Sıfırdan Bir İnsansı Robot Yapımı: Derinlemesine Rehber

İnsansı robotlar, insan biçimine sahip robotlardır ve genellikle iki bacak, iki kol ve bir baş içerirler. Bu robotlar, insan hareketlerini ve davranışlarını taklit etmek için tasarlanmıştır ve çeşitli alanlarda kullanılabilirler. İnsansı bir robot yapmak oldukça karmaşık ve çok disiplinli bir süreçtir. Aşağıda bu sürecin temel adımları detaylandırılmıştır.

2. Planlama ve Tasarım

2.1. Amaç Belirleme

İnsansı robotun hangi amaçla kullanılacağını belirlemek önemlidir. Bu, robotun tasarımını ve fonksiyonlarını doğrudan etkiler. Örneğin, evde yardımcı bir robot mu olacak yoksa endüstriyel bir görev mi üstlenecek?

2.2. Kavramsal Tasarım

Robotun genel tasarımını ve görünümünü belirleyin. Bu aşamada, robotun boyutu, hareket kabiliyetleri ve genel yapısı gibi faktörler göz önünde bulundurulur.

2.3. Teknik Özellikler

• Mekanik Sistemler: Motorlar, eklemler ve diğer hareket mekanizmaları.
• Elektronik Sistemler: Sensörler, mikrodenetleyiciler ve diğer kontrol elemanları.
• Yazılım: Robotun hareketlerini kontrol edecek ve çevreyle etkileşime girecek yazılımlar.

3. Mekanik Tasarım ve İnşaat

3.1. İskelet Yapısı

İnsansı robotun iskeleti, hareket kabiliyetlerini sağlamak için doğru şekilde tasarlanmalıdır. Bu yapı genellikle hafif ve dayanıklı malzemelerden yapılır, örneğin alüminyum veya karbon fiber.

3.2. Eklemler ve Hareket Mekanizmaları

Robotun eklemleri, insan eklemlerine benzer şekilde tasarlanmalıdır. Bu eklemler, servo motorlar veya aktüatörler kullanılarak kontrol edilir.

3.3. Denge ve Yürüme

İnsansı robotların en zorlayıcı yönlerinden biri dengeli bir şekilde yürüyebilmeleridir. Bu, ileri düzey denge ve kontrol algoritmalarının geliştirilmesini gerektirir.

4. Elektronik ve Sensör Sistemleri

4.1. Mikrodenetleyiciler ve Kontrol Kartları

Robotun hareketlerini ve fonksiyonlarını kontrol etmek için mikrodenetleyiciler kullanılır. Arduino veya Raspberry Pi gibi popüler platformlar bu amaçla kullanılabilir.

4.2. Sensörler

• İvmeölçer ve Jiroskop: Robotun dengesini korumasına yardımcı olur.
• Mesafe Sensörleri: Robotun çevresindeki engelleri algılamasını sağlar.
• Dokunma ve Basınç Sensörleri: Robotun etkileşim kabiliyetlerini artırır.

4.3. Güç Kaynağı

Robotun ihtiyaç duyduğu enerji, genellikle bataryalar aracılığıyla sağlanır. Güç tüketimini optimize etmek için enerji verimli bileşenler seçilmelidir.

5. Yazılım ve Programlama

5.1. Hareket Kontrolü

Robotun hareketlerini kontrol etmek için gerekli algoritmalar ve yazılımlar geliştirilmelidir. Bu, genellikle C/C++ veya Python gibi programlama dilleri kullanılarak yapılır.

5.2. Yapay Zeka ve Öğrenme

Robotun daha akıllı ve esnek olması için yapay zeka algoritmaları entegre edilebilir. Makine öğrenmesi teknikleri, robotun çevresine uyum sağlamasına ve görevleri daha etkili bir şekilde gerçekleştirmesine yardımcı olabilir.

5.3. Kullanıcı Arayüzü

Robotun kullanıcı ile etkileşime girebilmesi için bir kullanıcı arayüzü tasarlanmalıdır. Bu arayüz, robotun kontrolünü ve programlanmasını kolaylaştırır.

6. Test ve Geliştirme

6.1. Prototipleme

İlk prototipler oluşturularak robotun temel fonksiyonları test edilir. Bu aşamada, tasarım ve yazılım hataları tespit edilip düzeltilir.

6.2. Simülasyon ve Gerçek Dünya Testleri

Robotun çeşitli senaryolarda performansı değerlendirilir. Simülasyonlar, gerçek dünya testleri ile birlikte kullanılarak robotun güvenilirliği ve etkinliği artırılır.

7. İleri Düzey Özellikler ve Entegrasyonlar

7.1. Ses Tanıma ve Konuşma

İnsansı robotların daha doğal bir şekilde insanlarla etkileşime girebilmesi için ses tanıma ve konuşma yetenekleri entegre edilebilir. Bu, robotun komutları anlayıp yerine getirmesine ve doğal dilde yanıt verebilmesine olanak tanır.

• Ses Tanıma Yazılımları: Google Voice Recognition, IBM Watson, Amazon Alexa gibi.
• Konuşma Sentezleyici: Text-to-speech (TTS) motorları kullanarak robotun konuşmasını sağlama.

7.2. Görüntü İşleme ve Bilgisayarla Görme

Robotun görsel algı yeteneklerini geliştirmek için görüntü işleme ve bilgisayarla görme teknolojileri kullanılabilir. Bu, robotun çevresini tanımasını ve nesneleri algılamasını sağlar.

• Kameralar ve LIDAR: Robotun görsel verileri toplaması için.
• Yapay Görme Algoritmaları: OpenCV, TensorFlow, YOLO (You Only Look Once) gibi kütüphaneler kullanılarak görüntü işleme algoritmaları geliştirilebilir.

7.3. İleri Hareket Yetileri

Robotun daha karmaşık hareketleri gerçekleştirebilmesi için ileri düzey hareket algoritmaları ve kontrol sistemleri geliştirilmelidir. Bu, robotun esnekliğini ve görev kabiliyetlerini artırır.

• İnce Motor Kontrolü: Eller ve parmaklar gibi küçük bileşenlerin hassas hareketleri.
• Koordinasyon Algoritmaları: Çoklu eklem ve motorların senkronize çalışması için.

8. Güvenlik ve Etik

8.1. Fiziksel Güvenlik

Robotun insanlar ve çevresi için güvenli olması çok önemlidir. Bu nedenle, çeşitli güvenlik önlemleri ve mekanizmaları tasarımda yer almalıdır.

• Acil Durum Durdurma: Robotun tehlikeli bir durumda hemen durmasını sağlayan sistemler.
• Çarpışma Önleme: Sensörler ve yazılım algoritmaları kullanarak çarpışmaların önlenmesi.

8.2. Veri Güvenliği

Robotun topladığı verilerin güvenli bir şekilde saklanması ve işlenmesi gereklidir. Bu, özellikle kişisel verilerin korunması açısından önemlidir.

• Şifreleme ve Kimlik Doğrulama: Veri güvenliğini sağlamak için.
• Gizlilik Politikaları: Kullanıcı verilerinin nasıl işleneceğine dair açık politikalar.

8.3. Etik Düşünceler

Robotların etik kullanımı, insanlarla etkileşimde belirli kurallara ve normlara uygun olmalıdır.

• İnsan Hakları ve Gizlilik: Robotların insan haklarına ve mahremiyetine saygı göstermesi.
• İş Etiği: Robotların iş yerlerinde adil kullanımı ve insan iş gücüne olan etkileri.

9. Üretim ve Dağıtım

9.1. Prototipten Üretime Geçiş

Prototip aşamasında başarılı olan tasarım, seri üretime uygun hale getirilmelidir. Bu, üretim maliyetlerinin optimize edilmesi ve kalite kontrol süreçlerinin geliştirilmesi anlamına gelir.

• Malzeme Seçimi: Üretim için uygun maliyetli ve dayanıklı malzemelerin seçilmesi.
• Üretim Süreçleri: 3D baskı, CNC makineleri, montaj hatları gibi üretim teknikleri.

9.2. Dağıtım ve Pazarlama

Robotun piyasaya sürülmesi ve potansiyel kullanıcılarla buluşturulması için etkili bir dağıtım ve pazarlama stratejisi geliştirilmelidir.

• Hedef Pazar Analizi: Robotun hangi sektörlerde ve hangi kullanıcı grupları tarafından kullanılabileceğinin analizi.
• Pazarlama Kampanyaları: Ürün tanıtımı ve müşteri çekme stratejileri.

10. Sürekli Geliştirme ve Destek

10.1. Geri Bildirim ve Güncellemeler

Kullanıcı geri bildirimleri doğrultusunda robotun performansını ve fonksiyonlarını sürekli olarak iyileştirmek önemlidir.

• Yazılım Güncellemeleri: Yeni özelliklerin eklenmesi ve mevcut sistemlerin iyileştirilmesi.
• Bakım ve Onarım: Robotun uzun ömürlü ve verimli çalışmasını sağlamak için düzenli bakım hizmetleri.

10.2. Topluluk ve Destek Ağları

Kullanıcıların ve geliştiricilerin bilgi paylaşabileceği ve destek alabileceği bir topluluk oluşturmak, robotun başarısını artırabilir.

• Online Forumlar ve Destek Grupları: Kullanıcıların deneyimlerini paylaşabilecekleri ve sorunlarına çözüm bulabilecekleri platformlar.
• Eğitim ve Workshoplar: Kullanıcıları ve geliştiricileri bilgilendirmek ve eğitmek için düzenlenen etkinlikler.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Büyük Veri ve Sensörlerin Önemi

İnsansı robotların geliştirilmesinde yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML), büyük veri (Big Data) ve sensörler kritik bir rol oynamaktadır. Bu teknolojiler, robotların çevrelerini anlamalarını, kararlar almalarını ve insanlarla etkileşime girmelerini sağlar.

Yapay Zeka (AI)

1. Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, makinelerin insan benzeri zeka sergilemesini sağlayan teknolojidir. Bu, problem çözme, öğrenme, mantık yürütme ve dil anlama gibi yetenekleri içerir.

2. AI'nın İnsansı Robotlarda Kullanımı

• Hareket Planlama: AI, robotun çevresindeki engelleri algılayıp uygun hareket yolları planlamasına yardımcı olur.
• Etkinlik Tanıma: Robotun, insanların ne yaptığını anlamasını ve buna göre uygun tepkiler vermesini sağlar.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Robotun insanlarla konuşmasını ve yazılı metinleri anlamasını sağlar. Bu, sesli komutları işleyebilme ve soruları cevaplayabilme gibi yetenekleri kapsar.

Makine Öğrenimi (ML)

1. Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, sistemlerin deneyimlerden öğrenmesini ve performanslarını zamanla geliştirmesini sağlayan bir AI dalıdır. Algoritmalar, verilerden kalıpları ve ilişkileri öğrenir ve tahminler veya kararlar alır.

2. ML'nin İnsansı Robotlarda Kullanımı

• Görüntü Tanıma: Robotun, nesneleri, yüzleri ve hatta belirli hareketleri tanıyabilmesi için ML algoritmaları kullanılır.
• Ses Tanıma: Robotun konuşmaları ve ses komutlarını doğru bir şekilde tanıması ve işlemesi için.
• Adaptif Davranışlar: Robotun çevresel değişikliklere ve kullanıcı geri bildirimlerine adapte olmasını sağlar. Bu, robotun zamanla daha verimli ve etkili olmasını sağlar.

Büyük Veri (Big Data)

1. Büyük Veri Nedir?

Büyük veri, hacmi, hızı ve çeşitliliği yüksek olan veri kümeleridir. Bu veriler, geleneksel veri işleme yöntemleriyle yönetilemeyecek kadar büyüktür.

2. Büyük Veri'nin İnsansı Robotlarda Kullanımı

• Veri Analizi ve Öngörüler: Robotlar, büyük veri analizleri yaparak çevrelerini daha iyi anlayabilir ve daha doğru kararlar alabilirler.
• Öğrenme ve Gelişim: Robotlar, büyük veri setlerinden öğrenerek zamanla daha karmaşık görevleri yerine getirebilirler.
• Kullanıcı Davranışı Analizi: Robotun, kullanıcıların tercihlerini ve davranışlarını analiz ederek daha kişiselleştirilmiş hizmetler sunmasını sağlar.

Sensörler

1. Sensörlerin Rolü

Sensörler, robotun çevresini algılaması ve bu verileri işleyebilmesi için kritik öneme sahiptir. Sensörler, robotun gerçek dünya ile etkileşimini sağlar ve çeşitli veri türlerini toplar.

2. Sensör Türleri ve Kullanımları

• Görüntü Sensörleri (Kameralar): Robotun görsel verileri toplamasını ve çevresini görmesini sağlar. Bu, nesne tanıma, yüz tanıma ve navigasyon gibi görevler için kullanılır.
• Dokunma Sensörleri: Robotun fiziksel temasları algılamasını sağlar. Bu, insanlarla daha hassas ve güvenli etkileşimler kurmasına yardımcı olur.
• İvmeölçer ve Jiroskoplar: Robotun dengesini korumasına ve hareketlerini hassas bir şekilde kontrol etmesine yardımcı olur.
• Mesafe Sensörleri (LIDAR, Ultrasonik): Robotun çevresindeki nesnelerin mesafesini ölçmesini ve engellerden kaçınmasını sağlar.

Teknolojilerin Entegrasyonu

Bu teknolojiler, birbirleriyle entegre çalışarak insansı robotların daha akıllı, esnek ve yetenekli olmasını sağlar. Örneğin:

• AI ve Sensörler: Sensörlerden gelen veriler, AI algoritmaları tarafından işlenerek robotun çevresini anlaması sağlanır.
• ML ve Büyük Veri: Büyük veri setleri, makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve optimize edilmesi için kullanılır.
• AI ve ML: AI, makine öğrenimi algoritmaları kullanarak robotun öğrenme yeteneğini geliştirir ve çevresel değişikliklere uyum sağlar.

Robotların İşletim Sistemleri ve Bileşenlerin Uyumu ile İletişimi

1. Robot İşletim Sistemleri

Robotların verimli bir şekilde çalışabilmesi için güçlü ve esnek bir işletim sistemine ihtiyaçları vardır. Robot işletim sistemleri, donanım ve yazılım bileşenlerinin koordinasyonunu sağlar ve robotun görevlerini yerine getirmesini destekler.

1.1. ROS (Robot Operating System)

ROS, robotik uygulamalar geliştirmek için en yaygın kullanılan açık kaynaklı bir çerçevedir. ROS, robotların sensörler, motorlar ve diğer donanım bileşenleriyle uyumlu çalışmasını sağlar.

• Modüler Yapı: ROS, çeşitli modüller ve paketler aracılığıyla robotların işlevselliğini artırır.
• Mesajlaşma Sistemi: ROS, farklı bileşenlerin birbirleriyle iletişim kurması için bir mesajlaşma sistemi kullanır.
• Desteklenen Diller: C++, Python gibi yaygın programlama dillerini destekler.
• Topluluk ve Kaynaklar: Geniş bir topluluk desteği ve bol miktarda dokümantasyon sunar.

1.2. YARP (Yet Another Robot Platform)

YARP, özellikle insansı robotlar için tasarlanmış bir başka robot işletim sistemidir.

• Esnek İletişim Sistemi: YARP, farklı robotik bileşenlerin ağ üzerinden kolayca iletişim kurmasını sağlar.
• Çapraz Platform Desteği: Farklı işletim sistemleri ve donanım platformlarıyla uyumlu çalışır.

1.3. Windows IoT

Microsoft’un Windows IoT platformu, endüstriyel ve ticari robotlar için güçlü bir işletim sistemidir.

• Güçlü Geliştirme Araçları: Visual Studio gibi gelişmiş araçlarla entegrasyon.
• Bulut Desteği: Azure üzerinden bulut tabanlı hizmetler ve veri analizi.

2. Robot Bileşenlerinin Uyumu ve İletişimi

Robotların doğru ve verimli çalışabilmesi için tüm bileşenlerin uyum içinde çalışması ve etkili bir şekilde iletişim kurması gereklidir. Bu, hem donanım hem de yazılım bileşenlerini kapsar.

2.1. Donanım Bileşenleri

• Sensörler: Çevresel verileri toplar ve bu verileri işleyici birimlere iletir.
• İşlemciler ve Mikrodenetleyiciler: Robotun merkezi kontrol birimi olarak görev yapar, sensör verilerini işler ve hareket komutlarını motorlara iletir.
• Motorlar ve Aktüatörler: Robotun hareket etmesini sağlar ve verilen komutlara göre çeşitli mekanik işlemleri gerçekleştirir.
• Bataryalar ve Güç Yönetimi: Robotun enerji ihtiyacını karşılar ve güç dağıtımını yönetir.

2.2. Yazılım Bileşenleri

• Hareket Planlama Algoritmaları: Robotun nasıl hareket edeceğini belirler ve bu komutları motorlara iletir.
• Veri İşleme Yazılımları: Sensörlerden gelen verileri işler ve anlamlandırır.
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Modelleri: Robotun çevresel verileri analiz etmesine ve öğrenmesine yardımcı olur.
• İletişim Protokolleri: Farklı yazılım ve donanım bileşenlerinin birbirleriyle veri alışverişi yapmasını sağlar.

2.3. İletişim ve Senkronizasyon

Robot bileşenleri arasındaki iletişim ve senkronizasyon, robotun genel performansını doğrudan etkiler. Bu iletişimin düzgün bir şekilde sağlanması için çeşitli protokoller ve sistemler kullanılır.

2.3.1. Mesajlaşma Protokolleri

• ROS Topics ve Services: ROS, bileşenler arası veri alışverişi için topics ve services kullanır. Topics, yayıncı-abone modeliyle çalışır ve veri yayınlayan bileşenler ile veri alan bileşenleri bağlar.
• YARP Ports: YARP, bileşenler arası iletişim için portlar kullanır. Her bileşen bir port üzerinden veri gönderir ve alır.

2.3.2. Senkronizasyon

• Gerçek Zamanlı İşletim Sistemleri (RTOS): Zaman kritikli görevlerin senkronizasyonu için kullanılır.
• Zaman Damgaları: Verilerin doğru sırayla işlenmesi ve analiz edilmesi için zaman damgaları kullanılır.

2.4. Hata Yönetimi ve Güvenlik

Robot bileşenlerinin güvenli ve hatasız çalışabilmesi için çeşitli hata yönetim ve güvenlik protokolleri uygulanır.

• Hata Tespit ve Düzeltme: Donanım ve yazılım bileşenlerinde oluşabilecek hataların tespit edilmesi ve düzeltilmesi için çeşitli algoritmalar kullanılır.
• Güvenlik Protokolleri: Robotun güvenli bir şekilde çalışabilmesi için çeşitli güvenlik önlemleri alınır, örneğin veri şifreleme ve erişim kontrolleri.

Özet ve Sonuç

İnsansı robotların geliştirilmesi, çeşitli disiplinler arası bilgi ve teknolojilerin entegrasyonunu gerektirir. İşletim sistemleri, bileşenlerin uyumu ve etkili iletişim, robotun başarısı için kritik öneme sahiptir. Bu süreçlerde dikkat edilmesi gereken temel unsurlar şunlardır:

• Doğru ve güçlü bir işletim sistemi seçimi.
• Donanım ve yazılım bileşenlerinin uyumlu çalışması.
• Etkili iletişim ve senkronizasyon sistemlerinin kurulması.
• Güvenlik ve hata yönetimi protokollerinin uygulanması.

İş Yatırım - Kutuda neler var? Yapay Zeka - Dijital İkiz - Robotik

 

Yapay zekanın hızlı gelişimi / Ayşegül İldeniz & Fatih Altaylı - Teke Tek Bilim

Thoughtworks Teknoloji Radar 2024: Güncel Teknoloji Trendleri Rehberi [Türkçe PDF]

 

Rapora buradan ulaşabilirsiniz.

Türkiye'nin Elektronik Sektöründe Çip ve İşlemci Üretimi: Mevcut Durum ve Yabancı Yatırım Fırsatları

 

Türkiye elektronik sektörü

Türkiye elektronik sektörü, büyüklük ve karmaşıklık bakımından hızla büyüyen bir sektördür. Sektör, tüketici elektroniği, telekomünikasyon ekipmanları, tıbbi elektronik ve savunma elektroniği dahil olmak üzere çok çeşitli ürünler üretmektedir.

Türkiye elektronik sektörü son yıllarda istikrarlı bir şekilde büyüyor. 2020 yılında sektörün cirosu 100 milyar doları aştı. Sektörün önümüzdeki yıllarda da büyümeye devam etmesi ve 2023 yılına kadar 150 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Türkiye elektronik sektörünün büyümesinin arkasındaki ana itici güçlerden biri, güçlü bir iç pazardır. Türkiye'nin nüfusu 80 milyondan fazladır ve orta sınıf hızla büyümektedir. Bu durum, tüketici elektroniği ve diğer elektronik ürünlere olan talebi artırmaktadır.

Türkiye elektronik sektörünün büyümesinin bir diğer itici gücü de ihracata olan odak noktasıdır. Türkiye, elektronik ürünlerde önemli bir ihracatçısıdır ve ihracatın önümüzdeki yıllarda da büyümeye devam etmesi beklenmektedir. Türkiye'nin Avrupa Birliği ile yakın ticari ilişkileri, elektronik ürünler için önemli bir pazar sağlamaktadır.

Türkiye elektronik sektörü bir dizi zorlukla da karşı karşıyadır. Sektördeki en büyük zorluklardan biri, yüksek Ar-Ge maliyetleridir. Elektronik sektörü, sürekli yenilik gerektiren bir sektördür. Bu durum, firmaların Ar-Ge'ye önemli yatırımlar yapmasını zorunlu kılmaktadır.

Türkiye elektronik sektörü ile karşı karşıya kalan bir diğer zorluk da kalifiye işgücü eksikliğidir. Elektronik sektörü, mühendisler ve teknisyenler gibi kalifiye işgücüne ihtiyaç duymaktadır. Türkiye'de bu alandaki kalifiye işgücü eksikliği, sektörün büyümesini sınırlamaktadır.

Zorluklara rağmen, Türkiye elektronik sektörü parlak bir geleceğe sahiptir. Sektörün önümüzdeki yıllarda da büyümeye devam etmesi ve Türkiye ekonomisine önemli katkılar yapması beklenmektedir.

Türkiye'deki bazı önemli elektronik şirketleri şunlardır:

Vestel

Arçelik

Beko

Türk Telekom

Aselsan

Havelsan

Roketsan

Türkiye'deki bazı önemli elektronik üretim tesisleri şunlardır:

Manisa Vestel Tesisleri

Çerkezköy Arçelik Tesisleri

Eskişehir Beko Tesisleri

İstanbul Türk Telekom Tesisleri

Ankara Aselsan Tesisleri

İzmir Havelsan Tesisleri

Ankara Roketsan Tesisleri

profil resmi

Chip ve işlemci üretiminde nerededir?

Türkiye, çip ve işlemci üretiminde hala gelişmekte olan bir ülkedir. Ülkede şu anda 65 nanometre (nm) teknolojide çip üretebilen tek bir tesis bulunmaktadır:

TÜBİTAK BİLGEM Gebze Kampüsü: Bu tesis 2022 yılında faaliyete geçmiştir ve yılda 100 bin adet 65 nm çip üretme kapasitesine sahiptir. Tesis, daha önce yurt dışından ithal edilen mikroçipleri üreterek Türkiye'nin bu alandaki dışa bağımlılığını azaltmayı amaçlamaktadır.

Türkiye'nin çip ve işlemci üretim kapasitesini artırmak için bir dizi yatırım planı da bulunmaktadır. Bu planlar arasında şunlar yer almaktadır:

Türkiye'nin ilk 28 nm çip üretim tesisi: Bu tesisin 2025 yılında faaliyete geçmesi ve yılda 1 milyon adet 28 nm çip üretmesi planlanmaktadır.

Yeni nesil yarı iletken Ar-Ge merkezi: Bu merkezin 2023 yılında kurulması ve Türkiye'nin yarı iletken teknolojileri alanındaki araştırma ve geliştirme faaliyetlerini desteklemesi planlanmaktadır.

Bu yatırımların tamamlanması ile Türkiye'nin çip ve işlemci üretiminde önemli bir güç haline gelmesi ve bu alandaki dışa bağımlılığını büyük ölçüde azaltması beklenmektedir.

Yabancıların ülkede chip yatırımı veya planları var mı?

Evet, Türkiye'ye yabancı yatırımcılar tarafından çip üretim tesisi kurulmasına yönelik bazı yatırım planları ve girişimler mevcut. Bunlardan birkaçını aşağıda sıraladım:

1. GlobalFoundries: ABD merkezli yarı iletken üreticisi GlobalFoundries, 2023 yılında Türkiye'de bir çip fabrikası kurmayı planladığını açıkladı. Tesisin 2025 yılında faaliyete geçmesi ve yılda 100 bin adet 22 nanometre (nm) çip üretmesi hedefleniyor.

2. Intel: ABD merkezli bir diğer teknoloji devi olan Intel de Türkiye'de çip üretimine yatırım yapmayı değerlendiriyor. Intel'in Türkiye'de bir Ar-Ge merkezi kurmak için görüşmelere başladığı da gelen bilgiler arasında.

3. TSMC: Tayvan merkezli yarı iletken üreticisi TSMC'nin de Türkiye'ye yatırım yapma olasılığı üzerinde durduğu belirtiliyor. TSMC'nin Türkiye'de bir fabrika kurması halinde, Avrupa'daki en büyük çip üretim tesisi olma potansiyeli taşıyor.

4. Samsung: Güney Kore merkezli Samsung'un da Türkiye'de çip üretimine yatırım yapma ihtimali konuşuluyor. Samsung'un Türkiye'deki yatırımı, Avrupa'daki üretim kapasitesini artırma planlarının bir parçası olarak değerlendiriliyor.

5. SK Hynix: Güney Kore merkezli bir diğer yarı iletken üreticisi olan SK Hynix de Türkiye'ye yatırım yapmayı düşünen firmalar arasında yer alıyor. SK Hynix'in Türkiye'de bir Ar-Ge merkezi kurma planları olduğu da biliniyor.

Bu yatırımların hayata geçmesi halinde Türkiye, çip ve işlemci üretiminde önemli bir merkez haline gelmesi ve bu alandaki dışa bağımlılığını büyük ölçüde azaltması bekleniyor.

Bununla birlikte, yabancı yatırımcıların Türkiye'ye yatırım yapma kararlarını etkileyecek bazı faktörler de mevcut. Bu faktörler şunlardır:

Türkiye'nin siyasi ve ekonomik istikrarı

Nitelikli işgücü ve eğitim altyapısı

Vergi ve teşvikler

Enerji ve altyapı maliyetleri

Türkiye'nin bu faktörleri iyileştirmesi halinde, yabancı yatırımcıların ilgisini daha da çekmesi ve ülkeye daha fazla yatırım çekmesi mümkün olacaktır.

Yabancı yatırımcıların Türkiye'ye yatırım yapma planları hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara bakabilirsiniz:

Türkiye'ye çip fabrikası kurmak için yabancı yatırımcılar sıraya girdi: https://www.dunya.com/sektorler/teknoloji/cipte-seri-uretimin-ilk-adimini-ermaksan-atti-haberi-282608

Türkiye'ye çip yatırımı için görüşmeler başladı: https://www.cnnturk.com/ekonomi/dunya-cip-uretimi-icin-seferberlikte-turkiye-de-beklenen-hamleyi-yapti

Türkiye çip üretiminde merkez olabilir: https://www.herkesebilimteknoloji.com/haberler/teknoyasam/cip-uretimi-stratejik-peki-turkiye-firsati-kacirdi-mi

ASML "Advanced Semiconductor Materials Lithography"'

ASML'nin açılımı "Advanced Semiconductor Materials Lithography"'dir.

Ancak, şirket 1984 yılında kurulduğunda "Advanced Semiconductor Materials International" anlamına gelen "ASMI" kısaltması kullanılmıştır. Philips ile ortak girişim kurulduktan sonra şirketin ismi "ASML Holding N.V." olarak değiştirilmiş ve kısaltma da "ASML" olarak kalmıştır.

Günümüzde şirketin resmi ismi "ASML Holding N.V." olsa da, yaygın olarak "ASML" kısaltması kullanılmaktadır.ASML 1984 yılında kurulmuş, bilgisayar çipleri üretmek için kullanılan fotolitografi sistemlerinin geliştirilmesi ve üretiminde uzmanlaşmış Hollandalı çok uluslu bir şirkettir. Şu anda, esas olarak yarı iletken endüstrisi için fotolitografi sistemlerinin en büyük tedarikçisi ve dünyadaki aşırı ultraviyole litografi (EUV) fotolitografi makinelerinin tek tedarikçisidir,

1984 yılında Hollandalı Advanced Semiconductor Materials International (ASMI) ve Philips şirketleri arasındaki ortak girişim olarak kurulmuştur. ASML'nin şirket merkezi Hollanda'nın Veldhoven kentindedir. Aynı zamanda burası, araştırma, geliştirme, üretim ve montaj yeridir.

Bilgisayar çiplerinin üretiminde ASML tarafından üretilen fotolitografi makineleri kullanılmaktadır. 2010 itibarıyla, ASML dünya çapındaki litografi makineleri satışında yüzde 67'lik paya sahiptir.

Şirketin ürünleri, birkaç nanometre kadar küçük özelliklere sahip mikroçiplerin üretilmesini sağlar. ASML'nin litografi sistemleri, daha sonra mikroçipler oluşturmak için kullanılan fotorezist kaplı gofretler üzerine desenleri yansıtmak için lazerler kullanır.

ASML, derin ultraviyole (DUV) ve aşırı ultraviyole (EUV) sistemleri de dahil olmak üzere bir dizi litografi sistemi sunmaktadır. DUV sistemleri daha küçük ve daha karmaşık mikroçiplerin üretimi için kullanılırken, EUV sistemleri daha da küçük ve daha gelişmiş mikroçiplerin üretimine olanak sağlar. ASML'nin EUV sistemleri, çok kısa dalga boylarında ışık üretebilen özel bir tipte lazer kullanır ve bu sayede birkaç atom büyüklüğünde özelliklere sahip mikroçiplerin üretimine olanak sağlar.

ASML'nin ürünleri, elektronik cihazlarda bulunan tüm yarı iletken çiplerin üretiminde kullanılmaktadır. Akıllı telefonlar, bilgisayarlar ve arabalardan veri merkezlerine ve tıbbi cihazlara kadar. ASML'nin teknolojisi, çiplerin daha küçük, daha hızlı ve daha enerji verimli hale getirilmesine yardımcı oluyor.

ASML, dünya çapında yaklaşık 37.000 çalışanı olan küresel bir şirkettir. Şirketin Hollanda, ABD, Belçika, Almanya, Fransa, İngiltere, İsviçre, Singapur, Güney Kore, Tayvan ve Japonya'da faaliyet gösteren ofisleri ve üretim tesisleri bulunmaktadır.

ASML, yenilik ve teknolojik liderliğe büyük önem veren bir şirkettir. Şirket, araştırma ve geliştirmeye her yıl milyarlarca dolar yatırmaktadır. ASML, yarı iletken üretiminin geleceğini şekillendirmeye yardımcı olan birçok önemli teknolojik gelişmeye öncülük etmiştir.

ASML, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok ödül ve tanınma kazanmıştır:

2019'da Fortune dergisi tarafından "Dünyanın En Hayranlık Duyulan Şirketleri" listesinde yer aldı.

2018'de IEEE Masaru Ibuka Consumer Electronics Ödülü'nü kazandı.

2017'de Semiconductor Industry Association'dan (SIA) Robert N. Noyce Ödülü'nü aldı.

ASML, yarı iletken endüstrisinde önemli bir oyuncu ve küresel ekonominin önemli bir katkı sağlayıcısıdır. Şirket, teknolojik yeniliğe olan bağlılığı ve yüksek kaliteli ürünlere olan bağlılığı ile gelecekte büyümeye ve gelişmeye devam etmektedir."'

Bilgi Çağı ve İnternet – Prof. Dr. Ali Akay | Okan Bayülgen ve Yalın Alpay ile Tekinsiz Masa #1

00:12 İnternetin diğer medya türlerinden temel farkı, evrensel bir dil oluşturması ve içeriğin elektronik ortamda kalıcı hale gelmesidir.

01:25 İnternet çağı, yazılı bilginin sanal dünyaya geçişini sağlayarak bir reform hareketi başlatmıştır ancak aynı zamanda sosyal medyanın yükselişi, karşı bir reform etkisi yaratmıştır.

02:49 İnternet çağında, hukukun etkisi azalmıştır çünkü bilgilerin manipülasyonu ve revizyonizm mümkündür.

05:37 İnternet, kamuoyunun hukukun üzerinde etkili olabileceği bir ortam oluşturmuştur.

07:42 Sanal medya, gazetelerin yerini alarak bilginin doğruluğunu belirsiz hale getirmiş ve kamuoyunu etkileyebilir hale getirmiştir.

11:19 İnternet çağında, bilgiye erişim kolaydır ancak bilgi bombardımanı insanların bilgiyi sindirmesini zorlaştırmıştır.

14:30 Bugünün gençleri, bilgiye erişim konusunda cesur olabilirler ancak bilgiyi eleştirel olarak işleme ve derinlemesine anlama konusunda eksik olabilirler.

16:04 Bilgiye erişmek için doğru soruları sormak önemlidir.

17:39 Reklamların bilgiye erişimi etkileyebileceği ve internet kullanım alışkanlıklarını değiştirebileceği vurgulanıyor.

19:16 Algoritmaların, kullanıcıların bilgiye erişimini ve tercihlerini yönlendirebileceği tartışılıyor.

21:33 Geleneksel bilgi kavramının günümüzdeki kullanımı ve okullarda öğretilen bilginin doğası hakkında düşünceler dile getiriliyor.

22:57 Algoritmaların kullanıcıların bilgiye erişimini yönlendirmesi ve bu durumun özgürlüğü sınırlayabileceği üzerinde duruluyor.

24:42 Üniversite öğrencilerinin bilgiye erişim alışkanlıklarının ve ilgi alanlarının değiştiği ifade ediliyor.

Kuantum bilgisayarı nedir? - DW Türkçe

Kuantum bilgisayarlarını hiç duydunuz mu? Bilgisayar kurtları ve fizikçiler, bir süredir onlar hakkında oldukça hararetli tartışmalar yürütüyor. 

Zen Felsefesi ile Bilgisayar Bilimleri-Teknoloji-Yapay zeka arasında nasıl bir ilişki vardır?

Tabloda listelenen Zen prensipleri Türkçe'ye şu şekilde çevrilebilir:

"Benlik" diye bir şey yoktur

Her şey sürekli değişir

Değer verdiğimiz şeyler "boştur"

Bağlanmak acının kaynağıdır

Evrendeki her şey birbiriyle bağlantılıdır

Mantığımız yanıltıcıdır

Acı verici şeylerin olabileceğini kabul et

Şu an'da ol ve dikkatli ol

Meditasyon uyanışın yoludur

Açgözlülük ve arzudan özgür ol

Yargılayıcı olma, şüphe etme

Zihinsel huzur için merhamet şarttır

Hayat basit olmalıdır

Bir topluluk oluştur ve ona katkıda bulun

Şükranını göster ve saygı gösterZen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, ilk bakışta birbiriyle alakasız gibi görünse de, aslında birçok ortak noktaya sahiptir. Bu ilişkiyi anlamak için, her iki alanın temel prensiplerine ve uygulamalarına daha yakından bakmak faydalı olacaktır.

Zen Felsefesi

Zen felsefesi, genellikle Budizm'in bir dalı olarak kabul edilir ve Japonya'da önemli bir kültürel etkiye sahiptir. Zen, deneyim yoluyla doğrudan kavrayışın ve içsel huzurun peşinde koşar. Bu felsefe, karmaşık düşüncelerden uzak durarak, şimdiki anın farkındalığına ve basitliğe vurgu yapar. Zen, bireyin zihnini açıklık, esneklik ve yargılamadan uzak bir duruma getirme pratiğini teşvik eder.

Bilgisayar Bilimleri, Teknoloji ve Yapay Zeka

Bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka, bilgiyi işleme, analiz etme ve insan hayatını kolaylaştırmak için otomatik çözümler geliştirme üzerine odaklanır. Bu alanlar, algoritmalar, programlama, veri analizi ve makine öğrenimi gibi kavramları içerir. Yapay zeka, özellikle, insan benzeri zeka gösteren sistemlerin oluşturulması ve bu sistemlerin problem çözme, öğrenme ve karar verme yeteneklerinin geliştirilmesi ile ilgilenir.

Ortak Noktalar

Basitlik ve Öz: Zen felsefesindeki basitlik ve özün kavranması, bilgisayar bilimlerinde ve yapay zekada da önemli bir prensiptir. Karmaşık sistemlerin ve algoritmaların daha verimli ve etkili hale getirilmesi, Zen'in basitliğe verdiği önemle paralellik gösterir.

Şimdiki Ana Odaklanma: Zen'deki şimdiki anın farkındalığı, bilgisayar bilimlerinde ve yapay zekada, gerçek zamanlı sistemlerin ve uygulamaların geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. Bu sistemler, anlık verileri işleyerek hızlı ve etkili kararlar almalıdır.

Esneklik ve Adaptasyon: Zen, zihni esnek tutma ve değişen koşullara adapte olma becerisine vurgu yapar. Yapay zekada da, öğrenme algoritmaları ve sistemler sürekli olarak yeni verilere adapte olur ve kendilerini geliştirirler.

İçsel Huzur ve Problem Çözme: Zen meditasyonu, bireyin zihnini sakinleştirerek, daha net düşünmesine ve problemleri daha etkili bir şekilde çözmesine olanak tanır. Benzer şekilde, bilgisayar bilimleri ve yapay zeka, karmaşık problemleri çözmek için sistemli ve mantıklı yaklaşımlar geliştirir.

Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da temel prensipleri ve yaklaşımları açısından görülebilir. Zen'in basitlik, şimdiki anın farkındalığı, esneklik ve içsel huzur gibi kavramları, teknolojik gelişmeler ve yapay zeka uygulamalarıyla paralellikler gösterir. Bu ilişki, teknolojinin insan yaşamını iyileştirme çabalarında, Zen felsefesinin sağladığı derinlik ve perspektiften yararlanabileceğini gösterir.

Zen felsefesi ve bilgisayar bilimleri, teknoloji, yapay zeka arasındaki ilişkiyi daha da derinleştirdiğimizde, bu disiplinler arasındaki etkileşimlerin, sadece felsefi düzeyde değil, aynı zamanda pratik uygulamalarda da kendini gösterdiğini görebiliriz. Bu ilişkinin bazı pratik yönlerini ve potansiyel etkilerini inceleyelim:

Tasarım ve Kullanıcı Deneyimi (UX)

Zen prensipleri, minimalizm ve kullanıcı odaklı tasarım gibi kavramlarla doğrudan ilişkilidir. Bu prensipler, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının tasarımında önemli bir rol oynayabilir. Örneğin, Zen'in sadelik ve işlevsellik vurgusu, daha sade ve kullanıcı dostu arayüzlerin geliştirilmesine ilham verebilir. Kullanıcı deneyimi (UX) tasarımında, Zen felsefesinden alınan bu yaklaşımlar, kullanıcıların uygulamaları daha rahat ve verimli bir şekilde kullanmalarını sağlayabilir.

Kod Yazma ve Yazılım Geliştirme

Zen felsefesinin bir başka etkisi, yazılım geliştirme sürecinde görülebilir. Zen, gereksiz ayrıntılardan kaçınmayı ve özüne odaklanmayı teşvik eder. Bu, kod yazımı ve yazılım geliştirme pratiğine, daha temiz, daha okunabilir ve daha etkili kod yazma ilkesi olarak yansıyabilir. Yazılım mühendisleri, Zen prensiplerini benimseyerek, karmaşıklığı azaltabilir ve kodun bakımını ve güncellenmesini kolaylaştırabilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay zeka ve makine öğrenimi, özellikle öğrenme algoritmalarının tasarımı ve optimizasyonunda Zen felsefesinden esinlenebilir. Zen'in adaptasyon ve esneklik vurgusu, yapay zeka sistemlerinin yeni senaryolara adaptasyonunu ve öğrenme süreçlerinin iyileştirilmesini teşvik edebilir. Bu, yapay zeka uygulamalarının daha esnek ve verimli hale gelmesine yardımcı olabilir.

Etik ve Sosyal Sorumluluk

Zen felsefesi, etik ve sosyal sorumluluk kavramlarına da derin bir önem atfeder. Bu, teknoloji ve yapay zeka geliştiricileri için, çalışmalarının sosyal etkilerini ve etik boyutlarını dikkate almaları gerektiği anlamına gelir. Zen, teknoloji ürünlerinin ve yapay zeka sistemlerinin insan refahına nasıl hizmet edebileceği üzerine derinlemesine düşünmeyi teşvik edebilir.

Sürekli Öğrenme ve Kendini Geliştirme

Son olarak, Zen felsefesi ve bilgisayar bilimleri arasındaki ilişki, sürekli öğrenme ve kendini geliştirme arzusunda da kendini gösterir. Zen, bireyin kendini sürekli olarak geliştirmesini ve yeni bilgileri keşfetmesini teşvik eder. Bu yaklaşım, teknoloji ve yapay zeka alanında çalışan profesyoneller için de geçerlidir, çünkü bu alanlar sürekli değişim göstermektedir ve yeniliklere açık olmak büyük önem taşır.

Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da insan deneyimini zenginleştirme ve iyileştirme potansiyelini vurgular. Zen'in sunduğu prensipler, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının tasarımı, geliştirilmesi ve etik kullanımı üzerinde derin bir etkiye sahip olabilir. Bu etkileşim, teknolojinin sadece işlevsel değil, aynı zamanda insanların ruhsal ve duygusal ihtiyaçlarını da karşılayabilecek şekilde geliştirilmesine olanak tanır.

Yenilikçi Çözümler ve Yaratıcılık

Zen felsefesinin basitlik, doğrudan deneyim ve anın farkındalığı gibi prensipleri, teknoloji ve yapay zeka alanında çalışanlar için yenilikçi çözümler üretme ve yaratıcılığı teşvik etme potansiyeline sahiptir. Bu prensipler, karmaşık problemlere yaratıcı ve basitleştirilmiş çözümler bulma sürecini destekleyebilir. Zen, bireyin zihnini açarak, alışılagelmiş düşünme kalıplarının ötesine geçmeyi ve yeni perspektifler keşfetmeyi teşvik eder.

İnsan-Makine Etkileşimi

Zen felsefesinin insanın iç dünyasına verdiği önem, insan-makine etkileşimi (HMI) alanında da önemli bir rol oynayabilir. Makinelerin ve yapay zeka sistemlerinin insanlarla daha doğal ve anlamlı yollarla etkileşime girmesini sağlayan teknolojilerin tasarımında Zen prensiplerinden yararlanılabilir. Bu, teknolojinin insan yaşamına daha uyumlu ve entegre bir şekilde dahil olmasına yardımcı olur.

Sürdürülebilirlik ve Teknolojinin Etkisi

Zen felsefesinin doğa ile uyum içinde yaşama vurgusu, teknolojinin çevresel etkilerini dikkate almanın önemini de hatırlatır. Sürdürülebilirlik, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinde giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Zen, teknolojik gelişmelerin sadece şu anki ihtiyaçları değil, aynı zamanda gelecek nesillerin refahını da göz önünde bulundurarak tasarlanmasını teşvik eder.

Zen ve Teknolojik Felsefe

Son olarak, Zen felsefesi, teknolojinin insan hayatındaki rolü üzerine derinlemesine düşünmek için bir çerçeve sunar. Bu, teknolojinin sadece araçsal bir değer taşımadığını, aynı zamanda insanların kendilerini ifade etme, dünyayı algılama ve anlamlandırma biçimlerini şekillendirdiğini anlamamıza yardımcı olur. Zen, teknolojiyi kullanırken bilinçli ve dikkatli olmanın önemini vurgular, böylece teknoloji, insanların gerçek ihtiyaçlarına hizmet eder ve yaşamlarını gerçekten zenginleştirir.

Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da insan deneyimine nasıl hizmet edebileceği ve bu süreçte nasıl bir etik duruş sergileyebileceği üzerine derinlemesine düşünmeyi teşvik eder. Zen prensipleri, teknolojiyi daha bilinçli, etik ve insan odaklı bir şekilde tasarlama ve kullanma yolunda ilham verici bir kaynak olabilir. Bu, hem teknolojik gelişmelerin sürdürülebilirliğini hem de bu gelişmelerin insan yaşamı üzerindeki olumlu etkilerini maksimize etmeye yardımcı olabilir.

Veri Okuryazarlığı Programı - Başlangıçtan İleri Seviyeye - 19 Video

Yeni dünyanın en değerli hazinesi veriyi okuyabilmek, yazabilmek ve en önemlisi veri ile düşünebilmek için VERİ OKUR-YAZARLIĞI programını başlatıyoruz. #digitalbigbang

Apple M3 Mimarisi ve Ötesi - Oğuz Ergin

 

Oğuz Ergin 

Professor, Department of Computer Engineering at TOBB ETÜ

00:00 Apple, M3 işlemci serisini tanıttı ve önceki M1 serisinden farklılık gösterdi.

01:52 M3, M3 Pro ve M3 Max, aynı anda piyasaya sürüldü.

02:18 M3 serisi, 3 nanometre teknolojisine geçti ve grafik işlemcilerini hızlandırdı.

03:42 Yonga tasarımlarındaki renk seçimleri dikkat çekici ve potansiyel olarak stratejik.

07:08 M3 tasarımında simetri kuralına uyulmadı, bu da önceki modellerden farklılık gösteriyor.

09:37 M3 serisi, önceki modellere kıyasla farklı bir tasarım yaklaşımı benimsedi.

11:28 M3 Pro'nun tasarımında grafik işlemcilerin konumu önceki modellere göre değişti.

12:09 M3 Pro, M3 Max'ın basitçe kesilmiş bir versiyonu değil.

12:24 M3, M2'ye kıyasla daha küçük transistörlere ve daha fazla tristöre sahip.

13:33 M3, M1'e kıyasla daha yüksek saat hızlarına sahip.

14:17 M3 ve M2 arasında, grafik işlemcileri ve bellek arayüzleri gibi birçok benzerlik var.

18:25 M3 Pro'da, M2 Pro'ya kıyasla işlemci ve grafik işlemci sayısı azalmıştır.

20:47 Grafikte gösterilen mimari ve gerçek arasında bazı farklar olabilir.

22:49 M3 Pro'da, belleğe veri kopyalama süreci optimize edilmiştir.

23:59 Apple'ın M3 serisi çiplerinin pazarlama stratejisine odaklanılıyor.

24:53 M3, M3 Pro ve M3 Max arasındaki ana fark işlemci çekirdek sayısıdır.

26:29 M3 serisiyle birlikte MacBook Air'dan MacBook Pro'ya geçişte pazarlama stratejisi zorlukları görünüyor.

27:10 M3 modellerinin fiyatları ve bellek seçenekleri inceleniyor.

28:05 8GB RAM'in yeterliliği ve performansı tartışılıyor.

29:12 Grafik işlemcisi performansı ve bellek kullanımı arasındaki ilişki vurgulanıyor.

30:46 M3 çiplerinin 3 nanometre teknolojisine geçişiyle güç tasarrufu ve performans artışı elde ediliyor.

31:27 Apple'ın M mimarisi çipleri, ARM buyruk kümesi kullanarak işlemci performansını optimize ediyor.

32:52 Bellek kullanımını optimize etmek için yeni teknolojiler kullanılıyor, ancak ayrıntılar net değil.

34:58 M3 çiplerindeki yeni geometri hesaplama yöntemi, grafik işlemcisinin performansını artırıyor.

35:51 Üçgen sayısı arttıkça daha ayrıntılı evrenler çizmek zorlaşır ve daha güçlü donanımlar gereklidir.

37:00 Ray tracing, üç boyutlu dünyalardaki ışık takibini gerçekleştirir, böylece daha gerçekçi görüntüler elde edilir.

38:38 Apple'ın M3 işlemcisi, M2'ye göre grafik işleme performansında iyileşme sağlar. Ancak performans karşılaştırmaları kesin olmadığı için net bir sonuca ulaşılamaz.

40:59 M3 işlemcisi ile M1 arasındaki güç tüketimi farkı ve performans artışı, M3'ün teknoloji değişikliğinden kaynaklanır.

43:01 M3 işlemcisinin güç tüketimi ve performansı, M2 ile karşılaştırıldığında önemli bir fark göstermez, ancak M3 Max daha güçlüdür.

44:24 M3 işlemcisi, önceki nesillere kıyasla performans artışı sağlar ve LPDDR5X bellek teknolojisinin kullanılması beklenmektedir.

47:23 Tayvanlı üreticiler, gelecek nesil işlemcilerin geliştirilmiş nanometre teknolojisiyle çalışmalarını planlamaktadır, ancak kesin çıkış zamanı belirsizdir.

48:27 M3'den M3E'ye geçiş, büyük bir başarı ve güç tüketimi azalması getirebilir.

49:10 Apple'ın M3 işlemcileri, pazarlama odaklı olarak tasarlanmıştır ve önceki M serilerinden farklılık gösterir.

49:35 M3 Pro, M2 ve M3 arasında yer alır ve 8 GB bellek ile sunulur.

50:00 Apple, M1 kadrosundaki kayıplarla başa çıkmak için Nuvia ve Rivos gibi şirketlerle çalışmaya devam ediyor.

Shenzhen: Donanımın Silikon Vadisi (Tam Belgesel) | Geleceğin Şehirleri - Video

Shenzhen: Donanımın Silikon Vadisi (Tam Belgesel) | Geleceğin Şehirleri

01:15 💼 Shenzhen, hızla büyüyen bir teknoloji ve üretim merkezi haline gelmiş bir şehir. Bu şehir, diğer dünya şehirlerine göre teknolojik açıdan önde.

02:29 🔍 Shenzhen'deki iş modeli, fikri mülkiyeti paylaşmaya dayalıdır ve bu, diğer yerlerdeki geleneksel iş modelleri için tehdit oluşturabilir.

05:40 🚗 Bilgisayarlar artık daha hızlı hale gelmiyor ve bu nedenle donanım optimizasyonu ve özelleştirilmiş ürünler önem kazanıyor.

08:17 🎧 Shenzhen, donanım geliştirme ve üretim konusunda büyük bir ekosistemi destekliyor ve bu, düşük maliyetli ve hızlı prototip üretimine olanak sağlıyor.

15:29 🌐 Shenzhen'deki açık kaynak donanım hareketi, donanım geliştirmeyi demokratikleştiriyor ve bilgi paylaşımını teşvik ediyor.

21:46 💻 Intel gibi büyük şirketler, Shenzhen'deki donanım ekosisteminin bir parçası olmak istiyor ve bu nedenle açık kaynak donanımı teşvik ediyor.

24:12 💰 Shenzhen'deki donanım geliştiricileri, açık kaynak donanımı kullanarak para kazanmanın yollarını araştırıyorlar ve bu, iş dünyasıyla insanlık yararına değer katmanın dengeli bir yolunu bulmak anlamına geliyor.

27:38 🇨🇳 Shenzhen, Çin'deki donanım üretimi için bir cennet haline geldi ve düşük maliyetli yonga setleri ve bileşenlerle yeni ürünler üretmek için ideal bir kaynak sunuyor.

29:18 🚀 Shenzhen'de, ürün yapmayı eğlence amaçlı yapanlarla kar amaçlı iş yapmak isteyenler arasında belirgin bir ayrım yok, bu da açık kaynak felsefesine dayalı bir yaklaşımı teşvik ediyor.

31:09 💡 Batı'da, şirketler sıkça patentlerle para kazanırken, Çin'deki ekosistem, fikirlerin ticaretine dayalı bir ağ gibi çalışıyor ve işbirliği ve açık kaynak felsefesi üzerine kuruluyor.

33:33 📜 Küçük şirketler için ABD'deki patent sistemi büyük bir engel olabilir ve bu nedenle Shenzhen gibi yerlerdeki işbirliği ve yenilik odaklı yaklaşım daha avantajlı hale gelir.

36:09 🤝 Shanzai ve yapıcı hareket, açık kaynak felsefesi ve yenilikçilik ruhu açısından benzerlik taşır ve her iki yaklaşım da güçlenmeyi ve herkesin ihtiyaçlarını karşılamayı hedefler.

38:43 📲 Shenzhen, çeşitli bileşenleri ve teknolojiyi bir araya getirerek farklı varyasyonları olan ürünleri üretme esnekliği sunar ve bu, hızlı yenilik ve rekabeti teşvik eder.

42:04 🌐 Shenzhen'deki inovasyon modeli, diğer dünya bölgeleri için ilham kaynağı olabilir, ve bu nedenle Amerikan şirketleri bile Çin'deki bu modele göz atmaktadır.

47:22 🇨🇳 "Made in China" algısı, daha kaliteli ürünler, markalaşma ve kalite odaklı ürünlerle değişebilir, bu da Çin'de üretilen ürünlerin algısını iyileştirebilir.

54:28 🔍 Shenzhen'deki inovasyon, yerel ve merkezi hükümetlerin dikkatini çekmiş ve bazı endişeleri ortaya çıkarmıştır; merkezi hükümetin müdahalesi, alttan gelen inovasyonları sınırlayabilir ve standardize edebilir.

01:05:04 🌟 yetenek, çaba ve çalışkanlıkla kişinin bir yer kazanabileceği inovasyon akışının merkezidir.

https://lnkd.in/dsKREgTU

Silikon Vadisi'ne Hoş Geldiniz - Video

 

00:07 🌉 San Francisco, beklenmedik ve sıradışı bir şehir. Golden Gate Köprüsü'nde selfie çeken insanlar, Ferry Building önünde paten yapanlar ve her köşede iş toplantıları. Açık fikirli bir yer, dünyanın neredeyse her ülkesinden insanları bulabilirsiniz.

01:18 🚀 Palo Alto, Silikon Vadisi'nin kalbidir ve büyük fikirlerin hayata geçirildiği bir yerdir. Burada sermaye ve yatırımcılar kadar insan ilişkileri de önemlidir.

02:43 💡 Silikon Vadisi, risk alan, öncü, büyük fikirleri arayan insanların bulunduğu bir yerdir. İnsanlar burada sıradışı projeler üzerinde çalışır.

03:38 🌟 Silikon Vadisi'ne taşınmak birçok fırsatı beraberinde getirir ve burada girişimciler birbirlerine destek olurlar. Bu, start-up'lar için büyük avantajlar sunar.

05:27 🏋️‍♂️ Girişimciler, başarılı olmak için her şeyi yapmaya hazır olmalıdır. Silikon Vadisi, cesur ve inançlı olanlar için bir yerdir.

07:25 🚀 Silikon Vadisi, büyük fikirlerin hayata geçirilmesi için en iyi yerlerden biridir. Burada sıradışı projeler ve teknolojiler geliştirilir.

09:49 🌏 Silikon Vadisi, her yaş ve geçmişten girişimciler için bir fırsatlar yumağıdır. Burada önemli olan, ne istediğiniz ve nasıl yapacağınızdır.

12:32 🛌 Girişimciler, rahatlık bölgelerinin çok ötesine gitmeye hazır olmalıdır. Başarı, eğitim ve iş deneyiminiz kadar duygusal durumunuza ve içsel motivasyonunuza bağlıdır.

16:12 ⚡ Silikon Vadisi, dünya için önemli sorunları çözmek için teknoloji, sermaye ve yetenekleri odaklamalıdır. Bu bölge, insanlığı ileri taşımak için büyük fikirleri destekler.

20:56 💡 Silikon Vadisi, büyük fikirleri ve dünyayı değiştirebilecek projeleri destekler. Burada risk alma ve büyük düşünme kültürü yaygındır.

21:53 💧 Temiz su, insan yaşamının temel bir unsuru ve dünyadaki en büyük sorunlardan biri.

22:22 🌍 Sosyal medyadaki girişimler harika olsa da, umutları büyük küresel sorunlara yönlendirmek önemlidir.

23:17 👪 Kültürel değişim, girişimcilik ekosistemlerini oluşturmanın temelidir.

23:43 💡 Silicon Valley sadece bir yer değil, aynı zamanda bir zihniyettir ve bu zihniyet her yerde yeniden yaratılabilir.

24:38 🏙️ Başarılı olmak için Silicon Valley'de fiziksel olarak olmanıza gerek yoktur, düşünme tarzınız ve enerjiniz her yerde taşınabilir.

Faks Teknolojisinin Kökeni, Çalışma Prensibi ve İnternet Öncesi İletişimdeki Rolü

Fax kelimesi nereden gelmektedir?

"Faks" kelimesi, "faksimile" teriminin kısaltmasıdır. "Faksimile", Latince "fac simile" ifadesinden türetilmiştir ve "yap benzerini" veya "benzerini yap" anlamına gelir. Bu terim, asıl belgenin tam ve doğru bir kopyasını üretme işlemi veya bu kopyanın kendisi için kullanılır.

Faksimile, özellikle 19. yüzyılda, belgelerin, resimlerin veya kitapların hassas kopyalarını yapmak için kullanılan bir terimdi. 20. yüzyılda teknolojik gelişmelerle birlikte, faksimile terimi daha çok, bir belgenin elektronik olarak taranıp, telefon hattı üzerinden başka bir yere iletilmesi ve orada bir kopyasının oluşturulması işlemi için kullanılmaya başlandı. Bu işlem, günümüzde yaygın olarak "faks" olarak bilinir ve kullanılır.

Kısacası, "faks" kelimesi, bir belgenin veya görüntünün uzak bir konuma elektronik olarak kopyalanıp iletilmesi işlemine verilen isimdir ve kökeni, belgelerin doğru bir şekilde kopyalanmasını ifade eden Latince bir ifadeye dayanmaktadır.Fax makinesi ve Fax sisteminin nasıl çalıştığını detaylı ve teknik olarak anlatır mısın?

Tabii ki, faks makinesi ve faks sistemi nasıl çalışır, bunu detaylı ve teknik olarak açıklayayım.

Faks Makinesinin Çalışma Prensibi

Tarama ve Dijitalleştirme:

Faks makinesi, gönderilecek belgeyi tarar.

Taranan belge, siyah ve beyaz noktalar (veya tonlar) olarak dijital bir görüntüye dönüştürülür.

Bu süreçte, genellikle optik karakter tanıma (OCR) teknolojisi kullanılmaz. Bunun yerine, her nokta basitçe bir renk değeri (genellikle siyah veya beyaz) olarak kodlanır.

Modülasyon:

Dijital veri, telefon hattı üzerinden iletim için uygun hale getirilir.

Bu işlem, modülasyon olarak bilinir ve genellikle ses frekanslarına dönüştürmek için kullanılır.

Faks makineleri, genellikle modülasyon için ITU-T (Uluslararası Telekomünikasyon Birliği) standartlarına göre V.27, V.29, V.17 gibi protokolleri kullanır.

İletim:

Modüle edilmiş veri, telefon hattı üzerinden alıcı faks makinesine gönderilir.

Bu süreç, analog telefon hatları üzerinden ses sinyallerinin iletimine benzer.

Demodülasyon ve Yazdırma:

Alıcı faks makinesi, gelen veriyi alır ve demodüle eder, yani dijital veriye geri dönüştürür.

Bu dijital veri, belgenin bir kopyasını oluşturmak için faks makinesinin yazıcı bölümüne gönderilir.

Yazıcı bölümü, genellikle termal, mürekkep püskürtmeli veya lazer yazıcı teknolojilerini kullanır.

Onay ve Bitirme:

Gönderim tamamlandığında, alıcı makine bir onay sinyali gönderir.

Eğer iletim sırasında bir hata oluşmuşsa, faks makinesi yeniden gönderim yapabilir veya hata mesajı verebilir.

Faks Sistemi Teknolojisi

Analog ve Dijital Dönüşüm: Faks makineleri, analog telefon hatlarını kullanır ancak dijital veri ile çalışır. Bu nedenle, dijital-analog ve analog-dijital dönüşüm sürekli olarak gerçekleşir.

Standartlar ve Protokoller: Faks iletişimi, uluslararası standartlara ve protokollere göre yapılır. Bu standartlar, farklı faks makineleri arasında uyumluluğu sağlar.

Hata Düzeltme Modları: Çoğu modern faks makinesi, iletim sırasında oluşabilecek hataları düzeltmek için hata düzeltme modlarına (ECM) sahiptir.

Güvenlik ve Gizlilik: Bazı faks makineleri, iletilen verilerin güvenliğini ve gizliliğini artırmak için şifreleme ve kimlik doğrulama özellikleri sunar.

Faks makineleri ve sistemi, eski teknoloji olmasına rağmen, hala bazı iş ve hukuki süreçlerde önemli bir role sahiptir. Bunun nedeni, faks iletiminin hukuki olarak "orijinal belge" olarak kabul edilebilir olması ve belirli endüstrilerde

veya durumlarda gereklilik olarak kalmasıdır. Özellikle sağlık, hukuk ve finans sektörlerinde belgelerin hızlı ve resmi bir şekilde iletilmesi gerektiğinde hala tercih edilmektedir. Faks, ayrıca, internet erişimi olmayan veya sınırlı olan bölgelerde iletişim için de kullanışlı bir yöntem olarak kalmaya devam etmektedir.

Teknik Detaylar

Görüntü Kodlaması: Faks makineleri, genellikle MH (Modified Huffman), MR (Modified READ), veya MMR (Modified Modified READ) gibi sıkıştırma algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, veriyi sıkıştırır ve iletim süresini azaltır.

Çözünürlük: Faks makineleri genellikle standart (200x100 dpi), ince (200x200 dpi), veya süper ince (300x300 dpi) çözünürlüklerde gönderim yapabilir.

Hız ve Bant Genişliği: Modern faks makineleri, genellikle saniyede 14,4 Kbps ila 33,6 Kbps arasında değişen hızlarda veri gönderebilir. Bu hızlar, verinin ne kadar hızlı iletilip alınabileceğini belirler.

Gelecekteki Trendler

IP Tabanlı Faks: Geleneksel analog faks sistemlerinin yerini, giderek daha fazla VoIP (Sesli İnternet Protokolü) ve IP tabanlı faks sistemleri alıyor. Bu sistemler, internet üzerinden faks iletimine olanak tanır.

Bulut Tabanlı Faks Hizmetleri: Birçok işletme, faks altyapısını yönetmenin zorluklarından kaçınmak için bulut tabanlı faks hizmetlerine yöneliyor. Bu hizmetler, kullanıcılara herhangi bir yerden faks gönderme ve alma imkanı sunar.

Faks teknolojisi, sürekli gelişmekte ve dönüşmekte olsa da, temel prensipleri ve işleyişi büyük ölçüde aynı kalmaktadır. Analog ve dijital teknolojilerin birleşimi olarak, iletişimde güvenilirlik ve resmiyetin bir simgesi olarak hizmet vermeye devam etmektedir.

Fax için internetin öncüsü diyebilir miyiz?

Faks (faksimile) teknolojisinin, internetin doğrudan bir öncüsü olarak görülmesi tam olarak doğru olmayabilir. Ancak, faksın uzaktan iletişim ve veri aktarımında önemli bir rol oynadığı ve bazı açılardan modern internet ve dijital iletişim teknolojilerinin gelişimine zemin hazırladığı söylenebilir. İki teknoloji arasındaki ilişkiyi detaylandırmak gerekirse:

Faks ve İnternet Arasındaki Farklılıklar

Teknoloji Temeli:

Faks, analog telefon hatları üzerinden görüntü ve belgelerin iletimi için kullanılırken, internet dijital veri paketlerinin küresel bir ağ üzerinden iletimini sağlar.

Faks, doğrudan iki nokta arasında iletişim kurarken, internet çok noktalı ve ağ tabanlı bir yapıdadır.

Kullanım Amacı:

Faks, esas olarak belge gönderimi ve alımı için tasarlanmışken, internet çok daha geniş bir yelpazede iletişim ve bilgi erişimi sağlar.

Gelişim Süreci:

Faks teknolojisi, 20. yüzyılın büyük bir bölümünde popülerdi ve özellikle iş dünyasında yaygın olarak kullanıldı.

İnternet, 1960'ların sonlarından itibaren geliştirilmeye başlandı ve 1990'lar itibarıyla kamuoyuna açıldığında, faksın aksine, çok daha geniş bir kullanım alanına sahipti.

Faksın İnternet Gelişimine Etkileri

Uzaktan İletişim Anlayışı:

Faks makinesi, insanların uzaktan hızlı ve etkili bir şekilde iletişim kurabilecekleri fikrini pekiştirdi.

Bu, daha sonraki internet ve e-posta teknolojilerinin benimsenmesine zemin hazırladı.

Dijitalleşme ve Veri Aktarımı:

Faksın, belgeleri dijital sinyallere dönüştürme ve bu sinyalleri uzak bir noktaya iletip tekrar kağıda basma prensibi, dijital veri aktarımının temel prensiplerinden biridir.

Bu anlayış, internet ve dijital ağların temelini oluşturan veri paketlerinin iletim mantığıyla paralellik gösterir.

Teknolojik Evrim ve Adaptasyon:

Faks teknolojisinin popülerliği ve yaygın kullanımı, insanların teknolojiyi iş ve günlük yaşamlarında nasıl entegre edebileceklerine dair bir örnek teşkil etti. Bu adaptasyon süreci, daha sonra internet ve e-posta kullanımına geçişte bir temel oluşturdu.

Sonuç

Faks, internetin doğrudan bir öncüsü değil, ancak teknolojik gelişimin bir parçası olarak uzaktan iletişim ve dijital veri aktarımı alanlarında önemli bir adımdı. Faksın sağladığı teknolojik avantajlar ve kullanıcıların bu teknolojiye olan adaptasyonu, daha sonraki internet devriminin yolunu açmıştır. İnternet, faksın sunduğu temel iletişim ilkelerini daha geniş, çeşitli ve karmaşık bir platformda genişleterek, dünya çapında bilgi paylaşımı ve iletişimi dönüştürmüştür. Bu bakımdan, faksın internetin evrimindeki rolü, teknolojik gelişimin sürekliliği ve birbirine bağlılığının bir örneği olarak görülebilir.

Bilgisayardaki modemlere neden fax-modem deniyordu?

Bilgisayarlar için kullanılan "faks-modem" terimi, bu cihazların hem veri modem işlevlerini hem de faks gönderme ve alma işlevlerini yerine getirebilmesinden kaynaklanır. Detaylı olarak açıklamak gerekirse:

Modem İşlevi: Modem, bir bilgisayarın diğer bilgisayarlarla veya internetle iletişim kurmasını sağlayan bir cihazdır. "Modem" terimi, "modülatör-demodülatör"ün kısaltmasıdır ve bu cihaz, dijital bilgisayar verilerini analog telefon hatları üzerinden iletilebilecek şekilde modüle (dönüştürme) eder ve alınan analog sinyalleri tekrar dijital verilere demodüle (geri dönüştürme) eder.

Faks İşlevi: Faks-modemler, aynı zamanda faks makinesi gibi davranabilir. Yani, bilgisayar tarafından oluşturulan bir belgeyi tarayıp, dijital formatta bir faks makinesine gönderebilir veya gelen faks mesajlarını alıp bilgisayarda dijital formatlarda saklayabilir. Bu işlev, özellikle internetin yaygınlaşmadığı dönemlerde, belge iletimi için oldukça önemliydi.

Çok Amaçlı Kullanım: Faks-modemler, kullanıcılara tek bir cihazda hem internet erişimi hem de faks gönderme/alma imkanı sunarak maliyet ve yer tasarrufu sağlar. Bu özellikle ev kullanıcıları ve küçük işletmeler için avantajlıydı.

Teknolojik Gelişim: İnternet ve e-posta teknolojilerinin gelişmesiyle, faks gönderimi ihtiyacı azalmıştır. Ancak, faks-modemler hala bazı işletmelerde ve özel durumlarda kullanılmaktadır, özellikle hukuki belgelerin ve resmi evrakların gönderimi gibi durumlarda.

Sonuç olarak, "faks-modem" terimi, bu cihazların hem veri iletişiminde modem işlevi görmesi hem de faks gönderip alabilmesi özelliklerini yansıtır. Bu çok fonksiyonlu yaklaşım, teknolojinin kullanıcı ihtiyaçlarına nasıl adapte olduğunun bir örneğidir.

Splunk nedir? Ücretli midir? Rakipleri kimlerdir? Java, spring boot, kafka, mongodb, elasticsearch, apache spark, apache flink entegrasyonları var mıdır? Karmaşık bir Splunk kullanım senaryosu

Splunk nedir?

Splunk, büyük veri analizi ve güvenlik bilgi yönetimi için kullanılan bir yazılımdır. Veri toplama, arama, izleme ve analiz özellikleri sunar. Özellikle işletmeler ve büyük ölçekli organizasyonlar için, genellikle ağ güvenliği, performans izleme, ve müşteri davranış analizi gibi alanlarda kullanılır.

Splunk'un ana işlevleri şunlardır:

Veri Toplama ve İndeksleme: Splunk, çeşitli kaynaklardan (örneğin sunucu logları, ağ cihazları, uygulamalar) büyük miktarda veriyi toplayabilir ve bu verileri aranabilir bir formatta indeksleyebilir.

Arama ve Sorgulama: Toplanan veriler üzerinde karmaşık sorgular ve aramalar yapılabilir. Bu özellik, özellikle güvenlik ihlallerini tespit etme veya sistem performans sorunlarını analiz etme gibi durumlarda kullanışlıdır.

Görselleştirme ve Raporlama: Splunk, toplanan verileri analiz ederek görsel raporlar ve dashboardlar oluşturabilir. Bu sayede kullanıcılar verileri kolaylıkla anlayabilir ve iş kararlarına temel teşkil edebilecek bilgilere ulaşabilirler.

Uyarı ve Bildirimler: Belirli koşullar gerçekleştiğinde Splunk otomatik uyarılar ve bildirimler gönderebilir. Bu, özellikle ağ güvenliği ve sistem performansı için proaktif izleme sağlar.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: Gelişmiş analitik yetenekleri sayesinde, Splunk makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojilerini kullanarak veri analizini daha da derinleştirebilir.

Genel olarak, Splunk, veri odaklı karar alma süreçlerinde ve IT altyapısının etkin yönetiminde önemli bir rol oynar.

Splunk, işletmelerin karşılaştıkları büyük veri zorluklarına çözümler sunarak, veri odaklı kararlar almayı kolaylaştırır. İşte Splunk'un bazı ek özellikleri ve kullanım alanları:

Ölçeklenebilirlik ve Esneklik: Splunk, küçük işletmelerden büyük kurumsal çevrelere kadar farklı ölçeklerdeki organizasyonlar tarafından kullanılabilir. Sistem, veri hacmi arttıkça ölçeklenebilir ve genişletilebilir, böylece büyüyen iş ihtiyaçlarına uyum sağlayabilir.

Çoklu Veri Kaynakları ve Formatları: Splunk, farklı türlerdeki ve formatlardaki verileri işleyebilir. Bu, log dosyaları, metin dosyaları, veritabanları ve hatta gerçek zamanlı veri akışları gibi çeşitli veri kaynaklarından gelen bilgileri birleştirebilir ve analiz edebilir.

Güvenlik ve Uyum: Özellikle siber güvenlik alanında, Splunk, anormal davranışları tespit etmek, güvenlik tehditlerini analiz etmek ve uyum gereksinimlerini karşılamak için kullanılır. Ayrıca, güvenlik olaylarını ve olaylara yanıt süreçlerini yönetmek için de kullanılabilir.

Uygulama Geliştirme ve Entegrasyon: Splunk, API'ler ve çeşitli entegrasyon araçları sayesinde diğer uygulamalar ve hizmetlerle kolaylıkla entegre edilebilir. Bu, özel uygulamaların geliştirilmesini ve mevcut iş süreçlerine entegrasyonunu mümkün kılar.

Topluluk ve Destek: Splunk, aktif bir kullanıcı topluluğuna ve geniş bir destek ağına sahiptir. Kullanıcılar, en iyi uygulamaları, ipuçlarını ve özelleştirilmiş çözümleri paylaşabilirler. Ayrıca, Splunk eğitimleri ve sertifikaları, kullanıcıların platformu daha etkin kullanmalarına yardımcı olur.

Kullanım Alanları:

IT Operasyonları: Sistem performansını izlemek, sorunları teşhis etmek ve çözmek için kullanılır.

Siber Güvenlik: Ağ güvenliği izleme, tehdit analizi ve olay yanıtı için önemli bir araçtır.

İş Zekası ve Analitik: Pazar trendlerini analiz etmek, müşteri davranışlarını anlamak ve satış verimliliğini artırmak için kullanılabilir.

Ürün Yönetimi: Ürün performansını izlemek ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için veri analizi yapılabilir.

Sonuç olarak, Splunk, veri odaklı işletmeler için güçlü ve çok yönlü bir araçtır. Veri analizi, güvenlik, sistem yönetimi ve iş zekası alanlarında değerli içgörüler sağlayarak, karar verme süreçlerini ve operasyonel verimliliği büyük ölçüde iyileştirebilir.

Ücretli midir? Rakipleri kimlerdir?

Evet, Splunk genellikle ücretli bir hizmettir. Splunk'un fiyatlandırma yapısı, genellikle veri kullanımı ve sunulan özelliklere bağlı olarak değişir. Splunk, çeşitli lisanslama seçenekleri sunar ve bu, kullanıcıların ihtiyaçlarına ve bütçelerine göre seçim yapmalarını sağlar. Ayrıca, Splunk bir ücretsiz sürüm de sunar, ancak bu sürümün özellikleri sınırlıdır ve genellikle küçük ölçekli veya kişisel kullanım için uygundur.

Splunk'un Rakipleri:

Elasticsearch: Açık kaynaklı bir arama ve analiz motoru olan Elasticsearch, özellikle log verilerinin analizi ve görselleştirilmesi için popülerdir. Kibana ile birlikte kullanıldığında güçlü bir veri analizi ve görselleştirme platformu oluşturur.

LogRhythm: Siber güvenlik ve log yönetimi odaklı bir çözüm olan LogRhythm, özellikle ağ güvenliği ve tehdit algılama konusunda güçlüdür.

IBM QRadar: IBM tarafından sunulan bu güvenlik bilgi ve olay yönetimi çözümü (SIEM), ağ güvenliği, olay yönetimi ve uyum izleme konularında geniş özellikler sunar.

Sumo Logic: Bulut tabanlı bir log yönetimi ve analitik hizmeti olan Sumo Logic, özellikle bulut uygulamaları ve altyapıları için veri analizi ve güvenlik çözümleri sunar.

Datadog: Bulut ölçeklendirme ve performans yönetimine odaklanan Datadog, özellikle bulut altyapısı ve uygulama performansı izleme alanlarında güçlüdür.

Graylog: Açık kaynaklı bir log yönetimi çözümü olan Graylog, veri toplama, arama ve analiz yetenekleri sunar ve özellikle maliyet etkinliği ile bilinir.

Bu rakipler, Splunk ile benzer özellikler sunar, ancak her biri farklı özelliklere, kullanım kolaylıklarına ve fiyatlandırma modellerine sahiptir. Kullanıcıların ihtiyaçlarına bağlı olarak, bu araçlardan biri Splunk'a alternatif olarak tercih edilebilir.

Java, spring boot, kafka, mongodb, elasticsearch, apache spark, apache flink entegrasyonları var mıdır?

Evet, Splunk, Java, Spring Boot, Kafka, MongoDB, Elasticsearch, Apache Spark ve Apache Flink gibi popüler teknolojilerle entegre olabilir. Bu entegrasyonlar, Splunk'un veri toplama, analiz ve görselleştirme yeteneklerini bu teknolojilerin sunduğu veri ve işlevsellikle birleştirmeyi sağlar. İşte bu teknolojilerle ilgili bazı entegrasyon detayları:

Java ve Spring Boot: Splunk, Java tabanlı uygulamalar ve Spring Boot ile entegre edilebilir. Java Logging Framework'ler (örneğin Log4j, Logback) ile Splunk'a log gönderilebilir. Ayrıca, Splunk'un Java SDK'sı Java uygulamalarında veri toplama ve Splunk API'lerine erişim için kullanılabilir.

Apache Kafka: Splunk, Kafka ile entegre edilebilir, böylece Kafka üzerinden akış halindeki veriler Splunk'a aktarılabilir. Splunk Connect for Kafka, Kafka topic'lerinden veri okuyup bu verileri Splunk'a göndermek için kullanılabilir.

MongoDB: Splunk, MongoDB ile entegrasyon için çeşitli yöntemler sunar. Örneğin, MongoDB logları Splunk'a yönlendirilebilir veya MongoDB verileri direkt Splunk'a aktarılabilir.

Elasticsearch: Splunk ve Elasticsearch genellikle birbirine rakip olarak görülse de, her ikisi de birlikte kullanılabilir. Örneğin, Elasticsearch'de saklanan verilerin Splunk üzerinde analiz edilmesi bu tür bir entegrasyon örneğidir.

Apache Spark: Splunk, Apache Spark ile entegre edilebilir. Splunk'un Hadoop Connect özelliği sayesinde, Spark işlemlerinin sonuçları Splunk'a aktarılabilir veya Splunk verileri Spark üzerinde işlenebilir.

Apache Flink: Apache Flink ile Splunk arasında doğrudan bir entegrasyon olmasa da, Flink işlenen verilerin Splunk'a aktarılması için özelleştirilmiş çözümler geliştirilebilir. Flink'in Kafka ile entegrasyonu bu süreci kolaylaştırabilir.

Bu entegrasyonlar, kuruluşların farklı teknoloji yığınlarını ve veri kaynaklarını birleştirmelerine, daha derin veri analizleri yapmalarına ve kapsamlı görselleştirmeler oluşturmalarına olanak tanır. Her entegrasyonun kurulumu ve yapılandırılması, kuruluşun ihtiyaçlarına ve mevcut sistem mimarisine bağlı olarak farklılık gösterebilir.

Karmaşık bir Splunk kullanım senaryosu

Karmaşık bir Splunk kullanım senaryosu olarak, büyük bir uluslararası bankanın siber güvenlik, dolandırıcılık tespiti ve operasyonel performans izleme için Splunk'u kullanması örnek alınabilir. Bu senaryo, Splunk'un çeşitli yeteneklerini birleştirerek, hem güvenlik hem de iş zekası açısından derinlemesine analizler sağlar.

Senaryo: Uluslararası Banka için Kapsamlı Siber Güvenlik ve İş Analizi

1. Veri Toplama ve Entegrasyon:

Finansal İşlemler: Bankanın tüm ATM, online bankacılık, ve mobil bankacılık işlemlerinden veri toplanır.

Sistem Logları: Sunucular, veritabanları ve uygulamaların logları toplanır.

Ağ Verileri: Ağ trafiği, güvenlik duvarı logları ve diğer ağ cihazlarından gelen veriler toplanır.

Üçüncü Parti Kaynakları: Kredi derecelendirme kuruluşlarından ve finansal izleme kurumlarından alınan veriler entegre edilir.

2. Güvenlik İzleme ve Tehdit Algılama:

Anormal Davranış Analizi: Ani para transferleri, sıra dışı giriş denemeleri ve tipik olmayan işlem modelleri gibi anormallikler tespit edilir.

Siber Tehdit İzleme: Potansiyel siber saldırılar ve güvenlik ihlalleri için sürekli izleme yapılır.

Uyarı Sistemi: Şüpheli aktiviteler tespit edildiğinde güvenlik ekiplerine otomatik uyarılar gönderilir.

3. Dolandırıcılık Tespiti:

Davranışsal Analiz: Müşteri hesaplarındaki olağandışı aktiviteler ve işlem desenleri analiz edilerek dolandırıcılık şüpheleri belirlenir.

Entegre Risk Değerlendirme: Müşteri risk profilleri, işlem geçmişi ve dış kaynaklardan elde edilen verilerle birleştirilerek kapsamlı bir risk değerlendirmesi yapılır.

4. Operasyonel Performans ve İş Zekası:

İşlem Verimliliği Analizi: İşlem süreleri, müşteri hizmetleri etkileşimleri ve operasyonel verimlilik analiz edilir.

Müşteri Davranışı İzleme: Müşteri tercihleri, etkileşim modelleri ve satın alma eğilimleri analiz edilerek pazarlama stratejilerine yön verilir.

5. Görselleştirme ve Raporlama:

Dashboardlar: Güvenlik, operasyonel performans ve müşteri etkileşimleri için kapsamlı görselleştirmeler ve dashboardlar oluşturulur.

Otomatik Raporlama: Günlük, haftalık ve aylık raporlar otomatik olarak oluşturulur ve ilgili departmanlara gönderilir.

6. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Uygulamaları:

Tahminsel Analiz: İşlem hacimlerindeki değişiklikler, müşteri davranışı trendleri ve güvenlik tehditleri için tahmin modelleri geliştirilir.

Otomatikleştirilmiş Karar Alma: Belirli koşullar altında otomatik kararlar almak için makine öğrenimi modelleri kullanılır.

Bu senaryoda Splunk, veri toplama, analiz ve görselleştirme yeteneklerini bankacılık ve finans sektörünün ihtiyaçlarına göre uyarlar. Kapsamlı veri entegrasyonu, gelişmiş analitik, güvenlik izleme ve iş zekası yetenekleri ile Splunk, bankanın operasyonel verimliliğini artırır, siber güvenlik risklerini azaltır ve stratejik iş kararlarına destek olur.

#Splunk

#DataAnalytics

#CyberSecurity

#SIEM

#BigData

#MachineLearning

#ITOps

#DevOps

#LogManagement

#DataVisualization

Yapay zeka? / Ayşegül İldeniz & Fatih Altaylı - Teke Tek Bilim

Ayşegül İldeniz, hem Silikon Vadisi'nde hem de İstanbul, Türkiye'de inovasyon, teknoloji dönüşümü ve gelecek vizyonu konularında öncü bir isimdir. 1969 doğumlu İldeniz, global teknoloji sektöründe öncü bir rol oynamıştır. Kariyerindeki önemli adımlar arasında Intel Corporation'daki çeşitli önemli pozisyonlar bulunmaktadır. 1998 yılında Intel'e katılan İldeniz, burada Türkiye Genel Müdürlüğü, Türkiye, Orta Doğu ve Afrika Bölgesi Başkanlığı ve Avrupa Yönetim Kurulu üyeliği gibi roller üstlenmiştir. Ayrıca, Intel'in Silikon Vadisi Merkez Ofisi'nde Yeni Teknolojiler Grubu Dünya Başkan Yardımcılığı görevini yapmıştır.

Intel'deki rollerinin yanı sıra Ayşegül İldeniz, Silver Spring Networks'te Baş Operasyon Sorumlusu (COO) olarak da görev yapmıştır. Teknoloji sektöründeki liderliği ve katkıları geniş çapta tanınmıştır. 2015 yılında Fast Company Magazine tarafından En Yaratıcı 100 Kişi arasında gösterilmiş ve 2010 yılında Eisenhower Fellow olarak seçilmiştir. Bu tanınırlık, teknoloji endüstrisindeki etkisini ve yenilikçi düşünce tarzını vurgulamaktadır.

Bununla birlikte, İldeniz, Eczacıbaşı Holding ve Zorlu Holding şirketlerinin yönetim kurullarında görev yapmaktadır. Bu şirketler arasında Vestel Elektronik, Vestel Beyaz Eşya ve Zorlu Enerji yer almaktadır. İldeniz'in bu şirketlerdeki rolleri, inovasyon ve kurumsal yönetişim arasında köprü kurarak iş ve teknoloji sektörlerindeki liderliğini daha da pekiştirmektedir.

Thoughtworks Technology Radar İngilizce PDF

Raporu buradan indirebilirsiniz.

Thoughtworks, teknoloji konusunda tutkulu bir şirkettir. Burada teknoloji üretilir, araştırılır, test edilir, açık kaynak haline getirilir, hakkında yazılar yazılır ve sürekli olarak iyileştirilir. Thoughtworks'ün amacı, yazılım mükemmelliğini savunmak ve BT'yi (Bilişim Teknolojileri) dönüştürmektir. Bu amaç doğrultusunda, Thoughtworks Technology Radar'ı (Thoughtworks Teknoloji Radar'ı) oluştururlar ve paylaşırlar. Bu Radar, Thoughtworks'teki kıdemli teknoloji liderlerinden oluşan bir grup tarafından yaratılır. Bu grup, düzenli olarak Thoughtworks'ün küresel teknoloji stratejisini ve endüstrimizi önemli ölçüde etkileyen teknoloji trendlerini tartışmak için toplanır.

Radar, bu tartışmaların çıktısını, geliştiricilerden CTO'lara kadar geniş bir yelpazedeki paydaşlar için değerli bir biçimde sunar. Radar, teknikler, araçlar, platformlar ve diller ve çerçeveler olmak üzere dört kategoriye ayrılmıştır. Radar'daki öğeler, hangi teknolojinin benimsenmesi gerektiği konusunda önerilerde bulunur.

Radar'ın en son sürümü, 2023 Ağustos'unda sanal olarak toplanan Teknoloji Danışma Kurulu (TAB) tarafından oluşturulmuştur. Bu kurul, Thoughtworks CTO'su Rachel Laycock ve CTO Emerita Rebecca Parsons için danışmanlık yapar. Radar, AI yardımlı yazılım geliştirme, yazılım geliştiricilerin verimliliğinin nasıl ölçüleceği, büyük dil modelleri (LLMs) ve uzaktan yazılım geliştirme gibi konularda tartışmaları içerir.

Özetle, Thoughtworks Teknoloji Radar'ı, teknoloji alanında meydana gelen önemli değişiklikleri ve trendleri izleyen ve bu bilgileri sektör profesyonellerine sunan bir kaynaktır.Düşünce işçileri teknoloji konularda tutkuludur. İnşa ediyoruz, araştırıyoruz, test ediyoruz, Herkes için açık kaynak, hakkında yazmak ve sürekli geliştirmeyi hedeflemek. Misyonumuz yazılım mükemmelliğini savunmak ve BT'de devrim yaratmaktır. Bu misyonu desteklemek için Thoughtworks Teknoloji Radarı'nı oluşturuyor ve paylaşıyoruz. Thoughtworks Teknoloji Danışma Kurulu, Thoughtworks'teki üst düzey teknoloji liderlerinden oluşan bir grup, Radar'ı oluşturuyor. Thoughtworks için küresel teknoloji stratejisini ve sektörümüzü önemli ölçüde etkileyen teknoloji trendlerini tartışmak üzere düzenli olarak toplanırlar.

Radar, Thoughtworks Teknoloji Danışma Kurulu’nun Teknoloji Danışma Kurulu'nun tartışmaları, geliştiricilerden CTO'lara kadar çok çeşitli paydaşlara değer sağlayan bir formatta. İçerik kısa bir özet olarak tasarlanmıştır.

Sizi bu teknolojileri keşfetmeye teşvik ediyoruz. Radar doğası gereği grafikseldir ve öğeleri teknikler, araçlar, platformlar ve diller ve çerçeveler olarak gruplandırır.

Radar öğeleri birden fazla çeyrekte görünebildiğinde, en uygun görüneni seçtik. Bunları ayrıca  mevcut durumumuzu yansıtmak için dört halka halinde gruplandırıyoruz.

Yapay Zeka ile iş arayın

Yapay zeka iş aramayı sonsuza dek değiştirdi.

İş aramanızı bir üst seviyeye taşımak ve hayalinizdeki pozisyona ulaşmanıza yardımcı olmak için bu 20 yapay zeka aracını kullanın:

Yapay zekadan korkmayın - ondan yararlanın ve kariyerinizi geliştirin.