Geri Dön

Artificial intelligent aided terahertz technology and applications

Yapay zeka destekli terahertz teknolojisi ve uygulamaları

PDF İndir

  1. Tez No: 969272
  2. Yazar: MUHAMMED ZEKİ GÜNGÖRDÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEONGSIN MARGARET KIM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Unıversıty Of Alabama-Tuscaloosa
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektromanyetik Alanlar ve Mikrodalga Tekniği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Terahertz (THz) teknolojileri, biyokimyasal algılama ve görüntüleme, tahribatsız muayene, biyotıp, güvenlik denetimi, malzeme bilimi, geleceğin 6G/7G iletişimleri ve daha fazlasını içeren gelecekteki uygulamalara yönelik gelişen teknolojilerin ön sıralarında yer almaktadır. Terahertz teknikleri çok çeşitli alanlarda kullanılabilse de, yüksek su emme, sınırlı uzaysal çözünürlük, yüksek maliyetler ve karmaşık analizler gibi bazı sınırlamalar bunların yaygınlaşmasını engellemektedir. Bu araştırmada THz metamateryallerinin karmaşık tasarımını ve THz spektrumlarının ve görüntü verilerinin analizini geliştirmeyi ve hızlandırmayı amaçladık. Bu noktada, THz spektrumlarının ve görüntü verilerinin performansını analiz eden ve iyileştiren modellerin genelliğini ve sağlamlığını geliştirmek için Yapay Zeka (AI) ve THz teknolojisi birleştirilerek kullanıldı. İlk olarak, bağımsız bileşen analizi destekli THz görüntüleme ile kanserli ve sağlıklı hücrelerin ayırt edilmesi gibi biyomedikal uygulamalar için THz spektroskopik görüntüleri geliştirdik. Bununla birlikte, THz radyasyonunun güçlü su emilimi gibi bir özelliği, dokuların net görüntülerini veya yeniden yapılandırılmış THz görüntülerini yeniden oluşturmayı zorlaştırır. ICA ayrıştırması kullanılarak, yapay kanserli hücrenin tümör bölgesinin kontrastını ve farklılaşmasını önemli ölçüde geliştirerek, frekans bağımlılığına yüksek hassasiyete sahip THz spektroskopik görüntüler elde edildi. Bir sonraki çalışmada yapay zeka (AI) tekniklerini THz-TDS ile birleştirerek nanotel bazlı iletken ince filmlerin iletkenliğini önemli ölçüde etkili, istikrarlı ve hızlı bir şekilde elde etmeye yönelik bir yöntem gösterdik. Sinir ağlarının eğitimi, giriş verileri olarak frekans alanı spektrumları yerine zaman alanı dalga formları kullanılarak basitleştirilmiştir. Sinir ağı modellerimize göre hesaplanan ve tahmin edilen iletkenlik başarıyla eşleşti. Son olarak stereo-metamalzeme tabanlı THz polarizör çalışmasının tasarımına hızlı ve verimli bir şekilde odaklanıldı. THz stereo-metamalzeme polarizörlerin hızlı ve yüksek verimli ters tasarımını yapay zekanın gücünden faydalanarak gerçekleştirdik ve istenilen cihazın analizini hızlandırdık. İlgili yapısal parametreleri ilk kez elde etmek için, SMM tabanlı THz polarizasyon cihazını yapının yansıması ve faz spektrumu yerine istenen bir eliptiklik açısı spektrumundan ters olarak tasarlamak için ağırlıklı kayıp fonksiyonuna sahip bir tandem sinir ağı (TNN), başarıyla eğitildi ve test edildi.

Özet (Çeviri)

Terahertz (THz) technologies are at the forefront of emerging technologies for future applications, including bio-chemical sensing and imaging, non-destructive testing, biomedicine, security inspection, materials science, future 6G/7G communications, and more. Although terahertz techniques can be utilized in a wide range of areas, some limitations, such as high water absorption, limited spatial resolution, high costs, and complex analysis, prevent their widespread development. We purposed to develop and hasten the intricate design of THz metamaterials and analysis of THz spectra and image data in this research. At that point, combining Artificial Intelligence (AI) and THz technology was used to improve the generality and robustness of models that analyze and improve the performance of THz spectra and image data. We first developed THz spectroscopic images for biomedical applications such as distinguishing cancerous and healthy cells by independent component analysis-aided THz imaging. However, a characteristic of THz radiation, such as its strong water absorption, makes it challenging to reconstruct clear images of tissues in vivo or reconstructed THz images. By utilizing the ICA decomposition, THz spectroscopic images with high sensitivity of frequency dependence were achieved by significantly improving contrast and differentiation of the tumor region of the phantom cancerous cell. In the following study, combining artificial intelligence (AI) techniques with THz-TDS, we have demonstrated a method to obtain the conductivity of nanowire-based conducting thin films in a significantly effective, steady, and rapid manner. The training of neural networks has been simplified by utilizing time-domain waveforms rather than frequency-domain spectrums as input data. According to our neural network models, the calculated and predicted conductivity matched successfully. At last, the design of the stereo-metamaterial-based THz polarizers study was focused on in a rapid and efficient way. We actualized using the power of AI for rapid and high-efficiency inverse design of THz stereo-metamaterial polarizers and accelerated the analysis of the desired device. A tandem neural network (TNN) with a weighted loss function was successfully displayed to inversely design the SMM-based THz polarizer device from a desired ellipticity angle spectrum instead of the structure's reflection and phase spectra, to obtain the corresponding structural parameters for the first time.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    887618

    Index modulation based designs, error performance and physical layer security analyses for unmanned aerial vehicle networks

    İnsansız hava aracı ağları için indis modülasyonu tabanlı tasarımlar, hata performansı ve fiziksel katman güvenlik analizleri

    AYŞE BETÜL BÜYÜKŞAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ

  2. Tez No

    177720

    Öğrenme-öğretme sürecinde yapay zeka ve web tabanlı zeki öğretim sistemi tasarımı ve matematik öğretiminde bir uygulama

    Artificial intelligence and web based intelligent tutoring system design in learning-teaching process and an application in mathematics teaching

    AYTÜRK KELEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. RAHİM OCAK

  3. Tez No

    125992

    Yapay zeka programlama tekniklerinin bilgisayar destekli eğitimde kullanımına ilişkin bir model

    A Model concerning the usage of artificial intelligence program techniques on computer aided education

    TAYFUN TAMER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN ÖNDER

  4. Tez No

    794118

    Bilgisayarlı tomografi imgelerinden beyin kanaması tespiti yapan derin öğrenme tabanlı akıllı tanı modeli

    Deep learning based intelligent diagnostic model detecting for brain hemorrhage using computed tomography images

    EMRE YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEŞİR DANDIL

  5. Tez No

    951598

    Fikir geliştirme sürecinde yapay zekanın kullanımı: Mobilya tasarımı dersi örneği

    Usage of artificial intelligence in the idea development process: The case of furniture design course

    FURKAN BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İç Mimari ve DekorasyonHacettepe Üniversitesi

    İç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE SAYIL ONARAN

Geri Dön