AI ve Geleceğin Yeşil Dünyası: Sürdürülebilirlik Arayışında Yapay Zekâ

Son yıllarda yapay zekâ (AI) bilimsel toplulukları, karbon ayak izi modellerini araştırmayı gündemlerinin en önemli konularından biri haline getirdi. Literatür incelemeleri, yeşil yapay zekâ yayınlarında önemli bir büyüme olduğunu göstermektedir. 2020’den bu yana yayınlanmış makalelerin %76'sının bu konuyu ele aldığı görülmektedir.

Ünlü AI etikçisi Mark Coeckelbergh, AI'ı "çevre ve iklim sorunlarıyla başa çıkmak" için kullanma önerisine çağrı yaparken bu konu, beraberinde çelişkili sonuçları da getirmektedir. 

AI'ın “iyi” kullanımlara (örneğin, AI4Good) yönlendirilmesi için artan bir hareketlilik, sadece sürdürülebilir kalkınma hedeflerine değil, AI sistemlerinin kendilerinin de sürdürülebilirliği üzerine odaklanma gerekliliğine işaret eder.

Yapay Zekânın Çevresel Riskleri

Bir yapay zekâ algoritması çalıştırmak doğrudan enerji tüketir ve bu oran farklı algoritmalar arasında dramatik bir şekilde değişebilir. En çok kullanılan AI sistemleri çok az güç tüketir ve standart bir bilgisayar veya akıllı telefonda çalışabilir. Araştırmaya dayalı olarak belirli algoritmalar ise daha fazla enerji tüketir. En büyük modellerin tahmini karbon etkileri beş araba ömrü emisyonlarına yakındır. 

AI'ın toplam enerji tüketimi ile ilgili veriler oldukça sınırlıdır. Uluslararası Enerji Ajansı'nın raporlarına göre şu anda veri merkezleri küresel elektriğin yaklaşık %1'ini tüketmektedir ve bunun içinde AI'ın payı da bulunmaktadır. Elektrik tüketimine ek olarak, kullanılan donanımla ilişkili gömülü emisyonları da dikkate almak önemli olabilir. Tek bir AI modelinin enerji tüketimini ölçmek, AI destekli uygulamaların iklim etkilerini tahmin etmeye kıyasla nispeten kolay olsa da, bunların hem olumlu hem olumsuz sera gazı emisyonları üzerinde çok daha büyük etkileri olacağı öngörülmektedir. Bu alandaki eğilimlerin izlenmeye devam etmesi ise yeşil bir gelecek ve yeşil yapay zekâ modelleri için şart olmuş durumdadır.

Nörolinguistik Programlama (NLP) için Derin Öğrenme (DL) modellerinin çevresel maliyetleri modern tensör işleme donanımını beslemek için gereken karbon ayak izine atfedilmiştir. Bilim insanlarının, bu tür modellerin enerji gereksiniminin, modellemenin haftalar veya aylar süresince gerçekleşmesi nedeniyle dikkate değer olduğunu kabul etmektedir.

Google AlphaGo Zero'nun 40 gün süren araştırma eğitimi sırasında 96 ton CO2 ürettiği ve bunun 1000 saatlik uçuş veya 23 evin karbon ayak izine eşit olduğu görülmüştür. Bu sayısal verilerin okunması zor olabilir. Daha da kötüsü, bu verilerin takibini yapan çok az çalışma vardır.

Yapılan başka bir çalışma, yapay zekânın yol açtığı karbon emisyonlarının bütün havayolu endüstrisinin emisyonlarına eşit olduğunu öne sürüyor. 2025'e kadar yapay zekânın enerji tüketiminin üç kat artması bekleniyor, bu da büyük ölçüde veri merkezleri ve altyapılarından kaynaklanıyor. Bu durum, yapay zekânın çevresel etkisini ele almanın acil bir gereklilik olduğunu gösteriyor, bu teknolojinin sürdürülebilir bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması için daha fazla çaba sarf edilmesinin önemini vurguluyor. Yine de konuya dair umut hep var! Gelin çevresel iyileştirmelerde yapay zekânın nasıl bir rol oynadığına ve oynayabileceğine birlikte bakalım. Kim bilir, belki de iklim krizini hafifletmede yapay zekânın gücü bize beklenmedik çözümler sunacak…

Yapay zekâ ve sürdürülebilir, yeşil bir gelecek

İklim değişikliği ve küresel ısınmanın etkileri hakkında daha kesin tahminler yapmak için yapay zekâ kullanılmaya başlandı bile. İklim Bilgi İşlem projesi, iklim verilerini analiz etmek ve iklim modellerini iyileştirmek için kullanılabilecek modelleri belirlemek amacıyla makine öğrenme algoritmalarını kullanıyor. Bu teknoloji, iklim değişikliği konusundaki anlayışımızı geliştirebilir ve etkilerini hafifletmek için politik kararlarda yardımcı olabilir.

Tarım ve jeografik kaynaklarda bilgi toplama:

Yapay zekâ, geleneksel kaynaklarda eksik olan önemli bilgilerin toplanmasında önemli bir rol oynar. Uydu görüntüleri, metin belgeleri ve sensör verileri gibi geniş veri kümelerini analiz ederek tarım ürünleri ve çevresel koşulları izlemede büyük fayda sağlar. Örneğin tarımda, bu teknoloji, tarımsal alanlarda erken uyarı sistemleri ve kaynak yönetimi gibi önemli alanlarda kullanılıyor. Yapay zekâ daha başka alanlarda da uygulamaları destekler: Arazi kullanımı ve kent planlama, orman yönetimi, su yönetimi, tarım ve gıda güvenliği, doğa koruma ve restorasyon, kırsal kalkınma, ekosistem hesaplama ve iklim değişikliğine uyum/mitigasyon gibi konulara çözüm önerileri sunar.

Orman tahribatının tespiti, yasadışı balıkçılık, su yönetimi:

Yapay zekâ, dünyanın çeşitli bölgelerindeki orman kaybını izlemek için kullanılıyor. Örneğin, Brezilya'daki Yağmur Ormanı Bağlantısı aracılığıyla motorlu testere seslerini algılayarak küresel ölçekte illegal orman tahribatını izlemeye yardımcı oluyor. 

Bu teknoloji Amazon ormanlarında %71'e kadar orman tahribatını azaltabilir. Global Forest Watch, uydu görüntüleri üzerinden orman örtüsü değişikliklerini izleyerek, orman tahribatı risklerini hızlı bir şekilde tespit eder ve ele alır.

Kaçak balıkçılığın önlenmesinde OceanMind ve Global Fishing Watch, uydu verilerini kullanarak yapay zekâ kullanır ve bu sayede Batı Afrika ve Güneydoğu Asya'da özellikle deniz ekosistemlerini koruyarak kaçak balıkçılığı azaltır. Ayrıca, yapay zekâ su endüstrisinde sızıntıları tespit eder, kullanımında tahminlerde bulunur ve su kaynaklarını koruyarak su yönetimini optimize eder.

Sürdürülebilir enerji ve hava durumu:

Yapay zekâ, geçmiş verileri inceleyerek rüzgar enerjisi üretimi, ulaşım talebi ve ekstrem hava olayları gibi farklı ölçümlerin tahmininde önemli bir rol oynar. Bu tahminler, enerji sistemlerini optimize etmek, altyapı planlamak ve felaketleri etkili bir şekilde yönetmek için büyük bir önem taşır.

Örneğin, güneş panellerinin anlık tahminlerinde, enerji sistem operatörleri büyük miktarda güneş ve rüzgar enerjisi kullanan şebekeleri yönetmek için kısa vadeli tahminler yapar. Yapay zekâ, geçmiş verilere bakarak güç üretimi ile hava koşulları gibi faktörler arasındaki ilişkileri tespit eder. Bu bilgi gelecekteki enerji üretimini daha kesin tahmin etmek için kullanılabilir. Kâr amacı gütmeyen Open Climate Fix, uydu görüntülerini kullanarak bulut örtüsünü tespit etmek için açık kaynaklı tahmin modelleri geliştiriyor. Hava durumu ve konum bilgileriyle birleştirilen bu veri, güneş enerjisi tahminlerini birkaç saat öncesinden daha doğru hale getirmeyi amaçlıyor. Bu adımlar, yapay zekânın yenilenebilir enerji kaynakları için tahmin yeteneklerini geliştirme konusundaki rolünü gösteriyor.

Enerji için bilimsel deneylerin desteklenmesi:

Yapay zekâ, geçmiş deneylerden öğrenerek ve başarılı olma olasılığı daha yüksek olan deneyleri önererek bilimsel keşfin hızlanmasına yardımcı olur. Bu durum, gelişmiş piller veya solar hücreleri gibi yeşil teknolojilerin gelişimini hızlandırır. Ulaşım ve elektrik endüstrilerinde karbonsuzlaştırma için önemli olan elektrik depolama teknolojileri alanında, yapay zekâ Ar-Ge'de giderek büyüyen bir rol oynar. Örneğin, veri analizi yoluyla, karmaşık bir konu olan pil kapasitesinin bozulmasını anlamakta yardımcı olur. Ayrıca, yapay zekâ, geniş malzeme veri tabanlarını analiz ederek deney için potansiyel malzemeler önerir ve yeni pil malzemelerinin keşfini hızlandırır. Bu yapay zekâ destekli yaklaşımlar, performansı artırmak ve yeniliği teşvik etmek amacıyla giderek pil endüstrisine entegre edilmektedir.

Operasyonel verimliliğin artırılması: 

Yapılan çalışmalara göre, bina inşaat sektörü hem toplam enerji tüketiminin (%40) hem de enerji kaynaklı karbondioksit (CO₂) emisyonlarının (%30) en büyük kısmını oluşturmakta ve bu da küresel iklim değişikliği tehlikesini beraberinde getirmektedir. Yapay zekâ bina ve inşaat sektörlerinde ve genel ısıtma sistemlerinde kullanılarak bu etkileri azaltabilir.

Yapay zekâ, gerçek dünya sistemlerinin optimizasyonunu geliştirerek bu sistemlerin verimliliğini artırabilir. Örnekler arasında endüstriyel ısıtma ve soğutma sistemlerinin yönetimi, yük taşımacılığının birleştirilmesi ve gıda endüstrisinde atıkların azaltılması yer alır.

Örneğin, ısıtma, havalandırma ve soğutma (HVAC) sistemlerinin kontrolü, binalarda tüketilen enerjinin yarısından fazlasından sorumludur ve mevcut sistemler, gerçek bina termodinamiği, kullanım desenleri ve ekipman kısıtlamalarını hesaba katma konusunda büyük ölçüde geliştirilebilir. Yapay zekâ tabanlı kontrol stratejileri, HVAC sistemlerinin işleyişini geliştirerek verimliliklerini artırabilir. Örneğin, Wang ve Hong'un (2020) takviyeli öğrenme ve model-tabanlı kontrol ile birleştirilmiş AI gibi teknikler, ticari ve konut binalarında optimal HVAC kontrol stratejilerini bulmak için kullanılmıştır. AI destekli kontrol stratejileri endüstriyel bağlamlarda da kullanılabilir. Örneğin, İngiltere merkezli AI şirketi DeepMind, Google'ın veri merkezlerinde HVAC için böyle bir yaklaşım geliştirmiş ve büyük ölçüde verimlilik artışlarına yol açmıştır.

Sürdürülebilir Yapay Zekâ: Fırsat ve Sorumluluklar

Sürdürülebilir yapay zekâ, iklim değişikliği gibi önemli küresel sorunları ele almak için güçlü bir yol sunuyor. Ancak, uygulaması beklenmedik sonuçlara yol açabileceğinden dikkatli bir değerlendirme gerektiriyor. Artan kaynak kullanımı, algoritmalı kararların beklenmedik sonuçları ve iş kaybı gibi potansiyel sorunlar, önceden tedbir alınması gereken alanlar arasında. Bu risklerin öngörülmesi ve azaltılması, sorumlu bir yapay zekâ geliştirme süreci için önemli.

Sonuç olarak, sürdürülebilir yapay zekâ, toplumsal sorunlara çözüm üretme potansiyeline sahip olsa da, buna yönelik gelişim ve uygulama aşamasında kapsamlı, etik ve proaktif bir yaklaşım gerektirir. Yapay zekâ teknolojilerinin çevresel sürdürülebilirlik, toplumsal sorumluluk ve etik düşünceleri önceliklendiren bir şekilde geliştirilmesi gerekmektedir. Bu, enerji tüketimini azaltmak, sera gazı emisyonlarını düşürmek, yapay zekâ geliştirmelerinde şeffaflığı ve hesap verebilirliği teşvik etmek anlamına gelir.

Yapay zekâ evrildikçe ve karmaşıklaştıkça, sürdürülebilir yapay zekâ ile ilişkili fırsatları ve zorlukları açık bir şekilde tartışmamız gerekmektedir. Sorumlu bir yapay zekâ geleceği için birlikte çalışarak, bu dönüştürücü teknolojinin potansiyelini tam anlamıyla kullanarak daha adil, daha sürdürülebilir bir dünya yaratabiliriz.