyon kişiye ev sahipliği yapıyordu.

1990’ların başında bu ülkeler sosyalizmden serbest pazara geçtiklerinde, rekabet etmeyen Sovyet dönemi endüstrilerinden çok sayıda işin çıkarılması da dahil olmak üzere önemli bir yeniden yapılanma sürecinden geçtiler. Sonunda tüm Orta ve Doğu Avrupa ülkeleri nispeten yüksek ekonomik büyüme oranlarına ulaştı ve Batı Avrupa’dakilerle kişi başına düşen gelirlerde kademeli bir yakınsama yaşadı.

Özellikle imalat, çoğunlukla düşük işgücü maliyetleri, iyi beceriler ve Orta ve Doğu Avrupa’da iyileşen yerel iş koşullarının ilgisini çeken otomotiv sektöründeki DYY girişi nedeniyle toparlandı. Büyük ölçüde Batı Avrupa ülkelerinden gelen bu offshoring, “doğuya yatırım yap, batıya ihraç et” olarak tanımlanıyor.

Etiketler: , , , , , , ,

Bir yanıt yazın