8 Ocak 2025 Çarşamba

Yapay Sinir Ağlarının Temel Bileşeni: Nöronlar

Yapay sinir ağları (YSA), biyolojik sinir sistemlerinin çalışma prensiplerinden esinlenerek geliştirilen ve makine öğrenmesi ile derin öğrenmenin temelini oluşturan matematiksel modellerdir. Bu sistemlerin çekirdeğini ise "nöronlar" oluşturur. Bu yazıda, yapay nöronların yapısı, fonksiyonları ve uygulamaları hakkında detaylı bilgi vereceğiz.

Yapay Nöron Nedir?

Yapay nöronlar, biyolojik nöronları taklit eden matematiksel birimlerdir. Bir yapay nöron genellikle şu bileşenlerden oluşur:

  1. Girdi (Input): Yapay nöron, birçok girdiyi (örneğin, x1, x2, x3 gibi) kabul eder. Bu girdiler, işlenmesi gereken verileri temsil eder.

  2. Ağırlıklar (Weights): Her girdi bir ağırlıkla (örneğin, w1, w2, w3 gibi) çarpılır. Bu ağırlıklar, sistemin girdilere verdiği önemi ifade eder ve eğitim sürecinde optimize edilir.

  3. Toplama (Summation): Girdi ve ağırlıkların çarpımları toplanarak toplam bir değer elde edilir. Bu işlem, biyolojik nöronlarda dendritlerin toplama işlevine benzer.

  4. Aktivasyon Fonksiyonu: Toplam değer, belirli bir çıktı (output) oluşturmak için bir aktivasyon fonksiyonundan geçirilir. Bu fonksiyon, sistemin çıktısının lineer mi yoksa lineer olmayan mı olacağını belirler.

  5. Çıktı (Output): Aktivasyon fonksiyonunun sonucu, nöronun çıktısıdır. Bu çıktı, bir sonraki katmana veya sisteme iletilir.

Aktivasyon Fonksiyonları

Aktivasyon fonksiyonları, yapay nöronların en önemli bileşenlerinden biridir. Bu fonksiyonlar, karmaşık veri modellerini çözmek için çıktıları dönüştürür. En yaygın aktivasyon fonksiyonları şunlardır:

  • Sigmoid Fonksiyonu: Çıktıları 0 ile 1 arasında sınırlar. Genellikle iki sınıflı problemler için kullanılır.

  • ReLU (Rectified Linear Unit): Pozitif girdileri aynen aktarırken, negatif girdileri 0 yapar. Hızlı ve etkin çalışır.

  • Tanh (Hyperbolic Tangent): Çıktıları -1 ile 1 arasında dönüştürür ve sigmoid fonksiyonuna benzer bir yapısı vardır.

  • Softmax Fonksiyonu: Birden fazla sınıfa ait olasılıkları hesaplamak için kullanılır.

Yapay Nöronların Eğitimi

Yapay nöronlar, genellikle bir ileri besleme (feedforward) yapısında organize edilir ve "geri yayılım" (backpropagation) algoritması ile eğitilir. Bu süreç şu adımlardan oluşur:

  1. İleri Besleme (Forward Pass): Girdiler ağ boyunca iletilir ve çıktılar hesaplanır.

  2. Hata Hesaplama: Hesaplanan çıktı, hedef çıktı ile karşılaştırılarak hata bulunur.

  3. Geri Yayılım (Backward Pass): Hata, ağırlıkları optimize etmek için geriye doğru yayılır.

  4. Ağırlıkların Güncellenmesi: Hata miktarına göre ağırlıklar yeniden ayarlanır.

Kullanım Alanları

Yapay nöronlar, birçok farklı alanda kullanılır:

  • Görüntü Tanıma: El yazısı tanıma, obje algılama gibi alanlarda yaygındır.

  • Doğal Dil İşleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi gibi uygulamalarda temel taşıdır.

  • Finans: Hisse senedi tahmini ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda kullanılır.

  • Sağlık: Hastalık tanısı, tıbbi görüntüleme analizinde yer alır.

Sonuç

Yapay nöronlar, yapay zeka ve derin öğrenme sistemlerinin şüphesiz en temel bileşenidir. Biyolojik nöronlardan esinlenilerek geliştirilen bu modeller, karmaşık problemleri çözmeyi mümkün kılar. Nöronların işleyişini anlamak, yapay sinir ağlarının daha etkili bir şekilde kullanılmasına katkı sağlar.

5 Ocak 2025 Pazar

STM32 Mikrodenetleyicilerde HR Timer Kullanımı ve Avantajları #STM32Tips

STM32 mikrodenetleyiciler, geniş özellik yelpazesiyle hem basit uygulamalar hem de endüstriyel seviyede karmaşık projeler için ideal çözümler sunar. Bu özellikler arasında yer alan HR (High-Resolution) Timerlar, özellikle yüksek hassasiyet gerektiren uygulamalarda öne çıkar. Bu yazıda, HR timerların işlevleri, avantajları ve kullanım alanları hakkında bilgi edineceksiniz.

HR Timer Nedir?

HR timer, geleneksel timer birimlerine kıyasla çok daha yüksek çözünürlükte zamanlama ve sinyal oluşturma yeteneği sunan bir bileşendir. Standart timerlar genellikle mikrodenetleyicinin saat frekansı ile sınırlıyken, HR timerlar ek interpolasyon teknikleri kullanarak daha hassas kontrol sağlar.

HR Timerların Özellikleri

  • Yüksek çözünürlük: Nano saniye seviyesinde hassas PWM (Pulse Width Modulation) çıkışı.
  • Esnek PWM yapılandırması: Çeşitli sinyal frekanslarında ve genişliklerinde hassas sinyal üretimi.
  • Senkronizasyon yetenekleri: Birden fazla timer birimi ile senkronize çalışarak karmaşık kontrol döngüleri oluşturma.
  • Geniş uygulama desteği: Motor kontrolü, güç elektroniği ve hassas veri toplama sistemlerinde kullanıma uygun.

Kullanım Alanları

  1. Motor Kontrolü: FOC (Field Oriented Control) algoritmaları gibi hassas kontrol tekniklerinde HR timerlar kritik bir rol oynar.
  2. Güç Elektroniği: Anahtarlamalı güç kaynaklarında veya inverter tasarımlarında hassas zamanlama sağlanır.
  3. Hassas Sensör Kontrolü: Lidar ve benzeri uygulamalarda yüksek çözünürlüklü zamanlama gereksinimleri karşılanır.
  4. Ses İşleme ve Modülasyon: Audio DAC kontrolü ve yüksek kaliteli modülasyon işlemlerinde kullanılır.

STM32 Ailesinde HR Timerlar

HR timerlar genellikle STM32'nin STM32G4 ve STM32H7 serisi gibi performans odaklı modellerinde bulunur. Bu serilerdeki HR timerlar, mikrodenetleyicilerin DSP ve motor kontrol özellikleriyle entegre çalışarak yüksek hassasiyetli uygulamalara imkan tanır.

HR Timer Kullanımı

HR timerları kullanmak için STM32CubeIDE gibi geliştirme araçları tercih edilir. STM32CubeMX yardımıyla timer yapılandırması yapılabilir. Örneğin:

  • PWM modunun seçimi.
  • Timer frekansı ve periyodunun ayarlanması.
  • HR timer interpolasyon modunun aktif edilmesi.

Sonuç

STM32 mikrodenetleyicilerde HR timerlar, hassasiyetin ön planda olduğu projelerde önemli avantajlar sunar. Motor kontrolünden güç elektroniğine kadar geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılabilen bu timerlar, tasarımcılara zamanlama ve sinyal oluşturma konusunda büyük esneklik sağlar.

29 Aralık 2024 Pazar

ISO 8800:2024’ün Özeti

ISO 8800:2024, karayolu taşıtlarında yapay zeka (AI) sistemleriyle ilgili güvenlik sorunlarını ele almak için bir çerçeve sunmaktadır. Bu standart, özellikle makine öğrenimi (ML) sistemlerine odaklanarak, mevcut güvenlik standartlarını (örneğin, ISO 26262 ve ISO 21448) AI teknolojilerini kapsayacak şekilde genişletir ve özelleştirir. Aşağıda bu standardın temel noktaları ve ilkeleri bulunmaktadır:


Genel Yaklaşım ve Kapsam

  • Kapsam:
    • Mopedler ve engelli sürücülere yönelik özel sistemler hariç olmak üzere, karayolu taşıtlarında AI teknolojisini kullanan güvenlik odaklı sistemlere yöneliktir.
  • Çerçeve:
    • AI bileşenlerinin rastgele donanım hataları, sistematik hatalar ve işlevsel yetersizliklerinden kaynaklanan istenmeyen güvenlik davranışlarını ele alır.
  • AI Odaklılık:
    • Özellikle makine öğrenimi sistemlerine odaklanır, ancak belirli AI metodolojilerinin (örneğin, derin öğrenme ağları) detaylarına girmez.

Ana Unsurlar ve Kavramlar

  1. Mevcut Standartlarla Entegrasyon:

    • AI sistemleri için ISO 26262 (Fonksiyonel Güvenlik) ve ISO 21448’in (Amaçlanan İşlevselliğin Güvenliği) AI özelindeki ihtiyaçlara göre özelleştirilmesini sağlar.
    • AI güvenlik yönetimi için bu standartların soyutlama katmanları arasında haritalama yapar ve uygun iş akışlarını tanımlar.
  2. AI Güvenlik Yaşam Döngüsü:

    • AI sistemleri için özel bir güvenlik yaşam döngüsü önerir ve operasyon sırasında sürekli güvenceye vurgu yapar.
    • Tasarım, test, doğrulama ve operasyonel izleme süreçlerini içerir.
  3. AI’ye Özgü Tanımlar ve Modeller:

    • AI hatası, AI kontrol edilebilirliği, AI güvenlik gereksinimleri gibi terimler tanımlanmıştır.
    • İşlevsel yetersizlikler, çıktı yetersizlikleri ve sistematik hatalar gibi riskleri tanımlar ve bunların yönetilmesi gerektiğini belirtir.
  4. Risk Azaltma ve Güvence:

    • AI sistemleri için güvence argümanları geliştirilir ve işlevsel yetersizlikleri ele almak için risk azaltma önlemleri sunar.
    • Hem nicel hem de nitel önlemleri birleştirerek kanıta dayalı doğrulama ve geçerlilik süreçlerini teşvik eder.

Belirli Hükümler

  1. Veriyle İlgili Hususlar:

    • Veri kümesi yaşam döngüsü yönetimi için kurallar belirler. Bu kapsamda veri kümesi doğrulama, güvenlik analizi ve bakım süreçlerini içerir.
    • Veri dağıtım hataları gibi yetersizlikleri ve hibrit veri kümelerinin (gerçek ve sentetik) önemini vurgular.
  2. Doğrulama ve Geçerlilik:

    • AI bileşenlerini ve sistemlerini test etmek için stratejiler sunar ve hem sanal hem de fiziksel test ortamlarından yararlanır.
    • Güvenlik performansını değerlendirmek için metrikler kullanır ve operasyon sırasında sürekli güncellemeler önerir.
  3. Sistem Mimarisi:

    • AI sistem güvenliği endişelerini ele almak için mimari yedeklilik ve çeşitlilik önerir.
    • Belirsiz tahminler için çıktı reddetme sınıfları gibi mimari önlemleri teşvik eder.
  4. Operasyonel Güvenlik:

    • Operasyon sırasında güvenlik güvencesinin sürekli izlenmesini ve yeniden değerlendirilmesini teşvik eder.
    • Alan verisi toplama, yeniden eğitim ve dağıtım için risklere karşı önlemler sunar.

Daha Geniş AI Standartları ile Uyum

  • Küresel Bağlam:
    • AI teknolojilerini sektörler arası ele alan ISO/IEC standartlarıyla uyumludur (örneğin, ISO/IEC TR 5469).
  • İşbirlikçili:
    • AI’ya özgü güvenlik önlemlerini genel AI özellikleriyle birleştirir ve küresel güvenlik protokolleriyle uyum sağlar.

Yinelenen Gelişim Felsefesi

  • AI’nın hızla gelişen doğasını ve güvenlik üzerindeki etkilerini kabul eder.
  • Gelişmelere veya ortaya çıkan risklere uyum sağlamak için hem AI sistemlerini hem de genel güvenlik kavramlarını sürekli iyileştirmeyi önerir.

ISO 8800:2024, mevcut güvenlik standartlarının kritik bir uzantısı olarak, AI’nın otomotiv sistemlerinde neden olduğu benzersiz zorlukları ele alır. Dinamik ortamlarda AI sistemi güvenliğini sağlamak için tasarım, uygulama ve operasyonel aşamalarda sağlam, kanıta dayalı uygulamaları vurgular.



Not: Bu yayın AI kullanılarak oluşturulmuş, kontrol edilerek yayınlanmıştır.

28 Aralık 2024 Cumartesi

Tek Fazlı, Üç Fazlı Elektrik Hattı, Doğrultma Devreleri

Türkiye'de evlerde, iş yerlerinde AC 220 V, tek fazlı elektrik hattı bulunmaktadır. Sanayi bölgelerinde AC 380 V, üç fazlı elektrik hattı bulunmaktadır. Bu değerler teknik açıdan voltaj RMS değerleridir. Bu durumda tek fazlı elektrik hattı için tepeden tepeye gerilim farkı 220 V * sqrt(2) = ~311 V değerindedir. Üç fazlı elektrik hattında ise tepeden tepeye gerilim farkı 380 V * sqrt(2) = ~537 V değerindedir. 

Her iki hatta frekans 60 Hz değerindedir.

Aşağıdaki görselde tek fazlı ve üç fazlı elektrik hattını görebilirsiniz.
Tek fazlı hatta V+ 311 V değerindedir. Üç fazlı hatta V+ 537 V değerindedir.


Tek fazlı bir hatta, hattı doğrultmak için aşağıdaki devre topolojisi uygulanabilir.


Bu durumda alttaki görseldeki gibi RL direnci üzerinde her zaman tek yönde, değişken bir gerilim oluşur. RL direnci yerine uygun değerde bir kapasitör kullanılırsa DC gerilim elde edilmiş olur. Düşük dalgalanmaları göz ardı edecek olursak sabit 220 V bir hattı doğrutup DC baraya dönüştürdüğümüz durumda kapasitörün üzerinde ~311 V DC gerilim oluşacaktır.


Üç fazlı bir hatta, hattı doğrultmak için aşağıdaki devre topolojisi uygulanabilir.


Bu durumda RLoad üzerinde tek yönde aşağıdaki gibi bir gerilim uygulanır. Çıkışa kapasitör eklenmesi durumunda tek fazlı hatta örnekteki gibi 571 V seviyesinde DC gerilim oluşacaktır.





*sqrt (2)=~1.414

Kaynaklar:
  • https://schoner-electric.com/blog/f/tek-faz-ve-%C3%BC%C3%A7-faz-aras%C4%B1ndaki-fark-nedir
  • https://devreyakan.com/tek-fazli-duzeltme/

13 Aralık 2024 Cuma

Transistörlü Röle Sürme Devresinde Diyot Kullanımının Önemi

Transistörlü Röle Sürme Devresinde Diyot Kullanımının Önemi

Elektronik devrelerde diyotların farklı görevleri bulunur. Bu yazıda, bir transistör aracılığıyla sürülen bir röle devresindeki diyotun neden kritik bir bileşen olduğunu inceleyeceğiz.

Devre Tasarımına Genel Bakış

Görseldeki devre, bir transistörün yardımıyla bir rölenin kontrol edilmesini sağlamaktadır. Devredeki temel bileşenler şunlardır:

Transistör: Giriş sinyaline göre iletime geçerek rölenin enerjilenmesini sağlar.

Röle: Bobini üzerinden akım geçtiğinde elektromanyetik alan oluşturarak mekanik anahtarının konumunu değiştirir.

Diyot: Röle bobini ile paralel bağlanmış olan bu diyot, devrede bir nevi koruma görevi üretir.

Diyelim ki giriş sinyali transistörü iletime soktu ve rölenin bobini üzerinden akım akmaya başladı. Bu durumda röle mekanik anahtarını kapatır ve bağlı bulunduğu yüklenin çalışmasını sağlar. Ancak, transistör kesime geçip akım akışı aniden kesildiğinde diyotun önemi ortaya çıkar.

Diyotun Koruma Mekanizması

Bir röle bobini, elektromanyetik indürens temelinde çalışr. Bobin üzerinden geçen akım kesildiğinde, bu akımın hızla sona ermesi bobin içerisinde bir öz indürens voltajı oluşturur. Bu voltaj genellikle çok yüksek olabilir (yüzlerce volt seviyesine ulaşabilir) ve devrenin diğer bileşenlerine zarar verebilir.

Diyot, bu noktada koruyucu bir unsur olarak devreye girer. Diyotun röle bobinine paralel bağlı olması, öz indürens sonucu oluşan bu ters yönlü voltajı şu sekilde bastırır:

  • Röle bobini akımını kesmeye çalıştığında, bobin uçlarında yüksek bir gerilim oluşur.
  • Diyot, ters gerilimi kendi üzerinden ileterek bobinde oluşan enerjiyi çözer.
  • Bu sayede transistör, yüksek voltaj seviyesine (spike) maruz kalmaz ve zarar görmekten korunur.

Diyot Olmasaydı Ne Olurdu?

Diyotun bulunmadığı durumlarda, bobin içerisinde oluşan öz indürens voltajı transistörün bacaklarına zarar verebilir. Bu, transistörün yanmasına ya da kalıcı hasarlara yol açabilir. Ayrıca devrenin genel çalışma kararlılığı ciddi anlamda bozulabilir.

Zener Diyotun Rolü

Bu devrede ayrıca bir zener diyot kullanılmış. Zener diyot, belirli bir eşik voltajı aştığında iletime geçerek gerilimi sınırlar. Röle bobini üzerinde oluşan gerilimı kontrol altında tutarak devrede ekstra bir koruma katmanı sağlar.

Sonuç

Diyotlar, basit görünüşlerine rağmen elektronik devrelerde çok kritik bir rol oynar. Görseldeki devrede kullanılan diyot, transistörü ve diğer bileşenleri koruyarak devrenin uzun ömürlü ve güvenilir olmasını sağlar. Bu tür koruma önlemleri, özellikle elektromekanik bileşenlerle çalışan devrelerde vazgeçilmezdir.

Kaynaklar:

  1. https://www.learningaboutelectronics.com/Articles/Relay-driver-circuit.php

25 Ağustos 2024 Pazar

STM32 HAL Kütüphanesinde Başlangıçtan Sonra IO Pinin Yönünü/Direction Değiştirme #STM32Tips

STM32 HAL kütüphanesinde, başlangıç sonrasında bir GPIO pininin yönünü kolayca değiştirebilecek bir fonksiyon doğrudan sağlanmamaktadır. Bu eksiklik, kullanıcıların kendi özel fonksiyonlarını geliştirmelerini gerektirmektedir. Bu bağlamda, GPIO pinlerinin yönünü dinamik olarak değiştirebilmek için aşağıda yer alan örnek fonksiyonu kullanabilirsiniz.

Fonksiyon içerisinde görebileceğiniz gibi pull up/pull down ve bir kaç diğer parametre şu an parametrik değildir. Eğer ihtiyaç duyarsanız onu da parametrik hale getirebilirsiniz.


31 Mayıs 2024 Cuma

Diyot Tipleri, Kullanım Alanları

Bu yazıda diyot tipleri ve ana kullanım alanları listelenmiştir.

  • P-N Junction-General Purpose Diode: Akımın tek yönde iletilmesini sağlar. İletim yönünde üzerine ~0.7V gerilim düşer. Genellikle doğrultucu olarak kullanılır. Aynı zamanda devre güç girişlerinde ters kutuplamadan/polariteden korunmak için de kullanılır.


  • Schottky Diode: Genel kullanım diyot ile benzer özelliklerdedir. Farklı kılan kısmı İletim yönünde üzerine daha düşük gerilim düşer. Bu sayede yüksek hızlı anahtarlama devrelerinde hızlı geri toparlama özelliği sayesinde sıklıkla kullanılır. Bu uygulamalarda üzerinde harcanan güç daha düşük olduğu için verimi daha yüksektir.

  • Zener Diyot: Belirli bir ters gerilimde iletime geçer ve gerilimi sabitlemeye yarar. Bu özelliği sayesinde gerilim regülatör devrelerinde, referans gerilim üreteçlerinde ve aşırı gerilim koruma devrelerinde kullanılır.

  • Transient Voltage Suppression Diode (TVS): Ani ve yüksek gerilim yükselmelerine karşı koruma sağlar. Elektronik cihazları yıldırım düşmesi, elektrostatik deşarj veya endüktif yüklerin sebep olduğu ani gerilim yükselmelerinden korur.


  • Light-Emitting Diode (LED): İleri yönde akım geçtiğinde ışık yayan yarı iletken diyottur. Farklı yarı iletken malzemeler kullanılarak farklı dalga boylarında (renklerde) ışık üretebilir. Aydınlatma, gösterge, sinyalizasyon ve haberleşme gibi birçok alanda kullanılır.


  • Fotodiyot: Üzerine düşen ışık miktarına bağlı olarak akım üreten diyottur. Işığı elektrik sinyaline dönüştürdüğü için ışık sensörleri, otomatik aydınlatma sistemleri, kamera pozometreleri ve tıbbi görüntüleme cihazlarında kullanılır.


  • Varaktör Diyot (Varikap): Uygulanan ters gerilime bağlı olarak kapasitans değeri değişen diyottur. Bu özelliği sayesinde radyo ve televizyon alıcılarında frekans ayarlama, osilatör devrelerinde frekans kontrolü ve parametrik yükselteçlerde kullanılır.


  • Tünel Diyot: Kuantum tünelleme etkisiyle çalışan özel bir diyot türüdür. Çok hızlı anahtarlama özelliği sayesinde yüksek frekanslı osilatör ve yükselteç devrelerinde kullanılır.


  • Lazer Diyot: Uyarılmış ışık emisyonu ile ışık üreten özel bir diyot türüdür. Ürettiği ışık, tek renkli, tutarlı ve yönlüdür. Optik fiber iletişim sistemleri, barkod okuyucular, lazer yazıcılar, lazer işaretleyiciler ve tıp alanında kullanılır.



Kaynaklar

  • https://www.globalspec.com/learnmore/semiconductors/discrete/diodes/general_purpose_diodes
  • https://www.build-electronic-circuits.com/schottky-diode/
  • https://www.build-electronic-circuits.com/zener-diode/
  • https://uk.rs-online.com/web/content/discovery/ideas-and-advice/tvs-diodes-guide
  • https://www.electrical4u.com/led-or-light-emitting-diode/
  • https://elektrikbilim.com/1009-fotodiyotlar.html
  • https://diyot.net/diyot-cesitleri-1/
  • https://www.derstagram.com/tunnel-diyot-nedir-nasil-calisir/
  • https://tekfaz.com/lazer-diyot-nedir-yapisi-ve-calisma-prensibi.html

Yapay Sinir Ağlarının Temel Bileşeni: Nöronlar

Yapay sinir ağları (YSA), biyolojik sinir sistemlerinin çalışma prensiplerinden esinlenerek geliştirilen ve makine öğrenmesi ile derin öğren...