Yapay Zeka Sürdürülebilir Bir Geleceği Nasıl Mümkün Kılabilir?

İklim krizi derinleştikçe sürdürülebilir çözümlere olan ihtiyaç giderek artıyor. Yapay zekânın sürdürülebilirliği yönlendirdiği temel alanları derinlemesine inceledik.

Günümüz dünyasında yapay zekânın temas etmediği bir sektör ya da alan bulmak neredeyse imkânsız. Tedarik zinciri yönetiminden sağlık hizmetlerine kadar, yapay zekâ her sektörü daha akıllı, daha verimli ve daha sürdürülebilir bir geleceğe taşıyor. İklim krizi derinleştikçe de özellikle sonuncusuna olan ihtiyaç daha da artıyor. Birçok şirket dalgalı sulardan çıkıp sürdürülebilirliği merkezine almak için çaba sarf ediyor.

İngiliz çokuluslu profesyonel hizmetler ağı PricewaterhouseCoopers (PwC) tarafından yayınlanan son rakamlara göre yapay zekâ kullanımının dünya çapında sera gazı emisyonlarını %4 oranında azaltılabileceği tahmin ediliyor. Yapay zekânın çevresel amaçlarla kullanılması da 2030’a kadar küresel ekonomiye 5,2 trilyon dolar katkı sağlayabilir.

Bu yazıda yapay zekânın sürdürülebilirliği yönlendirdiği temel alanların her birine derinlemesine bakacağız.

Enerji Kullanımının Optimize Edilmesi

Yapay zekânın enerji tüketim modellerini analiz ve tahmin etme yeteneği, enerjiyi kullanma ve dağıtma şeklimizi dönüştürüyor. Yapay zekâ ile entegre edilmiş akıllı şebekeler, daha verimli enerji yönetimine olanak tanıyor.

Talep tahmini: Yapay zekâ algoritmaları, gelecekteki enerji talebini öngörmek için hava durumu tahminleri, geçmiş kullanım ve diğer değişkenlerden elde edilen verileri analiz ediyor. Bu, arz ve talebin dengelenmesine, israfın azalmasına ve elektrik kesintilerinin önlenmesine yardımcı oluyor.

Yenilenebilir enerji entegrasyonu: Rüzgar ve güneş gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının kesintili doğası zorlayıcı olabiliyor. Yapay zekâ, enerji üretimini tahmin ederek ve boşlukları doldurmak için diğer enerji kaynaklarını dinamik olarak ayarlayarak bu değişkenliği yönetmeye yardımcı oluyor.

Enerji depolama yönetimi: Yapay zekâ, enerji depolama için kullanılan pillerin şarj ve deşarj döngülerini optimize ederek yenilenebilir enerjinin verimli bir şekilde depolanmasını ve gerektiğinde kullanılmasını sağlıyor.

2016 yılında Google’ın DeepMind şirketi, veri merkezlerindeki enerji tüketimini azaltmak için Birleşik Krallık Ulusal Şebekesi ile ortaklık kurdu. Şirketler, yapay zekâ algoritmalarını kullanarak enerji kullanımını tahmin edebildi ve soğutma sistemlerini buna göre ayarlayarak enerji tüketiminde %40’lık bir azalma sağladı.

Stem şirketi enerji kullanım modellerini tahmin etmek ve enerji depolama ve dağıtımını optimize etmek için yapay zekâyı kullanırken, Enel X de elektrikli araç şarj istasyonlarının verimliliğini artırmak için yapay zekâyı kullanıyor.

Atık Yönetiminde Devrim

Geleneksel atık yönetim sistemleri verimsizlik ve kirlilik gibi zorluklarla karşı karşıya. Yapay zekâ, atık yönetiminde de etkili sonuçlar elde edilmesine yardımcı oluyor.

Otomatik ayıklama: Bilgisayar görüşü ile donatılmış yapay zekâ destekli robotlar, farklı atık malzeme türlerini insanlardan çok daha hızlı ve doğru bir şekilde tanımlayabiliyor ve ayırabiliyor. Bu, daha fazla geri dönüştürülebilir malzemenin doğru şekilde işlenmesini sağlıyor.

Öngörücü bakım: Yapay zekâ, atık yönetimi ekipmanının ne zaman arızalanabileceğini tahmin ederek proaktif bakıma olanak tanıyor ve arıza süresini azaltıyor.

Rota optimizasyonu: Yapay zekâ, atık toplama kamyonları için rotaların optimize edilmesine yardımcı olarak yakıt tüketimini ve emisyonları azaltıyor.

AMP Robotics, geri dönüştürülebilir malzemelerin ayıklanmasında verimliliği ve doğruluğu artıran yapay zekâ odaklı sistemleriyle bu alanda lider konumda. Teknolojileri, çeşitli malzemeleri tanıyıp ayırarak geri dönüşümü daha verimli hale getirebiliyor ve çöp sahası atıklarını azaltabiliyor.

RecycleSmartAI, atık yönetimini ve kaynak tahsisini iyileştirerek döngüsel ekonominin optimize edilmesine yardımcı oluyor. Yapay zekâ, tüketim kalıplarını ve tedarik zincirlerini analiz ederek atıkları azaltma ve geri dönüşüm süreçlerini geliştirme fırsatlarını belirleyebiliyor.

Tarımın İyileştirilmesi

Genellikle ‘hassas tarım’ olarak adlandırılan yapay zekânın tarımdaki rolü, sürdürülebilir tarım için oldukça önemli.

Kaynak optimizasyonu: Yapay zekâ sistemleri, mahsuller için gereken optimum su, gübre ve pestisit miktarını belirlemek için sensörlerden ve dronlardan gelen verileri analiz ediyor. Bu, israfı azaltıyor ve çevresel etkiyi en aza indiriyor.

Mahsul sağlığı izleme: Yapay zekâ destekli dronlar ve uydu görüntüleri, mahsul sağlığının gerçek zamanlı olarak izlenmesine yardımcı olarak haşere istilası veya besin eksiklikleri gibi sorunları erkenden tespit ediyor.

Verim tahmini: Yapay zekâ modelleri, çeşitli faktörlere dayalı olarak mahsul verimini tahmin ederek çiftçilerin ekim ve hasat konusunda bilinçli kararlar almasına yardımcı oluyor.

Blue River Technology, hassas ayıklama ve hedefe yönelik pestisit uygulaması sağlamak için yapay zekâ kullanıyor. Yapay zekâ güdümlü makineleri, mahsuller ve yabani otlar arasında ayrım yaparak herbisitlerin hassas bir şekilde uygulanmasına, kimyasal kullanımının azaltılmasına ve sürdürülebilir tarım uygulamalarının teşvik edilmesine olanak tanıyor.

İklim Değişikliğinin Önüne Geçilmesi

Yapay zekâ, iklim değişikliğiyle mücadelede çok önemli bir araç. Farklı başlıklar altında etkili uygulama yöntemlerine başlandı bile.

İklim modellemesi: Yapay zekâ, gelecekteki iklim senaryolarını ve farklı azaltım stratejilerinin etkisini tahmin etmek için büyük miktarda veriyi işleyerek iklimleme modellerinin doğruluğunu artırıyor. Aynı raporda PwC, yapay zekâ destekli iyileştirmelerin erken sel uyarı sistemlerini mümkün kılabileceğini, bunun da 3.000’den fazla hayat kurtarabileceğini ve 2030’a kadar 14 milyon dolarlık ekonomik zararı azaltabileceğini öne sürüyor.

Karbon emisyonu takibi: Yapay zekâ, çeşitli kaynaklardan gelen karbon emisyonlarının izlenmesine ve tahmin edilmesine yardımcı olarak daha iyi düzenleme ve azaltma çabalarına olanak tanıyor.

Yenilenebilir enerji optimizasyonu: Yapay zekâ, maksimum verimlilik için güneş panellerinin açısını ayarlamak veya rüzgar türbini performansını optimize etmek için rüzgar modellerini tahmin etmek gibi yenilenebilir enerji sistemlerinin çalışmasını uygun hale getiriyor.

Karbon Yakalama ve Kullanma (Carbon Clean Solutions, CCU) teknolojileri, yapay zekâ ile birleştiğinde, karbondioksit emisyonlarını yakalamayı ve bunları değerli ürünlere dönüştürmeyi amaçlıyor. Yapay zekâ, yakalama sürecini optimize etmeye ve yakalanan karbondioksiti yakıtlara, kimyasallara ve yapı malzemelerine dönüştürmenin yenilikçi yollarını bulmaya yardımcı oluyor.

Akıllı Şehirler ve Sürdürülebilir Kentsel Planlama

Yapay zekâ, sürdürülebilirlik ve yaşam kalitesine öncelik veren akıllı şehirlerin gelişiminin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Öyle ki, yenilikleri örnek uygulamalarla değişime öncülük ediyor.

Trafik yönetimi: Yapay zekâ sistemleri, kameralardan, sensörlerden ve GPS cihazlarından gelen verileri analiz ederek trafik akışını optimize ediyor. Bu, trafik sıkışıklığını azaltıyor, emisyonları düşürüyor ve toplu taşıma verimliliğini artırıyor.

Yapı yönetimi: Yapay zekâ, enerji tüketimini azaltmak ve bina sakinlerinin konforunu artırmak için ısıtma, soğutma ve aydınlatma gibi bina sistemlerini izliyor ve kontrol ediyor.

Altyapı bakımı: Yapay zekâ, altyapı bileşenlerinin ne zaman bakıma ihtiyaç duyacağını tahmin ederek arıza olasılığını azaltıyor ve kullanım ömrünü uzatıyor.

Boston Metal‘in iklimle ilgili zorluklara dayanabilecek altyapı için yapay zekâ odaklı tasarımları ilgi görüyor. Makine öğrenimi, mimarların ve mühendislerin aşırı sıcaklardan yükselen deniz seviyelerine kadar değişen koşullara uyum sağlayabilecek yapılar oluşturmalarına yardımcı oluyor.

Finlandiya’nın Helsinki şehri, enerji verimliliğini artırmak ve emisyonları azaltmak için yapay zekâ ve gerçek zamanlı verileri kullanıyor. Şehir, şirketleri ve kuruluşları temiz enerji için yenilikçi çözümler önermeye davet eden Helsinki Energy Challenge adlı yapay zekâ destekli bir platform geliştirdi. Platform, enerji tasarrufu fırsatlarını belirlemek ve binalardaki enerji kullanımını optimize etmek için şehir genelindeki sensörlerden gelen verileri analiz ediyor.

Sürdürülebilirlik Girişimlerinde Yapay Zekânın Avantajları

Yapay zekâ, sürdürülebilirlik girişimlerine sayısız fayda sağlayarak verimliliği artırıyor, atıkları azaltıyor ve karmaşık çevresel zorluklara yenilikçi çözümler sunuyor.

Kaynak Optimizasyonu

Yapay zekâ, kaynakların hassas bir şekilde yönetilmesini ve optimize edilmesini sağlayarak atıkların önemli ölçüde azaltılmasını ve verimliliğin artırılmasını sağlar.

Enerji yönetimi: Yapay zekâ, talebi tahmin ederek, arzı yöneterek ve yenilenebilir enerji kaynaklarını daha etkili bir şekilde entegre ederek enerji tüketimini optimize eder.

Su kullanımı: Tarımda yapay zekâ sistemleri, sulamayı optimize etmek için toprak nem seviyelerini ve hava durumu modellerini izleyerek su tasarrufu sağlayabilir.

Artan Verimlilik

Yapay zekâ destekli sistemler çeşitli süreçleri kolaylaştırarak daha hızlı ve verimli hale getirir.

Otomatik ayıklama: Atık yönetiminde, yapay zekâ destekli robotlar geri dönüştürülebilir maddeleri doğru bir şekilde ve daha yüksek hızlarda ayırarak geri dönüşüm tesislerinin verimliliğini artırır.

Akıllı şebekeler: Yapay zekâ, akıllı şebekelerdeki enerji dağıtımını ve kullanımını optimize ederek israfı azaltır ve güç kaynaklarının istikrarını artırır.

Maliyet Tasarrufu

Yapay zekâ, verimliliği artırarak ve israfı azaltarak çeşitli sektörlerde önemli maliyet tasarrufları sağlayabilir.

Azaltılmış enerji maliyetleri: Yapay zekâ, binalarda ve endüstriyel süreçlerde enerji kullanımını optimize ederek enerji faturalarını düşürür.

Operasyonel tasarruflar: Yapay zekâ güdümlü kestirimci bakım, arıza süresini azaltır ve ekipmanın ömrünü uzatarak bakım ve değiştirme maliyetlerini düşürür.

Geliştirilmiş Karar Alma

Yapay zekâ, sürdürülebilirlik girişimlerinde daha iyi karar vermeyi destekleyen değerli içgörüler ve tahmine dayalı analitik sağlar.

İklim tahminleri: Yapay zekâ, gelecek senaryolarını tahmin etmek için iklim verilerini analiz eder ve politika yapıcıların etkili iklim eylem planları geliştirmelerine yardımcı olur.

Tarımsal kararlar: Yapay zekâ, çiftçilerin mahsul yönetimi, haşere kontrolü ve kaynak kullanımı konusunda bilinçli kararlar almasına yardımcı olarak verimi ve sürdürülebilirliği artırır.

Çevresel Etki Azaltma

Yapay zekâ teknolojileri, çeşitli faaliyetlerin çevresel ayak izini azaltmaya yardımcı olarak genel sürdürülebilirliğe katkıda bulunur.

Daha düşük emisyonlar: Yapay zekâ, trafik akışını optimize eder ve akıllı şehirlerdeki tıkanıklığı azaltarak daha düşük araç emisyonlarına yol açar.

Verimli kaynak kullanımı: Tarımda yapay zekâ, gübre ve pestisit gibi kimyasal girdilere olan ihtiyacı azaltarak çevresel etkilerini en aza indirir.

İnovasyon ve Ölçeklenebilirlik

Yapay zeka, küresel sürdürülebilirlik sorunlarını ele almak için ölçeklendirilebilecek yeni teknolojiler ve çözümler sağlayarak inovasyonu teşvik eder.

Yenilenebilir enerji: Yapay zekâ, yenilenebilir enerji kaynaklarının verimliliğini ve entegrasyonunu geliştirerek onları daha uygulanabilir ve ölçeklenebilir hale getirir.

Akıllı şehirler: Yapay zekâ teknolojileri, sürdürülebilir uygulamaları ölçeklendirebilen ve kentsel yaşam kalitesini artırabilen akıllı şehirlerin geliştirilmesini sağlar.

Atık Azaltma

Yapay zekâ, daha iyi yönetim ve geri dönüşüm süreçleri yoluyla atıkların azaltılmasında önemli bir rol oynar.

Optimize edilmiş atık toplama: Yapay zekâ, atık toplama rotalarını optimize ederek yakıt tüketimini ve atık toplama araçlarından kaynaklanan emisyonları azaltır.

Geliştirilmiş geri dönüşüm: Yapay zekâ destekli sistemler, geri dönüştürülebilir malzemelerin ayrıştırılmasını ve işlenmesini geliştirerek çöp sahalarına gönderilen atık miktarını azaltır.

Esneklik ve Uyarlanabilirlik

Yapay zekâ, sistemlerin değişen koşullara daha dayanıklı ve uyarlanabilir hale gelmesine yardımcı olur ve bu da sürdürülebilirlik için hayati önem taşır.

İklim adaptasyonu: Yapay zekâ modelleri, iklim değişikliğinin çeşitli ekosistemler üzerindeki etkisini tahmin ederek toplulukların uyum sağlamasına ve dayanıklılık oluşturmasına yardımcı olur.

Tedarik zinciri yönetimi: Yapay zekâ, tedarik zincirlerini daha duyarlı ve dirençli olacak şekilde optimize eder, israfı azaltır ve kaynakların verimli kullanılmasını sağlar.

Yapay Zekâ ve Sürdürülebilirlik Alanındaki Zorluklar ve Etik Hususlar

Yapay zekâ, sürdürülebilirlik çabalarını büyük ölçüde geliştirme potansiyeline sahip olsa da etkili ve sorumlu bir şekilde uygulanmasını sağlamak için ele alınması gereken çeşitli zorluklar ve riskler barındırıyor. İşte bazı temel zorluklar ve riskler:

Veri Gizliliği ve Güvenliği

Veri toplama: Yapay zekâ sistemleri etkili bir şekilde çalışabilmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Bu verilerin toplanması ve kullanılması, özellikle hassas bilgiler söz konusu olduğunda, gizlilik endişelerini artırabilir.

Siber güvenlik tehditleri: Yapay zekâ sistemleri, enerji şebekeleri veya akıllı şehir sistemleri gibi kritik altyapıların bozulmasına yol açabilecek siber saldırılara karşı savunmasız olabilir.

Bilgilendirilmiş onay: Bireyler, verilerinin nasıl kullanıldığı konusunda bilgilendirilmeli ve yapay zekâ sistemlerinde kullanımı için onay vermelidir.

Altyapı ve Uygulama Maliyetleri

İlk yatırım: Yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi, dağıtımı ve bakımının maliyeti yüksek olabilir ve özellikle küçük kuruluşlar veya gelişmekte olan bölgeler için benimsemenin önünde bir engel oluşturabilir.

Teknolojik altyapı: Yapay zekâ çözümlerinin uygulanması, tüm bölgelerde mevcut olmayabilecek sağlam bir teknolojik altyapı gerektirir ve bu da potansiyel olarak yapay zekâ odaklı sürdürülebilirlik girişimlerinin faydalarında eşitsizliklere yol açabilir.

Çevresel Etki

Enerji tüketimi: Yapay zekâ modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken hesaplama gücü önemli. Bu enerji kullanımının çevresel etkisini göz önünde bulundurmak ve enerji tasarruflu algoritmalar ve yenilenebilir enerji kaynakları kullanmak gibi bunu en aza indirmenin yollarını aramak zaruridir.

E-atık: Sunucular ve veri merkezleri gibi yapay zekâ donanımlarının üretimi ve bertarafı, uygun şekilde yönetilmediği takdirde zararlı çevresel etkileri olabilecek elektronik atıklara katkıda bulunur.

Kaynak çıkarımı: Yapay zekâ donanımının üretimi, nadir toprak metalleri ve diğer kaynakları gerektirir, bu da çevresel bozulmaya ve yerel topluluklar üzerinde olumsuz etkilere yol açabilir.

Düzenleme ve Yönetişim

Düzenleyici zorluklar: Yapay zekâ teknolojilerinin hızlı gelişimi, genellikle uygun düzenleyici çerçevelerin oluşturulmasını geride bırakarak gözetim ve yönetişimde potansiyel boşluklara yol açar.

Küresel koordinasyon: Sürdürülebilirlik için yapay zekânın etkili bir şekilde düzenlenmesi ve yönetilmesi, başarılması zor olabilecek uluslararası işbirliğini gerektirir.

Veri Kalitesine Bağımlılık

Veri kalitesi ve kullanılabilirliği: Yapay zekâ sistemlerinin etkinliği büyük ölçüde verilerin kalitesine ve kullanılabilirliğine bağlıdır. Eksik, önyargılı veya yanlış veriler, kusurlu yapay zekâ modellerine ve optimal olmayan sonuçlara yol açabilir.

Veri siloları: Sürdürülebilirlikte yapay zekâ uygulamaları için gerekli veriler genellikle farklı kuruluşlar ve sektörler arasında silolanmıştır, bu da kapsamlı bir şekilde erişilmesini ve entegre edilmesini zorlaştırmaktadır.

Önyargı ve Adalet

Algoritmik önyargı: Yapay zekâ sistemleri, önyargılı veriler üzerinde eğitilirlerse mevcut önyargıları sürdürebilir ve güçlendirebilir. Adilliğin sağlanması, veri kaynaklarının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini ve önyargıyı tespit etmek ve azaltmak için yapay zekâ çıktılarının sürekli izlenmesini gerektirir.

Eşit erişim: Yapay zekâ odaklı sürdürülebilirlik girişimlerinin faydalarının, marjinalleştirilmiş ve yetersiz hizmet alan topluluklar da dahil olmak üzere toplumun tüm kesimleri için erişilebilir olmasını sağlamak önemlidir.

Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik

Açıklanabilirlik: Yapay zekâ sistemleri şeffaf olmalı ve karar verme süreçleri insanlar için anlaşılabilir olmalıdır. Açıklanabilir yapay zekâ güven oluşturmaya yardımcı olur ve kullanıcıların kararların nasıl alındığını anlamalarını sağlar.

Hesap verebilirlik: Yapay zekâ sistemlerinin kararlarından ve etkilerinden kimin sorumlu olduğunu belirlemek için net hesap verebilirlik çerçeveleri gereklidir. Bu, hatalar ve istenmeyen sonuçlar için hesap verebilirliği de içerir.

İnsan Hakları ve Sosyal Etki

İşçi hakları: Otomasyon ve yapay zekâ odaklı verimlilik, işlerin yerinden edilmesine yol açabilir. Çalışanlar üzerindeki etkiyi göz önünde bulundurmak ve yeniden beceri kazandırma ve yeni rollere geçiş için destek sağlamak oldukça önemlidir.

Sosyal eşitlik: Yapay zekâ sistemleri sosyal eşitliği teşvik etmeli ve mevcut eşitsizlikleri daha da kötüleştirmemelidir. Bu, sürdürülebilirlikte yapay zekâ uygulamalarının savunmasız nüfusları orantısız bir şekilde etkilememesini sağlamayı içerir.

Etik Yapay Zekâ Geliştirme

Etik yönergeler: Yapay zekâ geliştirme için etik yönergelerin benimsenmesi ve bunlara bağlı kalınması, yapay zekâ teknolojilerinin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamaya yardımcı olabilir. Kuruluşlar ve geliştiriciler, yapay zekâ etik komiteleri ve meslek kuruluşları tarafından sağlananlar gibi yerleşik çerçeveleri takip etmelidir.

Paydaş katılımı: Etik uzmanları, toplum temsilcileri ve endüstri uzmanları da dahil olmak üzere çeşitli paydaşların yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtımına dahil edilmesi, etik kaygıların ele alınmasına yardımcı olabilir.

Uzun Vadeli Çıkarımlar

Sürdürülebilirlik hedefleri: Yapay zekâ uygulamaları uzun vadeli sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu olmalı ve uzun vadede olumsuz etkileri olabilecek kısa vadeli çözümler sunmamalıdır.

Nesiller arası adalet: Yapay zekâ odaklı sürdürülebilirlik girişimlerinin gelecek nesilleri nasıl etkileyeceği göz önünde bulundurulmalı ve bugün atılan adımların gelecek nesillerin ihtiyaçlarını karşılama becerilerini tehlikeye atmaması sağlanmalıdır.

Küresel ve Kültürel Hususlar

Kültürel hassasiyet: Yapay zekâ sistemleri, kültürel farklılıkları ve değerleri anlayarak ve bunlara saygı göstererek tasarlanmalıdır.

Küresel iş birliği: Etik hususlar, yapay zekâ teknolojilerinin küresel etkilerini içermeli ve sınır ötesi zorlukları ele almak için uluslararası iş birliğini teşvik etmelidir.

Kapatırken…

Sürdürülebilir yapay zekâ uygulamaları hayata geçirilmezse 2025 yılına kadar yapay zekânın insan iş gücünden daha fazla enerji tüketeceği öngörülüyor. Dolayısıyla sürdürülebilirlik alanında hem önemli avantajlar hem de kayda değer dezavantajlar sunan yapay zekâdan olabildiğince faydalanmanın yollarını bulmamız gerekiyor. Yapay zekânın kaynak kullanımını optimize etme, verimliliği artırma ve yenilikçi çözümler üretme potansiyeli, çevresel ve sosyal zorluklar üzerinde önemli bir etki yaratabilir. Bununla birlikte, veri gizliliği, algoritmik önyargı, enerji tüketimi ve iş değiştirme gibi ilişkili riskleri ve etik hususları ele almak ise hayati önem taşıyor. Sağlam veri yönetişimi uygulayarak, enerji tasarruflu yapay zekâ modelleri geliştirerek, adaleti ve şeffaflığı sağlayarak ve küresel iş birliğini teşvik ederek bu zorlukları azaltabiliriz. Dikkatli ve sorumlu bir uygulama ile yapay zekâ, sürdürülebilirliğin ilerletilmesinde önemli bir rol oynayabilir, tartışmaları en aza indirirken daha adil ve çevreye duyarlı bir geleceğe doğru adımlar atabilir.