•Fiziksel mekanizmanın hesaplama tarafından yönetilmesi
Siber-fiziksel sistemlerde (SFS), fiziksel bir mekanizma bilgisayar tabalı algoritmalar tarafından kontrol edilir veya izlenir. Bu 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. Kaynak, bu iç içe geçişin, fiziksel ve hesaplama unsurları arasında daha yüksek bir kombinasyon ve koordinasyon sunduğunu belirtir.
Gömülü sistemlerle ortak mimari, farklı derinlik
SFS, sibernetik, mekatronik, tasarım ve süreç bilimini birleştiren disiplinlerarası bir yaklaşımı içerir; sürecin genel gidişatı genellikle gömülü sistemler olarak adlandırılır. Gömülü sistemlerde hesaplama öğelerine yönelim daha yoğunken, fiziksel öğeler ve hesaplama öğeleri arasındaki bağlantıya daha az eğilim vardır. SFS ise aynı temel mimariyi Nesnelerin İnterneti’yle (IoT) paylaşır, ancak fiziksel ve hesaplama unsurları arasında daha yüksek bir kombinasyon ve koordinasyon sunar.
Fiziksel giriş ve çıkışla etkileşen öğeler ağı
Daha geleneksel gömülü sistemlerin aksine, tam teşekküllü bir SFS tipik olarak bağımsız cihazlar yerine fiziksel giriş ve çıkışla etkileşen öğeler ağı olarak tasarlanmıştır. Bu yaklaşım, hesaplama zekasına uygun bir biçim sergiler ve robotik ve sensör ağları arasındaki akıllı mekanizmalarla yakından bağlantılıdır. Bilim ve mühendislikteki ilerlemeler, akıllı mekanizmalarla hesaplama ve fiziksel öğeler arasındaki bağlantıyı geliştirerek SFS’lerin uyumluluğunu, özerkliğini, verimliliğini, işlevselliğini, güvenilirliğini, güvenliğini ve kullanılabilirliğini artırır.
Etkileşimin açtığı alanlar
Bu artan etkileşim, siber-fiziksel sistemlerin potansiyelini çeşitli yönlerde genişletmektedir: müdahale (örneğin çarpışmadan kaçınma), hassasiyet (robotik cerrahi ve nano seviye imalat), tehlikeli veya erişilemeyen ortamlarda çalışma (arama kurtarma, yangınla mücadele ve derin deniz keşfi), koordinasyon (hava trafik kontrolü ve savaş savaşı), verimlilik (sıfır net enerji binaları) ve insan kabiliyetlerinin arttırılması (sağlık bakımı izleme ve tedariki).
Mobil alt kategori ve telefon platformları
Mobil siber-fiziksel sistemler, adından da anlaşıldığı üzere hareket edebilme yeteneğine sahiptir ve SFS’lerin önemli bir alt kategorisidir. Mobil fiziksel sistemlere örnek olarak insanlar veya hayvanlar tarafından taşınan mobil robotik ve elektronikler verilir. Akıllı telefonların popülaritesindeki artış, bu alana olan ilgiyi artırmıştır; akıllı telefon platformları ise en ideal mobil siber-fiziksel sistemlerin başında gelmektedir. Bunun nedenleri arasında işleme yeteneği ve yerel depolama gibi hesaplama kaynakları; dokunmatik ekranlar, kameralar, GPS çipleri, hoparlörler, mikrofon ve çeşitli sensörler gibi çoklu duyusal giriş/çıkış cihazları; WiFi, 4G, EDGE ve Bluetooth gibi çoklu iletişim mekanizmaları; Java, C# veya JavaScript gibi hızlı geliştirilebilir yüksek düzey programlama dilleri; ve kolayca kullanılabilen uygulama dağıtım mekanizmaları sayılabilir.
Bulut ile tamamlayıcı kaynak kullanımı
Yerel ortamda mevcut olandan daha fazla kaynak gerektiren görevler için, akıllı telefon tabanlı mobil SFS düğümlerinin hızlı aksiyon almaları için ortak bir mekanizma kullanılır. Bu amaçla mobil siber-fiziksel sistemi bir sunucuya veya bulut ortamına bağlayarak ağ bağlantısı kurulur ve böylece karmaşık işlem görevlerini gerçekleştirmek mümkün kılınır. Aksi halde kaynak gerektiren görevler yerel kaynak kısıtlamaları altında imkânsızdır. Mobil siber-fiziksel sistemlere örnek olarak CO2 emisyonlarını izleme ve analiz etme, trafik kazalarını tespit etme, sigorta telematiği, ilk yanıtlayanlara durumsal farkındalık hizmetleri sağlama, trafiği ölçme ve kalp hastalarını izleme projeleri verilir.
Dağıtık algılama ve dijital ikiz örnekleri
SFS’nin yaygın uygulamaları tipik olarak sensör tabalı iletişim özellikli otonom sistemlerdir; birçok kablosuz sensör ağı ortamın bazı koşullarını izler ve işlenen bilgileri merkezi bir düğüme aktarır. MIT’deki Dağıtık Robot Bahçesi, her domatesin ayrı ayrı durumunu izleyen sensör ağıyla donatılmıştır ve bu sistem, domates bitkileriyle dolu bir bahçede dağıtık algılama; navigasyon, manipülasyon ve kablosuz ağları birleştirerek sağlar.
Endüstri alanında bulut teknolojileri tarafından desteklenen siber-fiziksel sistemler, Schneider Electric, SAP, Honeywell ve Microsoft gibi ortaklarla birlikte Avrupa Komisyonu’nun IMC-EZOP projesi kapsamında Endüstri 4.0 için yeni yaklaşımlar geliştirilmesine yol açmıştır. Gelecekteki imalatlar için siber-fiziksel modeller, “birleştirilmiş-model” yaklaşımını üretmiştir. Birleştirilmiş model, bulut platformunda çalışan ve hem veriye dayalı analitik algoritmaların hem de mevcut fiziksel bilgilerin entegre bilgisini kullanarak sistemin sağlık durumunu simüle eden gerçek makinenin dijital ikizidir. Bu model, ilk olarak tasarım aşamasında bir dijital görüntü oluşturur; sistem tasarımı ve fiziksel bilgi, ürün tasarımı sırasında gelecek analiz için referans olarak bir simülasyon modelinin oluşturulduğu bir süreçte günlüğe kaydedilir. Başlangıç parametreleri istatistiksel olarak genelleştirilebilir ve testten elde edilen veriler veya parametre tahmini kullanılarak üretim süreci ayarlanabilir. 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.
5C mimarisi ve tasarım zorluğu
Bir siber-fiziksel üretim sisteminin tasarlanması ve uygulanması, bağlantı, dönüştürme, siber, kavrama ve yapılandırma seviyelerini içeren 5C mimarisine dayalı olarak yapılabilir. “Bağlantı” seviyesinde cihazlar kendiliğinden bağlanıp kendini algılayacak şekilde tasarlanır; “Dönüştürme” seviyesinde bağlı cihazlardan ve sensörlerden gelen veriler, makinelerin kendi potansiyel sorunlarını tahmin etmesini ve kritik sorunlarının özelliklerini tanımasını amaçlar. “Siber” düzeyde her makine kendi fiziksel özelliklerini kullanarak kendi “ikiz”ini yaratır ve “Zaman-Makine” metodolojisine dayanarak makine sağlığı modelini karakterize eder. “Kavrama” düzeyinde öz-değerlendirmenin sonuçları kullanıcılara bilgi görseli olarak sunulur; “Konfigürasyon” seviyesinde makine veya üretim sistemi, esnek performans elde etmek için öncelik ve risk kriterlerine göre yeniden yapılandırılabilir.
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. Bugün tasarım uygulamaları açısından bakıldığında, SFS’de yer alan disiplinlerin tümünü kapsayacak ortak bir “dil” yoktur. Son çalışmalar, farklı disiplinleri birleştirmek için yeni araçlar veya tasarım yöntemleri uygulamak yerine ortak simülasyon kullanmanın mümkün olduğunu göstermektedir; MODELISAR projesinden elde edilen sonuçlar, bu yaklaşımın İşlevsel Maket Arayüzü biçiminde eş-simülasyon için yeni bir standart önererek uygulanabilir olduğunu ortaya koymaktadır.
Konunun tanınması
ABD Ulusal Bilim Vakfı (NSF) siber-fiziksel sistemleri önemli bir araştırma alanı olarak tanımlamıştır. 2006 yılının sonlarından itibaren NSF ve diğer ABD federal ajansları, siber-fiziksel sistemler üzerine çeşitli çalıştaylara sponsor olmaktadır.
Bu açıklama Vikipedi kaynaklarından uyarlanmıştır ve şu lisans altında sunulur: CC BY-SA 4.0.
Henüz yorum yok