Yapay zeka ile çevre sorunları çözülebilir mi?

Birçok alanda kullanılmaya başlanan yapay zeka özellikle iklim değişikliği ve sürdürülebilirlik gibi çevre konularında da kullanılmaya başlarken, bu teknolojinin harcadığı enerji, soru işaretlerine neden oluyor.

ABD Çevre Koruma Ajansı (EPA) verilerine göre yapay zekanın arama motorlarına entegrasyonu ile daha fazla hesaplama ve model çalıştırma ihtiyacı doğarken her bir aramada harcanan birim enerji bu nedenle 5 kat arttı.

YAPAY ZEKA EĞİTİMİNDE 502 TON KARBONDİOKSİT SALINDI

Massachusetts Amherst Üniversitesi akademisyenlerince yapılan araştırmaya göre yeni bir dil modelini çalışırken bir yapay zeka modeli 320 ton karbondioksit salımına neden oluyor ve bu miktarın 5 otomobilin kullanım ömürleri boyunca saldıkları karbondioksite eş değer olduğu hesaplanıyor. Araştırmada yapay zeka teknolojilerinden biri olan GPT-3’ün eğitiminde 1287 megavatsaat elektrik harcandığı ve bunun da 502 ton karbondioksit salımına sebep olduğu vurgulandı.

Yapay zeka ve çevre ilişkisi hakkında soruları yanıtlayan İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanı ve Uluslararası Tarım Bilişimi Birliği (Agromatics Society) Başkan Yardımcısı Prof. Dr. Berk Üstündağ, yapay zekanın çevre teknolojilerine önemli katkılar sunabileceğini, karbon ayak izinin düşürülmesine ve su kaynaklarının verimli kullanımına olanak sağlayabileceğini söyledi.

‘YAPAY ZEKANIN HIZLA GELİŞMESİ DÜŞÜK KARBON AYAK İZİ ALTERNATİFLERİNİ DESTEKLEYECEK’

Yapay zekanın arıtma teknolojileri ve hava kalitesi gibi konularda noktasal ölçümlere olanak sağladığını bildiren Üstündağ, dijitalleşmenin giderek yeni nesil yapay zekaya evrileceğini ve Türkiye’nin bunu kullanarak ulusal ve uluslararası toplam karbon salımını önemli miktarda azaltabileceğini dile getirdi.

Üstündağ, “Yapay zekanın kuantum seviyesindeki olayları inceleme ve tahmin yeteneği, füzyon enerjisi dahil olmak üzere, daha düşük karbon ayak izi olan alternatif enerji sistemleri geliştirmemizi hızlandıracak. Dolayısıyla nükleer atığı ve radyoaktif kirliliği olmayan yeni nükleer enerji yöntemleri önümüzdeki 10 ila 20 yılda yaygınlaşmaya başlayacak. Bunu yapanlar içerisinde özellikle yapay zekaya dayalı teknolojileri kullananlar önde olacaklar.” değerlendirmesinde bulundu.

Tarımda ve sanayide yapay zekanın önemine değinen Üstündağ, şunları kaydetti:

“Yapay zekayı kullanarak ben parsel bazında da su reçetesini fenolojik evreye (bitkilerin gelişme safhalarına) ayrıştırarak yapabilirim ama bir çiftçi tek tek hepsini gözleyerek yapamaz. Demek ki benim bunu servisleştirmeye ihtiyacım var. Yapay zekayı kullandığım zaman yeterince dijitalleşme sağlarsam yüzde 30’a yakın, daha çok tasarruf sağlayabiliyorum. Havza bazında, planda, toplamda yüzde 25 daha ekonomik üretim yapabiliyorum ve daha önemlisi torunlarımın suyunu çalmıyorum, ekolojik olarak daha uyumlu bir sistem oluşturuyorum ve bunu ileriye doğru götürebiliyorum.”

“20 soruluk çalışmanın su ayak izi 500-700 milimetre”

İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) İnşaat Fakültesi Çevre Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi ve Sürdürülebilirlik Ofisi Koordinatörü Doç. Dr. Börte Köse Mutlu, yapay zeka altyapısının sadece elektrik değil aynı zamanda su tüketimine de neden olduğunu, doğrudan soğutma için veya dolaylı olarak elektrik üretimi için harcanan suyun sanal ya da gömülü su olarak adlandırıldığını belirtti.

En çok kullanılan yapay zeka teknolojilerinden ChatGPT’nin yıllık 8,4 ton karbondioksit salımına neden olduğunu aktaran Mutlu, yapay zekanın su ayak izi hakkında ise şu bilgileri paylaştı:

“20 soruluk bir ChatGPT çalışmasında minimum yarım litre, 500-700 mililitre civarında, orta boy bir su şişesi kadar su sarfiyatı oluyor. Bu kullanıcı anlamında bakınca hesaplanan miktar. Asıl ChatGPT’nin modelleri eğitme, dilleri öğretme ve geliştirme süreçlerinde üreticilerin payının yıllık 700 bin litre su sarfiyatı olduğu söyleniyor. Tabii kullanıcının ayak izi var ama bunların geliştirilme sürecindeki ayak izinin azaltılması gerekiyor. Bununla ilgili de gerçekten farkındalıklar var, üreticiler stratejiler geliştirmeye başladılar.”

ChatGPT’deki basit bir talebin dahi bir arama motoru aramasından 100 kat daha fazla ayak izine neden olduğunu vurgulayan Mutlu, sektörlerden kaynaklanan karbon salımında yapay zekanın henüz ön sıralarda yer almadığına fakat 2030’da Avrupa’da yapay zeka uygulamalarının kullandığı altyapıların, enerji sarfiyatını yüzde 30 artırmasının beklendiğine dikkati çekti.

Modellerin çalışmasında ve yapay zeka dillerinin eğitiminde ortaya çıkan ısının etkisini azaltmak için kullanılan soğutucu sistemlerinin ciddi enerji sarfiyatına neden olduğuna işaret eden Mutlu, yapay zekanın enerji tüketiminin yüzde 40’ının soğutma sistemlerinde harcandığından bahsetti.

Mutlu, yapay zekanın üretimi ve kullanımı esnasında harcanan enerjinin çevre kirliliğine neden olmaması için alternatif enerji kaynaklarından faydalanılması gerektiğinin altını çizerek, “Aslında yeşil, temiz ve yenilenebilir enerjiyle bu bilişim teknolojilerinin sarfiyatlarını karşıladığımızda hem karbon ayak izi hem de doğrudan su ayak izi azalıyor.” diye konuştu.

“Biyoçeşitlilikte yapay zekayı kullanabiliriz”

Çevreyi tehdit eden sorunlardan birinin de atıklar olduğu ve atıkların sınıflandırılması ve geri dönüşümünde yapay zekadan faydalanılarak performansın artırılabileceği görüşünü paylaşan Mutlu, atıkların ayrıştırılarak gruplandırılmasında görsel algılama sisteminin kullanılarak geçmişe dayalı verilerle geleceğe yönelik kararlar alınabileceğini, atığın minimize edilmesinin ve içindeki elementlerin geri kazanımının kolaylaşabileceğini belirtti.

Yapay zekanın iklim senaryoları ve modelleme çalışmalarına dahil edilmesiyle iklim modellerinin gerçeğe çok daha yakın olabileceği tahmininde bulunan Mutlu, bu teknolojinin çevreye sağlayabileceği diğer faydaları şöyle özetledi:

“Akıllı şehir ve trafik uygulamalarında, rota belirlemede belki trafiği, şeritleri kontrol etmede yapay zekayı kullandığımızda otonom araçların yayılmasıyla direkt karbon salımlarını azaltacağız. Ondan sonra sürdürülebilir tarımda, akıllı sulama, gübreleme, pestisit, herbisit ve biyosit kullanımlarında bize veri toplamada ve karar almada yardımcı olacak. Biyoçeşitlilik de çok önemli ve doğrudan belki yapay zekayla çok bağdaştırmadığımız bir konu ama hem canlı türlerinin hem orman ve peyzaj ürünlerinin verilerinin bizim için kayda alınması, takip edilmesi ve bazen belli kararlar verilmesi lazım. Bunları söylerse biyoçeşitlilikle ilgili eylemlerimizde de biz yapay zekayı kullanabiliriz. Türlerin azalmasını ve bazen yok olmasını engelleyebiliriz, ormansızlaşma konusunda hemen eylemlere geçebiliriz.”