İçeriğe atla

Siber fiziksel sistem

Siber-fiziksel sistemler (SFS), fiziksel bir mekanizmanın bilgisayar tabanlı algoritmalar tarafından kontrol edildiği veya izlendiği sistemlerdir. Siber-fiziksel sistemlerde, fiziksel ve yazılım bileşenleri derinlemesine iç içe geçmiştir, farklı mekansal ve zamansal ölçeklerde çalışabilir, çoklu ve farklı davranışsal modaliteler sergileyebilir ve bağlamla değişen şekillerde birbirleriyle etkileşime girebilir.[1] SFS örnekleri arasında akıllı şebeke, otonom otomobil sistemleri, tıbbi izleme, endüstriyel kontrol sistemleri, robotik sistemler ve otomatik pilot aviyonik projeleri sayılabilir.[2]

SFS, disiplinlerarası yaklaşımları, sibernetik, mekatronik, tasarım ve süreç bilimini birleştirme teorisini içerir.[3][4][5] Sürecin genel gidişatı genellikle gömülü sistemler olarak adlandırılır. Gömülü sistemlerde, daha çok hesaplama öğelerine yönelim varken, fiziksel öğeler ve hesaplama öğeleri arasındaki bağlantıya daha az eğilim vardır. SFS aynı temel mimariyi paylaşan Nesnelerin İnterneti'ne (IoT) benzer; yine de SFS, fiziksel ve hesaplama unsurları arasında daha yüksek bir kombinasyon ve koordinasyon sunar.[6]

Siber-fiziksel sistemlerin öncü alanları; havacılık, otomotiv, kimyasal süreçler, sivil altyapı, enerji, sağlık, üretim, ulaşım, eğlence ve tüketici aletleri gibi çeşitli alanlardır.[2]

Genel bakış

Daha geleneksel gömülü sistemlerin aksine, tam teşekküllü bir SFS tipik olarak bağımsız cihazlar yerine fiziksel giriş ve çıkışla etkileşen öğeler ağı olarak tasarlanmıştır.[7] Bu kavram, hesaplama zekasına uygun bir yaklaşım sergiler. Dolayısıyla robotik ve sensör ağları arasındaki akıllı mekanizmalara yakından bağlıdır. Bilim ve mühendislikte devam eden ilerlemeler, akıllı mekanizmalarla hesaplama ve fiziksel öğeler arasındaki bağlantıyı geliştirerek siber-fiziksel sistemlerin uyumluluğunu, özerkliğini, verimliliğini, işlevselliğini, güvenilirliğini, güvenliğini ve kullanılabilirliğini artırır.[8] Bu, siber-fiziksel sistemlerin potansiyelini çeşitli yönlerde genişletmektedir: müdahale (örn. Çarpışmadan kaçınma ); hassasiyet (örneğin, robotik cerrahi ve nano seviye imalat); tehlikeli veya erişilemeyen ortamlarda çalışma (ör. arama kurtarma, yangınla mücadele ve derin deniz keşfi ); koordinasyon (örneğin, hava trafik kontrolü, savaş savaşı); verimlilik (ör. sıfır net enerji binaları ); ve insan kabiliyetlerinin arttırılması (örneğin, sağlık bakımı izleme ve tedariki).[9]

Mobil Siber-Fiziksel Sistemler

Mobil siber-fiziksel sistemler, adından da anlaşılacağı üzere hareket edebilme yeteneğine sahiptir ve siber-fiziksel sistemlerin önemli bir alt kategorisidir. Mobil fiziksel sistemlere örnek olarak insanlar veya hayvanlar tarafından taşınan mobil robotik ve elektronikler verilebilir. Akıllı telefonların popülaritesindeki artış, mobil siber-fiziksel sistemler alanına olan ilgiyi artırmıştır. Akıllı telefon platformları, en ideal mobil siber-fiziksel sistemlerin başında gelmektedir. Bunun nedenini aşağıdaki gibi sıralayabiliriz:

  • İşleme yeteneği, yerel depolama gibi önemli hesaplama kaynakları
  • Dokunmatik ekranlar, kameralar, GPS çipleri, hoparlörler, mikrofon, ışık sensörleri, yakınlık sensörleri gibi çoklu duyusal giriş / çıkış cihazları
  • Cihazları İnternet'e veya diğer cihazlara bağlamak için WiFi, 4G, EDGE, Bluetooth gibi çoklu iletişim mekanizmaları
  • Java,[10] C # veya JavaScript gibi mobil SFS düğüm yazılımının hızlı bir şekilde geliştirilmesini sağlayan yüksek düzey programlama dilleri
  • Google Play Store ve Apple App Store gibi kolayca kullanılabilen uygulama dağıtım mekanizmaları
  • Bataryanın sık sık yeniden şarj edilmesi dahil son kullanıcı bakımı

Yerel olarak(lokal çalışma ortamında) mevcut olandan daha fazla kaynak gerektiren görevler için; akıllı telefon tabanlı mobil siber-fiziksel sistem düğümlerinin hızlı aksiyon almaları için ortak bir mekanizma kullanılır. Bunu yapmak için mobil siber-fiziksel sistemi, bir sunucuya veya bulut ortamına bağlayarak bir ağ bağlantısı kurulur. Böylece karmaşık işlem görevlerini gerçekleştirmek mümkün kılınır. Aksi halde kaynak gerektiren görevler yerel kaynak kısıtlamaları altında imkânsızdır.[11] Mobil siber-fiziksel sistemlere örnek olarak; CO2 emisyonlarını izleme ve analiz etme,[12] trafik kazalarını tespit etme, sigorta telematiği[13] ve ilk yanıtlayanlara durumsal farkındalık hizmetleri sağlama,[14][15] trafiği ölçme,[16] ve kalp hastalarını izlemek[17] projeleri verilebilir.

Örnekler

SFS'nin yaygın uygulamaları tipik olarak sensör tabanlı iletişim özellikli otonom sistemlerdir. Örneğin, birçok kablosuz sensör ağı ortamın bazı koşullarını izler ve işlenen bilgileri merkezi bir düğüme aktarır. Diğer SFS türleri arasında akıllı şebeke,[18] otonom otomotiv sistemleri, tıbbi izleme, proses kontrol sistemleri, dağıtılmış robotik ve otomatik pilot aviyonik projeleri bulunmaktadır.

Böyle bir sistemin gerçek dünyadaki örneklerinden biri MIT'deki Dağıtık Robot Bahçesi'dir. Bahçe, her domatesin ayrı ayrı durumunu izleyen sensör ağı ile donatılmıştır. Bu sistem, domates bitkileriyle dolu bir bahçede dağıtılmış algılamayı; navigasyon, manipülasyon ve kablosuz ağları birleştirirerek sağlar.[19]

Idaho Ulusal Laboratuvarı ve esnek kontrol sistemlerini araştıran işbirlikçiler, kritik altyapıyı oluşturan SFS'nin kontrol sistemlerine odaklanmaktadırlar. Bu çalışma, yeni nesil siber-fiziksel sistem tasarımına bütünsel bir yaklaşım getiriyor ve siber güvenlik,[20] insan etkileşimi ve karmaşık bağımlılıklar gibi iyi ölçülmeyen esneklik yönlerini göz önünde bulunduruyor.

Diğer bir örnek, MIT'in devam eden CarTel projesidir. Bu proje, Boston bölgesindeki bir taksi filosunun gerçek zamanlı trafik bilgilerini toplamaktadır. Geçmiş verilerle birlikte kullanılan bu bilgiler, günün belirli bir saati için en hızlı rotaları hesaplamakta kullanılır.[21]

SFS ayrıca elektrik şebekelerinde, özellikle akıllı şebekeler bağlamında, dağıtılmış yenilenebilir üretimin entegrasyonunu geliştirmek için kontrol mekanizması sağlar. Rüzgar çiftliği üretimi çok yüksek olduğunda şebekedeki akım akışını sınırlamak için özel iyileştirici eylem şeması gereklidir. Dağıtık SFS bu tür sorunlar için temel bir çözümdür[22]

Endüstri alanında bulut teknolojileri tarafından desteklenen siber-fiziksel sistemler; Schneider Electric, SAP, Honeywell, Microsoft gibi ortaklarla birlikte Avrupa Komisyonu'nun IMC-EZOP projesi kapsamında Endüstri 4.0 için yeni yaklaşımlar[23][24][25] geliştirilmesine yol açmıştır.

Gelecekteki imalatlar için siber-fiziksel modeller — Siber-fiziksel sistem geliştirme motivasyonu sayesinde “birleştirilmiş-model” yaklaşımı üretilmiştir.[26] Birleştirilmiş model, bulut platformunda çalışan ve hem veriye dayalı analitik algoritmaların hem de diğer mevcut fiziksel bilgilerin entegre bilgisini kullanarak, sistemin sağlık durumunu simüle eden gerçek makinenin dijital ikizidir. Birleştirilmiş model ilk olarak, erken tasarım aşamasında bir dijital görüntü oluşturur. Sistem tasarımı ve fiziksel bilgi, gelecek analiz için referans olarak bir simülasyon modelinin oluşturulduğu ürün tasarımı sırasında günlüğe kaydedilir. Başlangıç parametreleri istatistiksel olarak genelleştirilebilir ve testten elde edilen veriler veya parametre tahmini kullanılarak üretim süreci ayarlanabilir. Simülasyon modeli, daha sonraki kullanım aşamasında makine durumunu sürekli olarak kaydedebilen ve takip edebilen gerçek makinenin yansıtılmış bir görüntüsü olarak düşünülebilir. Son olarak, bulut bilişim teknolojisi tarafından sunulan her yerden sağlanabilen bağlantı sayesinde birleştirilmiş model, gerçek ekipmanlara veya makine verilerine fiziksel erişimin sınırlı olduğu durumlarda dahi fabrika yöneticileri için erişilebilirlik sağlar. Bu özellikler sayesinde siber-fiziksel sistem üretimi için son derece elverişli bir ortam oluşmaktadır.[27][28]

Tasarım

Gömülü ve siber-fiziksel sistemlerin geliştirilmesindeki bir zorluk, bu sistemlerin tasarım uygulamalarında yer alan yazılım ve makine mühendisliği gibi çeşitli mühendislik disiplinleri arasındaki büyük farklardır. Buna ek olarak, bugün itibarıyla tasarım uygulamaları açısından bakacak olursak, SFS'de yer alan disiplinlerin tümünü kapsayacak ortak bir “dil” yoktur. Bugün, hızlı inovasyonun gerekli olduğu varsayılan bir pazarda, tüm disiplinlerden mühendislerin sistem tasarımlarını işbirliği içinde araştırabilmeleri, yazılım ve fiziksel unsurlara sorumluluklar tahsis edebilmeleri ve aralarındaki ödünleşmeleri analiz edebilmeleri gerekmektedir. Son çalışmalar göre; SFS sistemlerinde yer alan farklı disiplinleri birleştirmek için yeni araçlar veya tasarım yöntemleri uygulamak yerine ortak simülasyon kullanmak mümkündür.[29] MODELISAR projesinden elde edilen sonuçlar, bu yaklaşımın İşlevsel Maket Arayüzü biçiminde eş-simülasyon için yeni bir standart önererek uygulanabilir olduğunu göstermektedir.

Bir siber-fiziksel üretim sisteminin tasarlanması ve uygulanması 5C mimarisine (bağlantı(connection), dönüştürme(conversion), siber(cyber), kavrama(cognition) ve yapılandırma(configuration)) dayalı olarak yapılabilir.[30] "Bağlantı" seviyesinde, cihazlar kendiliğinden bağlanabilecek ve kendini algılayacak şekilde tasarlanırlar. "Dönüştürme" seviyesinde, bağlı cihazlardan ve sensörlerden gelen veriler, makinelerin kendi potansiyel sorunlarını kendinilerinin tahmin etmesini ve kendi kritik sorunlarının özelliklerini tanıması amaçlanmaktadır. "Siber" düzeyde, her makine kendi alet(fiziksel) özelliklerini kullanarak kendi "ikiz" ini yaratır ve "Zaman-Makine" metodolojisine dayanarak makine sağlığı(doğru tasarlanmış makine) modelini daha da karakterize eder. Siber uzayda "ikiz" üretmenin amaçlarından biri, uçtan uca performans için gereken ileri düzeydeki karşılaştırmaları, kendi kendine yapabilmeyi sağlamaktır. "Kavrama" düzeyinde, öz-değerlendirme ve öz-değerlendirmenin sonuçları, kullanıcılara potansiyel sorunların içeriğini ve bağlamını, "Infographic" yani bilgi görseli olarak sunulmaktadır. "Konfigürasyon" seviyesinde, makine veya üretim sistemi, esnek performans elde etmek için öncelik ve risk kriterlerine göre yeniden yapılandırılabilir.[31]

Orijinal "ikiz model" fikri, fiziksel bir işlemin sanal bir işlemle, akıllı bir birleştirme aracısıyla birleştirilmesi[32] fikrinden gelmiştir. Bu kavramın ayrıntılı versiyonu, ilgili kaynakçada sunulmuştur.[33]

Konunun Önemi

ABD Ulusal Bilim Vakfı (NSF-National Science Foundation) siber-fiziksel sistemleri önemli bir araştırma alanı olarak tanımlamıştır.[34] 2006 yılının sonlarından itibaren NSF ve diğer ABD federal ajansları, siber-fiziksel sistemler üzerine çeşitli çalıştaylara sponsor olmaktadırlar.[35][36][37][38][39][40][41][42][43]

Ayrıca bakınız

Kaynakça

  1. ^ "US National Science Foundation, Cyber-Physical Systems (CPS) 8 Mayıs 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi."
  2. ^ a b Khaitan et al., "Design Techniques and Applications of Cyber Physical Systems: A Survey 25 Ocak 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.", IEEE Systems Journal, 2014.
  3. ^ Hancu (2007). "Mechatronic approach for design and control of a hydraulic 3-dof parallel robot". The 18th International DAAAM Symposium, "Intelligent Manufacturing & Automation: Focus on Creativity, Responsibility and Ethics of Engineers". 
  4. ^ Lee, E.A., Seshia, S.A.: Introduction to Embedded Systems - A Cyber-Physical Systems Approach. LeeSeshia.org, 2011.
  5. ^ Suh, S.C., Carbone, J.N., Eroglu, A.E.: Applied Cyber-Physical Systems. Springer, 2014.
  6. ^ Rad (2015). "Smart Monitoring of Potato Crop: A Cyber-Physical System Architecture Model in the Field of Precision Agriculture". Conference Agriculture for Life, Life for Agriculture. Cilt 6. ss. 73-79. 
  7. ^ Lee (23 Ocak 2008). "Cyber Physical Systems: Design Challenges". University of California, Berkeley Technical Report No. UCB/EECS-2008-8. 30 Mayıs 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Haziran 2008. 
  8. ^ C.Alippi: Intelligence for Embedded Systems 2 Mart 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Springer Verlag, 2014, 283pp, 978-3-319-05278-6.
  9. ^ "Cyber-physical systems". Program Announcements & Information. The National Science Foundation, 4201 Wilson Boulevard, Arlington, Virginia 22230, USA. 30 Eylül 2008. 16 Ocak 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Temmuz 2009. 
  10. ^ "Virtual Machine for running Java Applications on a CPS". 29 Mayıs 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Nisan 2012. 
  11. ^ White, Jules; Clarke, S.; Dougherty, B.; Thompson, C.; Schmidt, D. "R&D Challenges and Solutions for Mobile Cyber-Physical Applications and Supporting Internet Services" (PDF). Springer Journal of Internet Services and Applications. 4 Ağustos 2016 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Şubat 2011. 
  12. ^ J. Froehlich, T. Dillahunt, P. Klasnja, J. Mankoff, S. Consolvo, B. Harrison, and J. Landay, "UbiGreen: investigating a mobile tool for tracking and supporting green transportation habits," in Proceedings of the 27th international conference on Human factors in computing systems. ACM, 2009, pp. 1043–1052.
  13. ^ P. Handel, I. Skog, J. Wahlstrom, F. Bonawide, R. Welsh, J. Ohlsson, and M. Ohlsson: Insurance telematics: opportunities and challenges with the smartphone solution, Intelligent Transportation Systems Magazine, IEEE, vol.6, no.4, pp. 57-70, winter 2014, DOI:10.1109/MITS.2014.2343262
  14. ^ Thompson, C.; White, J.; Dougherty, B.; Schmidt, D. C. (2009). "Optimizing Mobile Application Performance with Model–Driven Engineering" (PDF). Software Technologies for Embedded and Ubiquitous Systems. Lecture Notes in Computer Science (İngilizce). 5860. s. 36. doi:10.1007/978-3-642-10265-3_4. ISBN 978-3-642-10264-6. 
  15. ^ Jones (2001). "Forecasting traffic flow". IEEE Spectrum. Cilt 38. ss. 90-91. 
  16. ^ Rose, G. (2006). "Mobile Phones as Traffic Probes: Practices, Prospects and Issues". Transport Reviews. 26 (3). ss. 275-291. doi:10.1080/01441640500361108. 
  17. ^ Leijdekkers, P. (2006). "Personal Heart Monitoring and Rehabilitation System using Smart Phones". 2006 International Conference on Mobile Business. p. 29. doi:10.1109/ICMB.2006.39. hdl:10453/2740. ISBN 0-7695-2595-4.
  18. ^ S. Karnouskos: Cyber-Physical Systems in the Smart Grid (PDF; 79 kB). In:Industrial Informatics (INDIN), 2011 9th IEEE International Conference on, July 2011. Retrieved 20 Apr 2014.
  19. ^ "The Distributed Robotics Garden". people.csail.mit.edu. 2011. 5 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Kasım 2011. 
  20. ^ Loukas, George (2015). Cyber-Physical Attacks: A Growing Invisible Threat. Butterworth-Heinemann. ISBN 9780128012901. 23 Mart 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Nisan 2020. 
  21. ^ "CarTel [MIT Cartel]". cartel.csail.mit.edu. 2011. 11 Ağustos 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Kasım 2011. 
  22. ^ Liu (Kasım–Aralık 2017). "Decentralized State Estimation and Remedial Control Action for Minimum Wind Curtailment Using Distributed Computing Platform". IEEE Transactions on Industry Applications. 53 (6). s. 5915. 
  23. ^ A. W. Colombo, T. Bangemann, S. Karnouskos, J. Delsing, P. Stluka, R. Harrison, F. Jammes, and J. Lastra: Industrial Cloud-based Cyber- Physical Systems: The IMC-AESOP Approach 15 Şubat 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Springer Verlag, 2014, 978-3-319-05623-4.
  24. ^ Wu (2014). "Cloud-Based Design and Manufacturing: A New Paradigm in Digital Manufacturing and Design Innovation" (PDF). Computer-Aided Design. Cilt 59. ss. 1-14. 17 Mayıs 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 10 Nisan 2020. 
  25. ^ Wu, D., Rosen, D.W., & Schaefer, D. (2014). Cloud-Based Design and Manufacturing: Status and Promise. In: Schaefer, D. (Ed): Cloud-Based Design and Manufacturing: A Service-Oriented Product Development Paradigm for the 21st Century, Springer, London, UK, pp.1-24.
  26. ^ Lee (2014). "Recent Advances and Trends of Cyber-Physical Systems and Big Data Analytics in Industrial Informatics". IEEE Int. Conference on Industrial Informatics (INDIN) 2014. 
  27. ^ Lee (2013). "Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment". Manufacturing Letters. 1 (1). ss. 38-41. 
  28. ^ Predictive manufacturing system
  29. ^ J .Fitzgerald, P.G. Larsen, M. Verhoef (Eds.): Collaborative Design for Embedded Systems: Co-modelling and Co-simulation. Springer Verlag, 2014, 978-3-642-54118-6.
  30. ^ "IMS_CPS — IMS Center". www.imscenter.net. 27 Mayıs 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Ekim 2014. 
  31. ^ Lee (Ocak 2015). "A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems". Manufacturing Letters. Cilt 3. ss. 18-23. 
  32. ^ Lee (Ocak 1998). "Teleservice engineering in manufacturing: challenges and opportunities". International Journal of Machine Tools and Manufacture. 38 (8). ss. 901-910. 
  33. ^ Lee (1993). "Analysis of machine degradation using a neural network based pattern discrimination model". Journal of Manufacturing Systems. 12 (5). ss. 379-387. 
  34. ^ Wolf (Kasım 2007). "The Good News and the Bad News (Embedded Computing Column". IEEE Computer. 40 (11). ss. 104-105. 
  35. ^ "NSF Workshop On Cyber-Physical Systems". 17 Mayıs 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Haziran 2008. 
  36. ^ "Beyond SCADA: Networked Embedded Control for Cyber Physical Systems". 17 Ocak 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Haziran 2008. 
  37. ^ "NSF Cyber-Physical Systems Summit". 12 Mayıs 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Ağustos 2008. 
  38. ^ "National Workshop on High-Confidence Automotive Cyber-Physical Systems". 27 Ağustos 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Ağustos 2008. 
  39. ^ "National Workshop on Composable and Systems Technologies for High-Confidence Cyber-Physical Systems". 15 Aralık 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Ağustos 2008. 
  40. ^ "National Workshop on High-Confidence Software Platforms for Cyber-Physical Systems (HCSP-CPS)". 17 Aralık 2006 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Ağustos 2008. 
  41. ^ "New Research Directions for Future Cyber-Physical Energy Systems". 6 Haziran 2009 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Haziran 2009. 
  42. ^ "Bridging the Cyber, Physical, and Social Worlds". 16 Temmuz 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Şubat 2011. 
  43. ^ "NIST Foundations for Innovation in Cyber-Physical Systems Workshop". 20 Ağustos 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Şubat 2012. 

Daha Fazla Bilgi

Dış bağlantılar

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Makine</span> herhangi bir enerji türünü başka bir enerjiye dönüştürmek, belli bir güçten yararlanarak bir işi yapmak veya etki oluşturmak için dişliler, yataklar ve miller gibi çeşitli makine elemanlarından oluşan düzenekler bütünü

Makine, bir iş yapmak için kuvvet uygulamak ve hareketi kontrol etmek için güç kullanan fiziksel bir sistemdir. Terim genellikle motor kullanan yapay cihazlara veya moleküler makineler gibi doğal biyolojik makromoleküllere de uygulanır.

<span class="mw-page-title-main">Mekatronik</span> Mekatronik , insanların ruhundaki bileşenleri birbirlerine karışmadan yok olana kadar çarpışmasını sağlayan bir alet ismidir

Mekatronik, mekanik ve elektronik kelimelerinin uygun bir şekilde birleştirilmesinden oluşmuştur ve ilk kez 1969 yılında Japon Yasukawa Elektrik Şirketi'nden bir mühendis makine ve elektronik mühendisliği alanlarının birleşmesi anlamında "mekatronik" kelimesini kullanmıştır.Mekatronik kelimesi aynı zamanda Avrupa Kıtası'nda da yıllardır kullanılmaktadır. Her ne kadar Amerika ve İngiltere'de ayrı bir çalışma ve uygulama alanı olarak kabulü yavaş gerçekleşse de, lisans, yüksek lisans ve doktora seviyesinde açılmakta olan ders sayısındaki artış, mekatroniğin bütün dünyada ayrı bir disiplin olarak kabul edildiğinin bir göstergesidir. Mekatronik, makine, elektronik, yazılım ve kontrol mühendisliğine dayanan, çok kontrollü bir mühendislik dalıdır. Gelişen teknolojiye bağlı olarak birçok alan ve sektörle bağlantılı olan mekatronik hemen her evin içinde kullanılan elektronik cihazların üretiminde kullanılmaktadır.

Gerçek zaman sistemleri, yazılım ve donanım sistemlerinin zaman kısıtlamaları altında bir etkiye tepki verebilmesi için tasarlanan sistemlerdir. Hızla ilgili değildir.

<span class="mw-page-title-main">Saldırı tespit sistemleri</span>

Saldırı Tespit Sistemleri (STS) (İngilizce: Intrusion Detection Systems (IDS)), ağlara veya sistemlere karşı yapılan kötü niyetli aktiviteleri ya da politika ihlallerini izlemeye yarayan cihaz ya da yazılımlardır. Tespit edilen herhangi bir aktivite veya ihlal, ya bir yöneticiye bildirilir ya da bir güvenlik bilgi ve olay yönetimi (SIEM) sistemi kullanılarak merkezi olarak toplanır. SIEM sistemi, çeşitli kaynaklardan gelen çıktıları birleştirir ve kötü niyetli alarmı yanlış alarmlardan ayırmak için alarm filtreleme teknikleri kullanır.

<span class="mw-page-title-main">HTC Dream</span> HTC üretimi android cep telefonu

HTC Dream HTC tarafından geliştirilen bir akıllı telefondur. İlk kez Eylül 2008'de piyasaya çıkan Dream, Linux tabanlı Android işletim sistemini piyasaya süren ve Google ve Open Handset Alliance tarafından daha da geliştirilen ve zamanın diğer önemli akıllı telefon platformlarına açık bir rakip yaratan ilk cihaz oldu. İşletim sistemi, özelleştirilebilir bir grafik kullanıcı arayüzü, Gmail gibi Google hizmetleri ile entegrasyon, uygulamalar tarafından gönderilen son iletilerin bir listesini gösteren bir bildirim sistemi ve ek uygulamalar indirmek için Android Market sunmaktadır.

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

Nesnelerin interneti, fiziksel nesnelerin birbirleriyle veya daha büyük sistemlerle bağlantılı olduğu iletişim ağıdır. İnternet üzerinden diğer cihazlara ve sistemlere bağlanmak ve veri alışverişi yapmak amacıyla sensörler, yazılımlar ve diğer teknolojilerle gömülüdür. Nesnelerin tekil anahtar ile işaretlenerek internet altyapısı üzerinden birlikte çalışabilmesi ve bu sayede küçük parçaların toplamından daha büyük değerler oluşturulması öngörülmüştür. Askeri sistem için "askerî nesnelerin interneti" yaratılmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Android Auto</span> Android işletim sisteminin araç sürümü

Android Auto, Google tarafından geliştirilen bir akıllı telefon projeksiyon standardı ve Android işletim sisteminde çalışan mobil cihazların sağladığı gösterge ünitesidir. Android Auto Google I/O 2014'te, 25 Haziran 2014 tarihinde ilan edildi. Android Oto mobil uygulaması 19 Mart 2015 tarihinde yayımlandı. Standart sürücülere, GPS haritalama / navigasyon, müzik çalma, SMS, telefon ve web araması üzerinde kontrol sunar. Ses komutları ile güvenli sürüş sağlamak için ellerle serbest çalışmasının vurgulanmasına rağmen, dokunmatik ekran ve düğme kontrollü gösterge ünitesi görüntülemesi de desteklenecektir. Uyumlu uygulamalar Google Haritalar, Google Play Müzik, Spotify, Songza, Stitcher Radio, iHeartRadio ve TuneIn, MLB at Bat içerir. Mart 2017 yılında arabalar için özel olarak tasarlanmış işletim sistemi, Android Automotive sistemi de sunuldu.

Windows Embedded CE 6.0 veya Windows CE 6.0 Microsoft Windows gömülü işletim altıncı büyük sürümüdür. Böyle endüstriyel kontrol ve dijital kameralar gibi tüketici elektroniği cihazlarına kurumsal özel araçlar hedefleyir. Her işlem 32 MB-dan 2 GB-a kadar, sanal adres alanı alır. CE 6.0-da önceki sürümlerinden 32 işlem limitinden, 32.768 süreçlerini destekleyen bir çekirdek bulunmaktadır.

Windows Embedded Automotive Windows'un Windows Embedded işletim sisteminin alt familyasıdır, otomobillerde bilgisayar sistemlerinde kullanılmak üzere Windows CE tabanlı Embeddeddir. İşletim sistemi Ağustos 1995 yılında kurulan Microsoft Otomotiv İş Birimi aracılığıyla Microsoft tarafından geliştirilmiştir. Microsoft'un Otomotiv İş Birimi tarafından inşa edilen ilk otomotiv ürünü Carputer olarak 4 Aralık 1998 tarihinde giriş yaptı ve aynı zamanda Ford Sync, Kia UVO ve Blue & Me modellerini içerir. Microsoft Otomotiv İş Birimi otomotiv aygıtları yanı sıra, cihazların kendileri için kullanılan yazılım platformları inşa etti. Geçerli odaklı yazılım platformları üzerinde iki ürün, Microsoft Auto ve Windows Otomotiv içerir.

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

Sistem ve yazılım mühendisliğindeki işlev modeli modellenen sistem veya konu alanının işlevlerinin yapısal temsilidir.

Bir sistem mimarisi veya çoklu sistemlerin mimarisi; sistemin yapısını, davranışını ve biçimselliğini tanımlayan kavramsal modeldir. Bir mimari tanımı; sistemin yapıları ve davranışları hakkında mantıksallığı destekleyecek şekilde organize edilen ilişkiselliğin standart bir açıklaması veya temsilidir.

Fiziksel kopyalanamayan fonksiyon (FKF), çözülmesi kolay fakat tahmin edilmesi oldukça zor olan bir fonksiyonun fiziksel bir yapıda şekillendiği bir oluşumdur.

Fizikte, fiziksel evrenin analiz edilmek amacıyla seçilmiş bir kısmına fiziksel sistem denir. Sistemin dışındaki her şeye Çevre (sistemler) denir. Çevrenin, incelenen sistem üzerine etkisi olmayan özellikleri yok sayılır.

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

Atomlar arası potansiyeller, uzayda belirli pozisyonlara sahip atomlardan oluşan bir atom sisteminin potansiyel enerjisini hesaplamak amaçlı kullanılan matematiksel fonksiyonlardır. Atomlar-arası potansiyeller, kimya, moleküler fizik ve malzeme fiziğindeki moleküler mekanik ve moleküler dinamik simülasyonlarının fiziksel temeli olarak çokça kullanılırlar. Bazen kohezyon, termal genleşme ve malzemelerin elastik özellikleri gibi etkilerle bağlantılı olarak kullanılmaktadırlar.

Yapay zeka araştırmalarında sorunların, mantığın ve araştırmanın ileri düzey "sembolik" temsillerine dayanan tüm yöntemlerin toplanması için kullanılan terimdir. Sembolik YZ, 1950'lerin ortalarından 1980'lerin sonuna kadar YZ araştırmalarının baskın paradigmasıydı. 23 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. 23 Mayıs 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.

<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.

Bir hibrit sistem, hem sürekli hem de ayrık dinamik davranış sergileyen dinamik bir sistemdir. Başka bir değişle hem akabilen hem de zıplayabilen bir sistemtir. Genellikle, "hibrit dinamik sistem" terimi, sinir ağlarını ve bulanık mantığı veya elektrikli ve mekanik aktarma organlarını birleştirenler gibi hibrit sistemleri ayırt etmek için kullanılmaktadır. Bir hibrit sistem, yapısı içinde daha geniş bir sistem sınıfını kapsama avantajına sahiptir. Ayrıca dinamik olduların modellenmesinde daha fazla esneklik sağlamaktadır.

Hücresel imalat, tam zamanında üretim ve yalın üretim sistemlerinin uygulanmasına yardımcı olan bir üretim türüdür. Hücresel üretim sisteminin birincil amacı, süreçler arasında parça ve envanteri hızlı bir şekilde hareket ettirerek sistem genelinde sürekli akış sağlamaktır. Hücresel imalat bazen grup teknolojisi ile eşanlamlı olarak kullanılmaktadır. Grup teknolojisi, aynı makinelerin geometri, üretim süreci ve işlevler açısından benzer parçalara atanmasıyla gerçekleştirilmektedir. Hücresel üretimin olası alanları araştırıldıktan sonra, genel olarak hücresel imalat sisteminin hücresel üretimin oluşturulması, sistem içindeki hücrelerin tasarımı, hücresel üretim açısından farklı algoritmaların uygulanması ve güvenilirlik açısından 4 ana kategoriye veya temaya ayrıldığı anlaşılmaktadır. Hücresel imalatın temel şartı, üretim için gerekli tüm ekipmanların her zaman %100 verimlilikte çalışmasını sağlamaktır. Kısa günlük denetimler, temizlik, yağlama ve küçük ayarlamalar yaparak, küçük sorunlar bir üretim hattını kapatabilecek büyük sorunlar haline gelmeden önce tespit edilip düzeltilebilmektedir.

<span class="mw-page-title-main">İlhan Fuat Akyıldız</span> Türk mühendis

İlhan F. Akyıldız, Türk mühendis. Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında lisans, yüksek lisans ve doktora derecelerini 1978, 1981 ve 1984 yıllarında Almanya'da Erlangen-Nürnberg Üniversitesi'nde aldı. Georgia Teknoloji Enstitüsü'nde, Ken Byers Telekomünikasyon Kürsüsü profesörü ve Telekom grubu başkanı olarak yaklaşık 35 yıl hizmet vermiştir. 35 yıllık hizmetinden sonra ise 2021'de emekli olmuştur.

Siber saldırı, bilgisayar bilgi sistemlerini, bilgisayar ağlarını, altyapıları, kişisel bilgisayar cihazlarını veya akıllı telefonları hedef alan herhangi bir saldırıdır. Saldırgan, potansiyel olarak kötü niyetli bir niyetle verilere, işlevlere veya sistemin diğer kısıtlanmış alanlarına yetkisiz erişmeye çalışan bir kişi veya işlemdir. Bağlama bağlı olarak, siber saldırılar siber savaşın veya siber terörizmin parçası olabilir. Bir siber saldırı, egemen devletler, bireyler, gruplar, toplumlar veya kuruluşlar tarafından kullanılabilir ve anonim bir kaynaktan gelebilir. Bir siber saldırıyı kolaylaştıran bir ürüne bazen siber silah denir. Siber saldırılar son yıllarda artmıştır. Bir siber saldırının iyi bilinen bir örneği denial-of-service saldırısıdır (DDoS).


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.