Yapay Zekâ En Büyük İklim Sorunlarını Temizlemeye Nasıl Yardımcı Olabilir?

Yakın zamanda yayınlanan bir rapora göre yapay zekâ, çelikten çimentoya kadar karbon salımlarını azaltmak için hızlı çözümler sağlayabilir. Dünya liderleri, iklim diplomatları ve binlerce kişi Birleşmiş Milletler iklim zirvesi için Dubai'de toplanırken yapay zekâ da gündemde olan bir konu. Makine öğrenimini ve yapay zekâ kullanımını destekleyenler, bunu salımları azaltmak için bir araç olarak kullanmayı öneriyor.

Japonya hükümeti tarafından düzenlenen ve uluslararası bir iklim forumu olan Innovation for Cool Earth Forumu'nun yeni raporuna göre, çimento ve çelik gibi karbondan arındırılması en zor sektörlerden bazıları yapay zekâ teknolojisinden özellikle fayda sağlayabilir. Raporun son versiyonu kasım sonunda başlayan COP28 iklim görüşmelerinde sunuldu.

Sanayi sektörü küresel karbon salımlarının yaklaşık üçte birinden sorumlu. Ancak, makine öğrenimi modelleri potansiyel olarak iklime verilen zararın azaltılmasına yardımcı olabilir. Yapay zekâ şirketi Fero Labs'ın kurucu ortağı ve raporun yazarlarından biri olan Alp Küçükelbir, çelik ve çimento gibi maddeler için gereken optimum hammadde miktarını belirleyerek, malzeme kullanımını ve buna bağlı salımları azaltırken aynı zamanda kaliteyi de yüksek tutmanın mümkün olabileceğini söyledi. Çelik endüstrisi tam da bunu yapmak için yapay zekâyı devreye sokuyor. Brezilya'da çelik üreticisi Gerdau, tesislerindeki verimliliği artırmak için Fero Labs'ın makine öğrenimi modellerini kullanıyor. Rapora göre Gerdau, salım ayak izini yaklaşık %8 oranında azaltırken ton başına 3 dolar tasarruf etmeyi başardı. Aynı zamanda makine öğrenimi modeli, şirketin geri dönüştürülmüş hammaddeyi nasıl artırabileceğini ve kaliteyi istikrarlı tutmak için gereken malzeme miktarını nasıl azaltabileceğini hesaplamasına yardımcı oldu. Sonuçta, yıllık 500.000 pound ham madde çıkarma ve rafine etme ihtiyacını ortadan kaldırdı.

Rapor, geçmiş hatalardan kaçınmak için yapay zekânın, geçmiş verilerden yararlanarak, üretim sorunlarını hızlı bir şekilde ele alarak ve enerji tüketimini en aza indirerek endüstriyel bir ortamda da uygulanabileceğini vurguladı. Ek olarak, bu teknoloji aynı zamanda pil anotları ve güneş fotovoltaikleri gibi enerji geçişinin anahtarı olan yeni malzemeler geliştirmek için de kullanılabilir. Yeni materyaller, genellikle deneme yanılma yöntemiyle bir şeyler yerine oturana kadar tekrarlanan deneylerle geliştirilir. Yapay zekâ, materyal geliştirmek için gereken sürenin aylardan haftalara indirilmesine yardımcı olabilir. Örneğin, pil ömrünü en üst düzeye çıkarmaya yönelik bir çalışma, yapay zekâ sayesinde, pil bozulmasını en aza indiren hızlı şarj tekniklerini belirlemek için gereken süreyi 500 günden 16 güne kadar kısaltmayı başardı.

Yapay zekâ aynı zamanda fosil yakıtların ömrünü uzatmak için de kullanılabilir. 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 %92'sinden fazlasının önümüzdeki iki yıl içinde yapay zekâya yatırım yaptığını veya yatırım yapmayı planladığını ortaya çıkardı.

Yapay zekâ iklim riski de oluşturuyor

Teknolojinin salımları azaltma vaadine rağmen yapay zekâ, yüksek enerji talepleri nedeniyle iklim riski de oluşturuyor. Araştırmacılar, yapay zekâ destekli tek bir modelin eğitiminin, ABD'deki 100 evin bir yıl boyunca kullandığı elektrikten daha fazla elektrik tüketebileceğini buldu. Ancak, şeffaflığın olmayışı ve sektörün hızlı büyümesi, yapay zekânın tam olarak ne kadar enerji tükettiğini belirlemeyi zorlaştırıyor.

Kasım ayında Microsoft Corp., yapay zekâ ile sürdürülebilirlik çözümlerinin hızlandırılmasına ilişkin enerji sorununu ele alan bir makale yayınladı. Makale, yapay zekâ modellerini desteklemek için gereken altyapı genişledikçe enerji ve su gibi kaynaklara olan talebin artacağını vurguladı. Microsoft'un Sürdürülebilirlik Baş Sorumlusu Melanie Nakagawa, şirketin yapay zekânın enerji kullanımı sorununa ilişkin gelişen anlayışı hakkında şunları söyledi: "Bu belgede önceliklendirdiğimiz şeylerden biri, enerji tüketiminin gerçekten nereden geldiğini anlamak."

Yapay zekânın iklim sorunlarına uygulanması söz konusu olduğunda, enerji tüketiminin yanı sıra güvenlik de dikkate alınması gereken bir başka risk. Yapay zekâ modelleri işleri yanlış anlayabilir. Örneğin, bir çalışmada ChatGPT'nin sorulara verdiği yanıtların yarısından fazlasında yanlışlıklar bulundu. Google (Alphabet Inc.)'ın İklim Yapay Zekâsı araştırma grubu ürün yöneticisi Juliet Rothenberg'e göre, yanlışlık veya belirsizlik riskini ortadan kaldırmak her zaman mümkün olmasa da kullanıcıların uygun şekilde yanıt verebilmeleri için yapay zekâ araçlarının belirsizliği ölçmesi ve iletmesi önemli. Rothenberg bir kişinin yapay zekâ tarafından üretilen bir çıktıyı kontrol etmesi gibi diğer insan desteklerinin de riski azaltmada yardımcı olabileceğini söyledi.