Dünya liderleri, iklim diplomatları ve binlerce kişi Birleşmiş Milletler İklim Zirvesi için Dubai’de toplanırken yapay zeka ve iklim sorunları da gündemde yerini aldı.
Japonya hükümeti tarafından düzenlenen uluslararası bir iklim forumu olan Cool Earth için Yenilik Forumu’nun hazırladığı rapora göre, çimento ve çelik gibi karbondan arındırılması en zor sektörlerden bazılarına özellikle fayda sağlayabilir.
Söz konusu raporun son versiyonu Perşembe günü başlayacak COP28 iklim görüşmelerinde sunulacak.
Sanayi sektörü küresel karbon emisyonlarının yaklaşık üçte birinden sorumlu. Ancak makine öğrenimi modelleri potansiyel olarak iklime zararın azaltılmasına yardımcı olabilir. AI şirketi Fero Labs’ın kurucu ortağı ve baş bilim adamı Alp Küçükelbir, çelik ve çimento gibi şeyler yaratmak için gereken optimum hammadde miktarını belirleyerek, malzeme kullanımını ve buna bağlı emisyonları azaltırken aynı zamanda kaliteyi de yüksek tutmanın mümkün olabileceğini söyledi.
Çelik endüstrisi tam da bunu yapmak için yapay zekayı devreye sokuyor. Brezilya’da çelik üreticisi Gerdau, tesislerindeki verimliliği artırmak için Fero Labs’ın makine öğrenimi modellerini kullandı. Rapora göre Gerdau, emisyon ayak izini yaklaşık yüzde 8 oranında azaltırken ton başına 3 dolar tasarruf etmeyi başardı.
İklim değişikliğini hafifletmek için yazılım kullanmanın avantajının etkiyi anında ortaya çıkardığı söyleniyor.
Yapay zeka iklim sorunlarına çözüm bulmak için kullanılıyor
Yapay zeka iklim sorunlarına çözüm olmaya çalışırken bu makine öğrenimi modeli, şirketin geri dönüştürülmüş hammaddeyi nasıl artırabileceğini ve kaliteyi tutarlı tutmak için gereken malzeme miktarını nasıl azaltabileceğini hesaplamasına yardımcı oldu. Sonuç olarak yıllık 500.000 pound değerinde hammadde çıkarma ve rafine etme ihtiyacını ortadan kaldırdı.
Raporun yazarları, yapay zekanın geçmiş verilerden yararlanarak, üretim sorunlarını hızlı bir şekilde ele aldı. Enerji tüketimini en aza indirerek geçmiş hatalardan kaçınmak için endüstriyel bir ortamda da uygulanabileceğini yazdı.
Teknoloji aynı zamanda pil anotları ve güneş fotovoltaikleri gibi enerji geçişinin anahtarı olan yeni malzemeler geliştirmek için de kullanılabiliyor.
Yeni materyaller genellikle deneme yanılma yaklaşımı kullanılarak ve bir şeyler yerine oturana kadar tekrarlanan deneylerle geliştirilir. Yapay zeka, materyal geliştirmek için gereken sürenin aylardan haftalara indirilmesine yardımcı olabilir. Pil ömrünü en üst düzeye çıkarmaya yönelik yapılan çalışma, deney başına süreyi azaltan erken tahmin modelini deney sayısını azaltan bir algoritmayla birleştirerek, pil bozulmasını en aza indirirken hızlı şarj tekniklerini belirlemek için gereken süreyi 500 günden 16 güne kadar kısaltmayı başardı.
Teknolojinin emisyonları azaltma vaadine rağmen yapay zeka, yüksek enerji talepleri nedeniyle iklim riski de taşıyor. Araştırmacılar, yapay zeka destekli tek bir modelin eğitiminin, ABD’deki 100 evin bir yıl içinde kullandığı elektrikten daha fazla elektrik tüketebileceğini buldu. Ancak şeffaflığın olmayışı ve sektörün hızlı büyümesi, yapay zekanın tam olarak ne kadar enerji tükettiğini belirlemeyi zorlaştırdı.
Yapay zeka aynı zamanda fosil yakıtların ömrünü uzatmak için de kullanılabiliyor. Petrol şirketleri, araştırmaların fosil yakıt kullanımını azaltma ihtiyacına işaret ettiği bir dönemde, sondaj yapılabilecek en verimli yerleri tahmin etmek için makine öğrenimi teknolojisini zaten kullanıyor. Yakın zamanda yapılan bir EY anketi, petrol ve gaz şirketlerinin yüzde 92’sinden fazlasının önümüzdeki iki yıl içinde yapay zekaya yatırım yaptığını veya yatırım yapmayı planladığını ortaya çıkardı.
Kasım ayında Microsoft Corp., enerji sorununu ele alan, yapay zeka ile sürdürülebilirlik çözümlerinin hızlandırılmasına ilişkin bir makale yayınladı.
Yazarlar, makalede şöyle yazdı:
“Yapay zeka modellerini desteklemek için gereken altyapı genişledikçe enerji ve su gibi kaynaklara olan talep artacak.”
Sürdürülebilirlik Baş Sorumlusu Melanie Nakagawa, Microsoft’un yapay zekanın enerji sorununa ilişkin gelişen anlayışı hakkında şunları söyledi:
“Bu belgede baktığımız şeylerden biri, enerji tüketiminin gerçekten nereden geldiğini anlamaktır.”
Yapay zekanın iklim sorunlarına uygulanması söz konusu olduğunda, enerji tüketiminin yanı sıra güvenlik de dikkate alınması gereken bir başka risktir. Yapay zeka modelleri işleri yanlış anlayabilir; bir çalışma, ChatGPT’nin sorulara verdiği yanıtların yarısından fazlasında yanlışlıklar bulunduğunu tespit etti.
Alphabet Inc.’in Google’ın iklim yapay zeka araştırma grup ürün yöneticisi Juliet Rothenberg’e göre, doğruluk veya belirsizlik riskini her zaman ortadan kaldırmak mümkün olmasa da, AI araçlarının belirsizliği nicelendirmesi ve iletişim kurması önemlidir. ,
Şirketin trafik ışığı optimizasyonuna odaklanan projesinin ileriye dönük bir yol gösterdiğini söyledi. Google’ın yapay zeka teknolojisi, şehirlerdeki trafik düzenlerini analiz etti ve planlamacılara, rölantiyi ve aşırı karbon emisyonlarını azaltmak amacıyla stop ışıklarının nasıl konumlandırılacağı konusunda önerilerde bulundu.
İlginizi çekebilir: Hyundai, karbon nötr gelecek için yeni işbirliği yaptı
