İçeriğe atla

Dijital ikiz

Bir petrol sondaj kulesinin dijital ikizi.

Dijital İkiz, gerçek dünya nesnelerinin, süreçlerinin veya sistemlerinin sanal bir simülasyonunu temsil eden bir dijital modeldir. İkizler, fiziksel nesnenin özelliklerini, performansını ve davranışını taklit ederek, gerçek zamanlı olarak analiz, tahmin ve optimizasyon sağlar.[1] Bu teknoloji, özellikle endüstriyel İnternet ve Nesnelerin İnterneti (IoT) alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.[2]

Tarihçe

Dijital İkiz kavramı, 2000'li yılların başında Dr. Michael Grieves[3] tarafından ortaya atılmıştır. İlk olarak NASA tarafından uzay araçlarının bakımı ve onarımı için kullanılmıştır. Günümüzde ise, dijital ikizler enerji, otomotiv, sağlık, imalat ve ulaştırma gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.[4]

Uygulamalar

Dijital İkiz teknolojisi, çeşitli alanlarda kullanılabilir:[5][6]

  1. Ürün Tasarımı ve Geliştirme: Dijital İkizler, ürünlerin tasarım aşamasında, performans ve dayanıklılık testlerinin gerçekleştirilmesine olanak tanır.
  2. Üretim: Üretim süreçlerini optimize etmek ve bakım ihtiyaçlarını önceden tahmin etmek için kullanılır.
  3. İşletme ve Bakım: Dijital İkizler, tesislerin ve ekipmanların işletme ve bakım süreçlerini optimize ederek, enerji verimliliğini artırır ve bakım maliyetlerini azaltır.
  4. Eğitim ve Simülasyon: Dijital İkizler, eğitim amacıyla kullanılarak, gerçek sistemler üzerinde çalışan personel için riskleri azaltır ve eğitimin kalitesini artırır.

Teknoloji

Dijital İkiz teknolojisi, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, sensörler ve ağlarla entegre edilerek, sürekli veri akışı sağlar. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) algoritmaları kullanarak, bu veriler analiz edilir ve gerçek zamanlı olarak fiziksel nesnenin durumu hakkında bilgi sağlar.[7]

Geleceği

Dijital İkiz teknolojisi, gelecekte daha da yaygın hale gelecektir. Yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki gelişmeler sayesinde, dijital ikizler daha sofistike ve doğru tahminler yapabilecekler. Ayrıca, IoT ve 5G gibi teknolojilerin gelişimi, dijital ikizlerin gerçek zamanlı veri toplama ve analiz kabiliyetlerini daha da artıracaktır. Bu teknoloji, sürdürülebilir kalkınma, enerji verimliliği ve akıllı şehirler gibi alanlarda önemli bir rol oynayabilir.[8]

İlgili Teknolojiler ve Kavramlar

  1. Nesnelerin İnterneti (IoT): Fiziksel dünyadaki nesnelerin internete bağlanarak veri toplaması ve paylaşması sağlayan bir teknolojidir.
  2. Yapay Zeka (AI): Bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zeka ve problem çözme yeteneklerine sahip olmasını sağlayan bir teknolojidir.
  3. Makine Öğrenimi (ML): Yapay zeka alt dalı olan makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek ve deneyim kazanarak daha iyi performans göstermesini sağlar.
  4. Sanal Gerçeklik (VR) ve Artırılmış Gerçeklik (AR): Sanal ve artırılmış gerçeklik teknolojileri, dijital ikizlerin kullanıcılar tarafından daha etkili bir şekilde deneyimlenmesine olanak tanır.[9]

Örnek Dijital İkiz Projeleri

  1. Siemens: Siemens, rüzgar türbinlerinin dijital ikizlerini kullanarak bakım süreçlerini optimize etmekte ve enerji üretim verimliliğini artırmaktadır.[10]
  2. GE Digital: GE Digital, enerji santrallerinin dijital ikizlerini kullanarak enerji verimliliğini artırmak ve bakım maliyetlerini azaltmak için çözümler sunmaktadır.[11]
  3. Rolls-Royce: Rolls-Royce, jet motorlarının dijital ikizlerini kullanarak performans ve bakım süreçlerini optimize etmektedir.[12]

Dijital İkiz teknolojisi, gerçek dünya nesnelerinin, süreçlerinin ve sistemlerinin sanal simülasyonlarını sağlayarak, analiz, tahmin ve optimizasyon imkanı sunmaktadır. Gelecekte, yapay zeka, makine öğrenimi ve IoT gibi teknolojilerin gelişimi sayesinde, dijital ikizlerin kullanımı daha da yaygınlaşacak ve birçok sektörde önemli bir etki yaratacaktır.

Kaynakça

  1. ^ "Dijital İkiz Teknolojisi Nedir? - Dijital İkiz Teknolojisine Ayrıntılı Bakış - AWS". Amazon Web Services, Inc. 13 Eylül 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Eylül 2023. 
  2. ^ "Digital Twin for maintenance: A literature review". 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 
  3. ^ "Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems". 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 
  4. ^ "Digital Twin: Origin to Future". 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 
  5. ^ "Dijital İkiz Nedir?". Makale. 21 Eylül 2023. 7 Haziran 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Eylül 2023. 
  6. ^ Sebastian Haag, Reiner Anderl. "Digital twin – Proof of concept". ScienceDirect. 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 
  7. ^ "Türk teknoloji şirketi Avrupa'da "dijital ikize" liderlik ediyor". www.aa.com.tr. 24 Nisan 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Eylül 2023. 
  8. ^ "Next Generation Digital Twin" (PDF). 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 
  9. ^ "Dijital Denetim ve Dijital İkiz Yönetimi". 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 
  10. ^ "Digital Twins with potential". 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 
  11. ^ "Digital Twin - GE Digital". 15 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 
  12. ^ "Digital twins - Rolls Royce". 18 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 15 Mart 2023. 

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Yapay zekâ</span> insani zekaya sahip makine ve yazılım geliştiren bilgisayar bilimleri dalı

Yapay zekâ ya da kısaca YZ,, insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından, doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. Güçlü yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ olarak etiketlenirken, doğal zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zekâ olarak adlandırılır. Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, yapay zekâ kavramı genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği öğrenme ve problem çözme gibi bilişsel eylemleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır.

<span class="mw-page-title-main">Biyometri</span>

Biyometri, yaşayan organizmaların ölçümlerine verilen genel isimdir. Kimlik doğrulama ve erişim kontrolü için insan vücudunun biyolojik özelliklerini kullanan sistemlerdir. Bu sistemler, parmak izi, yüz, göz, ses ve damar örüntüsü gibi çeşitli biyolojik veri türlerini tarayarak ve analiz ederek çalışır. Biyometri, gelişmekte olan bir teknolojidir ve gelecekte daha da yaygın olarak kullanılması muhtemeldir. Biyometrik sistemler daha ucuz ve daha güvenilir hale geldikçe, kimlik doğrulama ve erişim kontrolü için tercih edilen yöntem haline gelebilir.

Makine teorisi ve dinamiği, mekaniğin bütün dallarını bir arada kullanarak mekanizma dizayn etme işini üstlenen makine mühendisliğinin bir alanıdır. Dizaynı yapılacak makine veya aletin, sağlıklı bir şekilde çalışabilmesi ve uygun bir biçimde tasarlanabilmesi ve imalatının yapılabilmesi için, gerekli olan matematik ve fizik esaslı modellemenin oluşturularak gerekli analiz ve sentezlerin yapılabilmesi için yöntemler geliştirilmesi amacını güder. Belirli seviyede bir matematik bilgisi, mekanik ve dinamik bilgisi gerektirir.

<span class="mw-page-title-main">Sanal gerçeklik</span> gerçek veya kurgusal bir ortamda bulunmanın bilgisayar tarafından yapılan simülasyonu

Sanal gerçeklik, teknoloji kullanılarak oluşturulan kurgular ile gerçek ve hayalin birleştirilmesidir. Sanal öğrenme ortamları, gelişen teknolojinin eğitim-öğretim ortamlarına dahil edilmesiyle birlikte öğrencilerin öğrenme deneyimlerini zenginleştirmek için tasarlanmış platformlardır. Sanal öğrenme ortamları da teknoloji ile birlikte değişim ve gelişim göstermektedir. Son olarak sanal gerçeklik teknolojilerinin eğitim-öğretim ortamlarına dahil edilmeye hazır durumda olduğu ve eğitsel kazanımlar bakımından yüksek potansiyel taşıdığı görülmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Makine öğrenimi</span> algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanımıyla bilgisayarların yapacakları işleri kendileri çözebilmeleri

Makine öğrenimi (ML), veriden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleştirebilen ve dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bu, veri analizi yaparak örüntüler tespit etme ve tahminlerde bulunma yeteneğine dayanır. Son zamanlarda yapay sinir ağları, performans açısından önceki birçok yaklaşımı geride bırakmayı başardı.

<span class="mw-page-title-main">Artırılmış gerçeklik</span>

Artırılmış gerçeklik, gerçek dünyadaki çevrenin ve içindekilerin, bilgisayar tarafından üretilen; ses, görüntü, grafik ve GPS verileriyle zenginleştirilerek meydana getirilen canlı veya dolaylı fiziksel görünümüdür. Bu kavram kısaca gerçekliğin bilgisayar tarafından değiştirilmesi ve artırılmasıdır. Teknoloji kişinin gerçekliğini zenginleştirme işlevini görür. Buna karşın sanal gerçeklikte ise gerçek dünya yerine tasarlanıp canlandırılmış bir dünya vardır.

Enerji sistemleri mühendisliği; enerji üretimi, iletimi ve kullanımı konularında maksimum verim hedefi güden mühendislik branşıdır. Makine, elektrik ve kimya mühendisliği bölümleri ile ortak çalışma alanları vardır.

Chatbot, kullanıcı ile genellikle metin, bazı durumlarda ise konuşma yoluyla diyalog kurarak bilgi veren veya bir işlemi gerçekleştiren bir yazılımdır.

Sanal asistanlar, daha önce insanlar tarafından yapılan işleri veya hizmetleri, kullanıcılarından soru ve talepleri ile gerçekleştiren yazılımlardır. Genellikler chatbot kavramı ile aynı anlamda kullanılırlar ancak sanal asistanlar daha geniş bir alanda hizmet verirler. Sanal asistanlar kullanıcı ile yazı veya konuşma yoluyla etkileşim kurabilirler. Kullanıcılar sanal asistanlara soru sorabilirler, müziğin sesini açmak veya ısıtıcıyı kısmak gibi basit direktifler verebilirler, takvimlerini düzenlemesini veya uçak bileti almasını isteyebilirler.

Dijital dönüşüm, toplumsal ve sektörel ihtiyaçlara dijital teknolojilerin entegrasyonuyla çözüm bulmanın ve buna bağlı olarak iş akışlarının ve kültürün gelişmesi ve değişmesi sürecini tanımlayan bir kavramdır. Yaratıcılığı ve inovasyonu merkeze alan dijital dönüşüm, geleneksel metodlardan daha verimli sonuçlar elde etmek için ortaya çıkmıştır. Dijital Dönüşüm, insan ve çevre odağında, teknolojinin sosyolojiyle etkileşiminden ortaya çıkan “yaratıcı yıkımla”, toplumsal olarak yeni bir yönetim, üretim ve yaşam sürecine değişerek dönüşümü olarak da ifade edilebilir.

Robotik süreç otomasyonu, metaforik yazılım robotlarına (botlar) veya yapay zekaya (AI) / dijital işçilere dayalı bir iş süreci otomasyon teknolojisi biçimidir. Bazen yazılım robotları olarak adlandırılır.

Tarımsal verimliliğini artırmak için toprak ve ürün yönetimini, kaynakların daha ekonomik kullanımı ile çevreye verilen zararın en aza indirilmesini sağlayan tekniktir. Bu kapsamda klasik üretimden vazgeçilerek, araziyi homojen olmayan değişken bir yaklaşımla ele alan bir sistemin uygulanması amaçlanmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayarlı görü</span> görsellerden veri bilgisi çıkartmak

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Sayısal Patoloji</span>

Sayısal Patoloji ve ya Dijital patoloji, sayısallaştırılmış (dijitalleştirilmiş) patoloji örnek slaytlarından üretilen bilgilere dayalı olarak veri yönetimine odaklanan bir patoloji alt alanıdır. Bilgisayar tabanlı teknolojinin kullanılmasıyla dijital patoloji, sanal mikroskopi kullanır. Mikroskop slaytları, bir bilgisayar monitöründe görüntülenebilen, yönetilebilen, paylaşılabilen ve analiz edilebilen dijital slaytlara dönüştürülür. Sanal mikroskopinin bir diğer adı olan Bütün Slayt Görüntüleme uygulamasıyla dijital patoloji alanı büyümektedir. Ayrıca Yapay Zeka ve Makine Öğrenimindeki başarıya bağlı olarak hastalıkların tanısı ve gidişatının öngörüsü için tanısal tıpta ve araştırmalarda ucuz ve hızlı çözümler sunmaktadır.

Semantic Scholar, Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nde geliştirilen ve Kasım 2015'te halka açık olarak yayınlanan bilimsel literatür için yapay zekâ destekli bir araştırma aracıdır. Bilimsel makaleler için özetler sağlamak üzere doğal dil işlemedeki gelişmeleri kullanır. Semantic Scholar ekibi, yapay zekanın doğal dil işleme, makine öğrenimi, İnsan-bilgisayar etkileşimi ve bilgi çekme alanlarında kullanımını aktif olarak araştırmaktadır.

Google AI, Google'ın yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki çalışmalarını yürüten ve geliştiren 2017 tarihinde kurulmuş bir teknoloji bölümüdür.

Sigorta teknolojisi (Insurtech), geleneksel sigorta endüstrisine dijital dönüşüm getiren ve teknoloji odaklı yenilikler sunan bir terimdir. Bu yeni teknolojiler, büyük veri analitiği, yapay zeka, makine öğrenimi ve blok zinciri gibi alanları kapsar. Bu sayede, sigorta süreçleri daha hızlı ve daha etkili bir şekilde gerçekleştirilirken, müşteri deneyimi ve hizmet kalitesi önemli ölçüde artırılır.

Düzenlemeleri izleme teknolojisi ya da İngilizce olarak, Regulatory Technology (Regtech), finansal kurumların düzenleyici uyumluluk süreçlerini kolaylaştırmak ve geliştirmek için teknolojik çözümleri kullanma yaklaşımını ifade eder. Bu teknolojik yenilikler, finans sektöründe giderek artan düzenlemelerle başa çıkmak ve uyumluluk süreçlerini daha verimli hale getirmek için kullanılır.

Araçların interneti, sensörler, yazılımlar ve teknolojilerle donatılmış bir araç ağıdır. Tüketici pazarında, IoV teknolojisi en çok nesnelerin yapay zekası, nesnelerin interneti, nesnelerin ağı, akıllı şehirler ve otonom arabalarla ilişkilidir.

<span class="mw-page-title-main">Ağ simülasyonu</span>

Bilgisayar ağı araştırmalarında, ağ simülasyonu bir yazılım programının gerçek bir ağın davranışını kopyaladığı bir tekniktir. Bu, yönlendiriciler, anahtarlar, düğümler, erişim noktaları, bağlantılar vb. gibi farklı ağ varlıkları arasındaki etkileşimlerin hesaplanmasıyla elde edilir. Çoğu simülatör, durum değişkenlerinin zaman içinde ayrık noktalarda değiştiği sistemlerin modellendiği ayrık olay simülasyonunu kullanır. Ağın ve desteklediği çeşitli uygulama ve hizmetlerin davranışı daha sonra bir test laboratuvarında gözlemlenebilir; ağın/protokollerin farklı koşullar altında nasıl davranacağını değerlendirmek için ortamın çeşitli özellikleri de kontrollü bir şekilde değiştirilebilir.


Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.