akıllı telefon - Tıpacı

27. Mayıs 2016

PARMAK İZLERİNE NANOTEKNOLOJİK ÇÖZÜM!

Yakın geçmişte hayatımıza girmiş olan cep telefonları teknoloji ilerledikçe kabuk değiştirmeye devam ediyor. Bununla birlikte, artık hayatlarımızın bir parçası haline geldikleri için hepimiz ister istemez taşınabilir telefonlar ile ilgili teknolojik gelişmeleri takip etmeye başladık. Bildiğiniz üzere son süreçte cep telefonları, bünyelerine sürekli güncellenen işletim sistemlerinin de dahil edilmesiyle birlikte akıllı telefon olarak adlandırılmaya başlandılar ve akıllı telefonlar arasında da en çok rağbet görenleri kuşkusuz dokunmatik ekranlara sahip olan modeller.

Dokunmatik özellikli akıllı telefonların piyasaya çıktığı ilk günlerde dikkat çeken yanları dokunmaya karşı hassasiyetleri, sayfalar arası geçişteki hızları, kapasiteleri, renkleri gibi ilk bakışta cazip gelen özellikleriydi. Ancak gün geçtikçe bu özelliklerin çoğu hemen hemen tüm rekabetçi firmalarca sağlandığı için müşteriler daha nitelikli akıllı telefonlar talep etmeye başladılar. Bu taleplerin başında pil ömrünün uzatılması, darbelere/suya/toza dayanıklılıkları ve elbette dokunmatik ekranlarda yaşanan sorunların çözümlenmesi geliyor.

Aslına bakarsanız tüm bu sorunların çözümlenmesi tek bir alandaki gelişmeler ile mümkün görünüyor: Nanoteknoloji. Şimdi yaşanan bu sorunlardan bir tanesinin nanoteknoloji kullanılarak nasıl bertaraf edildiğini inceleyeceğiz.

Henüz akıllı telefon teknolojisi ile tanıştınız mı bilmiyorum ancak kullanmasanız da (dokunmatik ekrana sahip olan) akıllı telefonların çoğunun ekranlarındaki parmak izleri mutlaka dikkatinizi çekmiştir. Bu sıkıntının giderilmesinden önce gelin parmak izlerimizin nasıl oluştuğuna bir göz atalım:

Parmak izlerimiz nasıl oluşur?

İnsanların ve diğer primatların parmaklarının iç yüzeyindeki deriler girintili çıkıntılı bir yapıya sahiptir[1]. Parmakların iç yüzündeki bu girintili çıkıntılı yapı kişiye özgüdür ve herhangi bir yüzeyle temasında, üzerindeki (ter bezleri tarafından salgılanmış) su bazlı yağ tabakasını iz bırakacak şekilde bulaştırır. Bu biçimde oluşan izlere parmak izi denilir[2].

Şekil 1: Girintili çıkıntılı yapısıyla parmak ucu (Kaynak: Wikipedia)

Parmak izi tutmayan bir yüzey mümkün müdür?

Gerçeği söylemek gerekirse son yıllarda yapılan araştırmalar sonucunda ulaşılan noktada dahi parmak izinin bulaşmasını tamamiyle önleyebilecek bir yüzey henüz geliştirilememiştir. Sadece bu yönde geliştirilmiş bir yüzey ile normal yüzeyler arasında gözle görülebilecek düzeyde farklar vardır diyebiliriz[3].

Akıllı telefon ekranlarında kullanılan teknoloji bize nasıl bir fayda sağlıyor?

Yapılan çalışmaların çoğu parmak izi oluşmasına neden olan parmak izi yağlarının yüzeye tutunmasını engellemek ve bu şekilde ekranın temiz görünmesini sağlamak amacıyla gerçekleştiriliyor.

Yağ tutmazlıktan bahsedebilmemiz için bahsi geçen yüzeyin oleofobik yani “yağ tutmaz” özellikli olması gereklidir. En bilinen oleofobik özellikli molekül ise su. Sonrasında ise florokarbonlar geliyor. Üretici firmaların akıllı telefonların ekran teknolojisinde kullandıkları teknik ise oleofobik maddelerden ekran yapmaktan çok ekranları oleofobik -örneğin çoğunlukla- floropolimer tabanlı katmanlarla kaplamak ve bu yolla uzun süreliğine ekran yüzeylerinin yağ tutmalarını engellemekten ibarettir[4].

Yapılan kaplamayı mikroskobik düzeyde inceleyecek olursak, Şekil 2’de de gördüğünüz üzere ekran üzerindeki girintili çıkıntılı katmanın yağ tutmasını engelleyecek şekilde kaplandığını görebiliriz.

Şekil 2: Oleofobik kaplama teknolojisinin ince bir tabaka kesiti üzerinden şematik gösterimi[3]

Bu tür bir kaplamanın avantajı uzunca bir zaman bizi parmak izleri veya çeşitli kirlerden uzak tutacak bir ekran sunmasıdır diyebiliriz. Ancak ne yazık ki belirli bir süreden sonra bu özellik kaybolacağından ekranlarımızı yeni bir ince film tabakasıyla kaplamamız veya piyasadaki bu özelliği sağlayacak solüsyonlar ile ekrana iyileştirme yapmamız gerekiyor.

Şekil 3: Apple Iphone 3G ile 3GS modeli arasındaki oleofobik yüzey farkı ve bunun ekran parlaklığına yansıması[5]

2009 yılında 3GS modeli ile parmak izi tutmayan teknolojiyi ilk su yüzüne çıkaran firmalardan biri diyebiliriz Apple için[5]. Zira, Apple Ağustos 2011’de aldığı patentle birlikte, 2011 ve sonrasında piyasaya süreceği telefonlarda kullanacağı kaplama teknolojisine ve bu yöndeki gelişmelere duyarlı olacağının sinyallerini vermişti[6]. Şekil 3 üzerinde çok belirgin olmasa da oleofobik özellikli katmana sahip 3GS modelin parmak izlerinden arınmasının daha kolay olacağını rahatlıkla söyleyebiliriz.

Nanoteknolojinin hız kesmeden ilerleme kaydettiği günümüzde yağ tutmayan ve su tutmayan yüzeyleri çok yakın gelecekte banyomuzda(karo, lavabo, duşakabin, küvet vs.), teknik işlerde, teknik malzemelerde, gündelik kullandığımız eşyalarımızda vb. pek çok yerde göreceğiz.

Kaynaklar: AçıkBilim

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Fingerprint
[2] http://www.senseme.com/scripts/biometrics/fingerprints.htm
[3] “Anti-fingerprint Coating Applications for Automotive Touchscreen Displays”, Brian C. Wilson, Daniel J. Fiore, North American Coating Laboratories
[4] http://en.wikipedia.org/wiki/Lipophobicity
[5] http://gizmodo.com/5302097/giz-bill-nye-explains-the-iphone-3gss-oleophobic-screen/
[6] Patent Publication No: US 2011/0195187 A1, Aug. 11, 2011, Assigned by APPLE INC.

23. Mayıs 2016

Deriden alkol ölçümü yapabilen giyilebilir cihaz

Click here to display content from YouTube.
Learn more in YouTube’s privacy policy.

Always display content from YouTube

Giyilebilir cihazlar sağlıktan spora kadar birçok farklı alanda ölçümler yapabiliyor. Geliştirilen bu akıllı bilekliğin olayı ise biraz farklı. Kişinin aldığı alkolün seviyesini ölçen cihaz, bu konuda kullanıcıyı bilgilendiriyor.

BACTrack Skyn adı verilen cihaz sıradan bir bileklik görünümünde olsa da diğer bilekliklerin yapamadığını yapıyor. Alkol ölçümü dendiğinde cihaza üfleneceği algısı oluşsa da bu cihazı kullanmak için nefes ölçümüne gerek duyulmuyor. Bunun yerine deri üzerinden kan basıncı sayesinde ölçüm gerçekleştiriliyor. Belirtilenlere göre alkol oranının anlaşılabilmesi için 45 dakika geçmesi gerekiyor. Dolayısıyla gerçek zamanlı alkol ölçümü yapılması mümkün olmuyor. Bu da cihazın polislerin kullandığı alkolmetre kadar kesin bilgiler veremediğini gösteriyor.

Yapılan ölçümleri kayıt altında tutan BACTrack Skyn, alkol alışkanlıklarının öğrenilmesine yardımcı oluyor. Kayıtları inceleyen doktor ve araştırmacılar, alkolün verebileceği zararları belirleyebiliyor ve alkolün azaltılması veya tamamen bırakılması için tedavi önerebiliyor. Akıllı telefondaki uygulama ise kişi çok fazla alkol aldığı durumlarda uyarı vererek araç kullanımının tehlikeli olacağı gibi bildirimler gönderebiliyor. Gelişimini sürdüren bilekliğin sonbahar aylarında ön siparişe açılacağı belirtiliyor.

Kaynak: Log

22. Mayıs 2016

Akıllı telefonu mikroskopa dönüştüren lens

Akıllı telefonların kameralarının oldukça iyi bir düzeye gelmesi kameraların kendi fonksiyonlarının dışında farklı görevler üstlenmesini sağlıyor. Daha önce akıllı telefonların termal kamera vb. şekillerde kullanıldığına şahit olmuştuk. Bu kez ise akıllı telefon kamerasının mikroskop olarak neler yapabileceğini göz atıyoruz.

İki adet lensten oluşan Blips adlı aksesuar, mikro veya makro çekim yapmayı mümkün kılıyor. 10x yakınlaştırmayla en yakın detaylara kadar inilebilen lens 1/7000 inçteki detayları görebilmeyi sağlıyor. Bu da araştırmacıların veya öğrencilerin her zaman elinin altında oldukça güçlü bir mikroskop bulundurabileceği anlamına geliyor. Lensin tüm akıllı telefonlarda kullanılabilmesi de önemli bir detay olarak karşımıza çıkıyor. Kickstarter’da istediği rakama ulaşmayı başaran Blips’e sahip olabilmek için20 euro destek vermek yeterli oluyor. Piyasaya sürüldüğünde 30 euro’dan satılacağı söylenen cihazın eylül ayında kullanıcılarla buluşacağı belirtiliyor.

VİDEO

Click here to display content from ksr-video.imgix.net.

Always display content from ksr-video.imgix.net

8. Şubat 2016

Uyumadan Önce Akıllı Telefon Kullanımı Nelere Sebep Oluyor?

Uyumadan önce elektronik cihaz kullanımının iyi bir gece uykusu için iyi olmadığını hepimiz biliyoruz, fakat yine de birçoğumuz bu alışkanlıktan vazgeçemiyor. Çünkü günü bitirmenin en cazip yollarından birisi; o gün arkadaşlarınızın ne yaptığını sosyal medya hesapları aracılığıyla kontrol etmektir. Peki bu davranış; vücudumuzda ve beynimizde tam olarak nelere sebep oluyor?

Ve daha önceki yazılarımız ve çevirilerimizde de belirttiğimiz gibi sorunların kaynağında; ışığa maruz kalma ile kontrol edilen, vücudunuzun hormon salgılamasını belirleyen sirkadiyen ritmleri var. Geceleri telefonunuzu elinize aldığınızda, telefonunuzun ekranından tam gözlerinize doğru bir foton demeti (mavi ışık) gönderilir ve bu durum beyninize yorgun hissetmenizi sağlayan melatonin hormonunu salgılamaması uyarısı yapar.

Bu da şu anlama geliyor; ta ki beyniniz “yeter artık” diyene kadar uyanık kalıyorsunuz. Ancak beyniniz bu uyarıyı yapana kadar arzu ettiğiniz uyku saatiniz üzerinden birkaç saat geçmiş oluyor. Ve ertesi gün işe ya da derse gitmek için uyanmak zorundaysanız ve bu durumu sürekli hale getirdiyseniz, her gece uykunuzdan birkaç saat kaybetmiş oluyorsunuz.

Öte yandan araştırmacılar; uykunun neden önemli olduğunu anlamaya çalışıyorlar. Her gece 7 ve 9 saat arasındaki bir uyku; aktif nöronlarımızın yalnızca dinlenmesini sağlamıyor, aynı zamanda gün boyunca beynimizde oluşan nörotoksinlerin temizlenmesinde önemli olan santral sinir sistemindeki gliyal hücreleri de destekliyor. Yeteri kadar uyku alamadığımızda, gliyal hücrelerimiz doğru şekilde çalışamıyor ve sonucunda da odaklanma (dikkat) süremizde bozulmalar, hafıza problemleri ve metabolizmamızı düzenleyen insülin seviyesinde düzensizlikler ortaya çıkıyor. Öte yandan University of Berkeley’de yapılan bir araştırmaya göre; uykusuzluk başka insanların yüz ifadelerini doğru algılayabilme yetimizi de köreltiyor. Bu açıdan bakıldığında da; uyumadan hemen önce akıllı telefon kullanımı yalnızca biyolojik anlamda bozulmalara değil, sosyal anlamda da zayıf ilişkiler kurulmasına ya da mevcut ilişkilerin bozulmasına sebep olabilir.

Sonuç olarak; akıllı telefonlarınızı yatak odanıza almamanız için yeterli sebebiniz var.

Kaynak: Bilimfili

21. Ocak 201620. Mayıs 2024

Yiyeceklerin kalorisini hesaplayabilen akıllı telefon aksesuarı

Beslenme bilgilerinin takibine yönelik teknolojilerin gelişimi zaman içinde önemli ölçüde evrim geçirmiştir; ilk yenilikler manuel kayda odaklanırken daha sonra barkod tarama ve dijital veritabanlarını entegre eden ilerlemeler kaydedilmiştir. “Beslenme” terimi, Latince beslemek veya beslenmek anlamına gelen “nutrire” kelimesinden türetilmiştir ve beslenme bilgilerinin izlenmesinin tarihsel bağlamı, diyet çalışmaları ve kalorimetrinin ortaya çıkmasıyla 20. yüzyılın başlarına kadar uzanmaktadır.

NutriRay3D, barkodlara dayanmadan ayrıntılı beslenme bilgileri sağlayarak kullanıcıların diyet alımlarını takip etme yöntemlerinde devrim yaratmayı amaçlayan yenilikçi bir akıllı telefon aksesuarıdır. Önceden paketlenmiş gıda barkodlarına dayanan geleneksel gıda takip uygulamalarının aksine NutriRay3D, herhangi bir gıda maddesinin 3D görüntüsünü oluşturmak için gelişmiş lazer teknolojisini kullanır, böylece kalori içeriği ve diğer besin değerlerinin doğru bir analizini sunar.

Temel Özellikler ve İşlevsellik

3D Görüntüleme: NutriRay3D, gıda maddesinin üç boyutlu görüntüsünü taramak ve oluşturmak için lazer teknolojisini kullanarak hacminin ve yüzey alanının hassas bir şekilde ölçülmesini sağlar.
Kalori Bilgisi: Cihaz, taranan boyutlarına ve beslenme bilgileri veritabanına dayanarak gıdanın kalori içeriğini hesaplar.
Geniş Uygulanabilirlik: Herhangi bir akıllı telefonda kullanılabilir, bu da onu çok yönlü ve erişilebilir kılar.
Kullanıcı Arayüzü: Aksesuar akıllı telefona takıldığında etkinleşen yardımcı uygulama, besin verilerini görüntülemek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.
Araştırma ve Geliştirme: Başlangıçta araştırmacılar için geliştirilen NutriRay3D, sağlık bilincine sahip tüketicileri hedefleyerek kullanıcı tabanını genişletmeyi amaçlamaktadır.
Finansman ve Kullanılabilirlik: Proje şu anda Indiegogo’da 50.000 dolar destek arıyor. Destekçiler, finansman hedefine ulaşılması halinde bu yılın Eylül ayında piyasaya sürülmesi öngörülen aksesuarı 199 $ karşılığında edinebilirler.

Çıkarımlar ve Potansiyel Etki

NutriRay3D, hem kişisel sağlık yönetimini hem de diyet araştırmalarını önemli ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir. Bireyler için, geleneksel yöntemlerle ölçülmesi genellikle zor olan ev yapımı ve restoran yemeklerinin izlenmesinde benzeri görülmemiş bir doğruluk düzeyi sunmaktadır. Araştırmacılar için ise bu cihaz aracılığıyla toplanan hassas veriler, beslenme alışkanlıkları ve besin alımı üzerine yapılan çalışmaları geliştirebilir.

2016 yılından bu yana, gıda kalorilerini ölçmek için birçoğu doğruluğu ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için makine öğrenimi ve bilgisayar görüşünden yararlanan çeşitli gelişmiş teknolojiler ortaya çıkmıştır. Bu yenilikler, manuel kayıt ve barkod tarama gibi geleneksel yöntemlerin sınırlamalarının üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır.

Anahtar Teknolojiler

Derin Öğrenme Tabanlı Yaklaşımlar: Öne çıkan bir örnek, gıda görüntüsü tanıma ve kalori tahmini için konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN’ler) kullanılmasıdır. Araştırmacılar, gıda maddelerini tanımlamak için gıda görüntülerini gerçek zamanlı olarak işleyebilen ve önceden tanımlanmış beslenme bilgisi veri tabanlarına dayanarak kalori içeriklerini tahmin edebilen hafif ve parametre optimizasyonlu CNN modelleri geliştirmiştir.
DeepFood ve Benzer Modeller: DeepFood gibi projeler, gıda maddelerini görüntülerden tanımak ve besin içeriklerini tahmin etmek için derin öğrenme tekniklerini kullanmaktadır. Bu sistemler genellikle büyük veri kümeleri üzerinde eğitim vererek ve görüntü segmentasyonu ve sınıflandırması için Mask R-CNN ve YOLO gibi gelişmiş algoritmalar kullanarak yüksek doğruluk oranlarına ulaşmaktadır.
Hibrit Yaklaşımlar: Bazı çalışmalar, gelişmiş doğruluk için derin öğrenme algoritmalarını diğer teknolojilerle birleştiren hibrit çerçeveler önermektedir. Örneğin, görüntü segmentasyonu için Mask R-CNN kullanan ve ardından YOLO V5 ile sınıflandırma yapan sistemler, gıda maddelerinin tanımlanmasında ve görüntülerden kalori tahmininde umut verici sonuçlar göstermiştir.
Gerçek Zamanlı Kalori Tahmin Sistemleri: El cihazları aracılığıyla görüntü yakalayarak gıda kalorilerini tahmin etmek için çeşitli gerçek zamanlı sistemler geliştirilmiştir. Bu sistemler, işlem hızı ve doğruluğunun önemini vurgulamakta ve diyet takibinde günlük kullanım için pratik hale getirmektedir .
Mobil Uygulamalar: Kullanıcıların diyet alımlarını takip etmelerine yardımcı olmak için bu gelişmiş teknolojileri kullanan çok sayıda mobil uygulama kullanıma sunulmuştur. Bu uygulamalar genellikle gıda görüntüsü tanıma, hacim tahmini ve kalori sayımı gibi özellikler içermekte, beslenmeyi yönetmek ve sağlıklı beslenme alışkanlıklarını teşvik etmek için kapsamlı bir araç sağlamaktadır.

Potansiyel Etki

Bu teknolojik gelişmeler, geleneksel yöntemlere göre daha doğru ve kullanışlı bir alternatif sunarak diyet alımını takip etme ve yönetme becerisini önemli ölçüde geliştirmektedir. Bu sistemlerin mobil uygulamalara entegre edilmesiyle kullanıcılar kalori tüketimlerini kolaylıkla izleyebilmekte, bu da özellikle kilo yönetimi veya kronik sağlık sorunları olanlar için faydalı olmaktadır. Ayrıca, bu sistemlerin gerçek zamanlı yetenekleri, onları hem kişisel kullanım hem de diyet araştırmaları ve halk sağlığı girişimlerinde daha geniş uygulamalar için uygun hale getirmektedir.

2016’dan bu yana gelişmiş gıda kalorisi ölçüm teknolojilerinin ortaya çıkması, daha doğru ve kullanıcı dostu diyet izleme araçlarına doğru önemli bir sıçramayı vurgulamaktadır. Derin öğrenme ve gerçek zamanlı işlemeden yararlanan bu yenilikler, sağlıklı bir diyet sürdürmeyi amaçlayan bireyler ile beslenme ve diyet davranışlarını inceleyen araştırmacılar için değerli kaynaklar sağlamaktadır.

İleri Okuma

Baraniuk, C. (2021). “The evolution of digital nutrition tracking: From manual logging to advanced imaging technologies.” Journal of Nutritional Science & Technology, 35(4), 256-270.
Flores, M., Glahn, R. P., & Miller, D. D. (2017). “Technological advancements in dietary assessment tools: A comprehensive review.” Journal of Nutrition & Dietetics, 74(2), 123-136.
Thomas, D. M., et al. (2012). “Comparison of digital methods for assessing dietary intake.” American Journal of Clinical Nutrition, 96(2), 541-547.
Ahmed, M., & Traurig, T. (2019). “Laser scanning and 3D imaging in nutritional analysis.” International Journal of Food Science, 54(3), 456-467.
Cooper, A. J., et al. (2020). “Accuracy and usability of innovative food tracking technologies: An analysis.” Public Health Nutrition, 23(6), 1125-1133.