Her gün, şirketler, hükümetler ve araştırmacılar ormansızlaşmayı izleyen uydu görüntülerinden, tarımda su kullanımını optimize eden akıllı sensörlere kadar büyük miktarda veri topluyor. Örneğin, 2021’de Google, veri merkezlerinin enerji tüketimini %40 azaltmak için yapay zeka ve büyük veri analizlerini kullandı. Bu tür yenilikler, büyük verilerin nasıl çevresel zorluklarla başa çıkmaya yardımcı olabileceğini, kaynak kullanımını optimize edebileceğini ve endüstrilerde sürdürülebilirliği artırabileceğini gösteriyor.
Büyük veri, sürdürülebilirliğe yaklaşımımızı tamamen dönüştürüyor, çevresel, sosyal ve ekonomik zorluklarla başa çıkmak için araçlar sunuyor. Koruma, enerji kullanımı, tarım ve şehir planlaması gibi alanlarda daha iyi karar almaya olanak tanıyor.
Bu makalede, büyük verinin rolüne daha derinlemesine bakıyor, önemli faydalarını vurguluyor ve potansiyel dezavantajları ele alarak, sürdürülebilir geleceklerle ilgilenen okurlar için dengeli bir bakış açısı sağlıyor.
Büyük Veri (Sürdürülebilirlikte) Nedir?
Büyük veri, geleneksel veri işleme araçlarının etkin bir şekilde yönetemeyeceği veya analiz edemeyeceği kadar büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Bu veri kümeleri, veri tabanları gibi yapılandırılmış veriler; sosyal medya gönderileri gibi yapılandırılmamış veriler; ve JSON dosyaları gibi yarı yapılandırılmış verileri kapsar. Büyük verinin tanımlayıcı özellikleri genellikle “Üç V” olarak özetlenir: Hacim (verinin büyük miktarı), Hız (verinin yaratılma ve işlenme hızı) ve Çeşitlilik (veri türlerinin çeşitliliği).
Sürdürülebilirlik bağlamında, büyük veri çevresel zorlukların üstesinden gelmede önemli bir rol oynar:
- Çevresel İzleme: İleri veri analitiği, çevresel parametrelerin gerçek zamanlı olarak izlenmesine olanak tanır. Örneğin, makine öğrenimi algoritmalarıyla birleştirilen uydu görüntüleri, ormansızlaşmayı tespit edebilir, vahşi yaşam popülasyonlarını takip edebilir ve ekosistem sağlığını değerlendirebilir. Bu da, nesli tükenmekte olan türleri ve habitatları korumak için zamanında müdahalelere olanak sağlar.
- Enerji Verimliliği: Enerji sektöründe, büyük veri kaynak kullanımını optimize eder. Akıllı şebekeler tüketim kalıplarını analiz ederek arz ve talebi dengeleyip, israfı azaltarak yenilenebilir enerji kaynaklarını daha etkili bir şekilde entegre eder. Altyapının öngörücü bakımı, kesinti süresini azaltır ve verimliliği artırır.
- Sürdürülebilir Tarım: Çiftçiler, ürün verimini artırmak ve çevresel etkiyi azaltmak için veri odaklı içgörülerden yararlanır. Toprak koşulları, hava durumu modelleri ve ürün sağlığını analiz ederek, hassas tarım teknikleri su, gübre ve pestisit kullanımını en aza indirir, daha sürdürülebilir tarım uygulamalarına yol açar.
- Şehir Planlaması: Şehirler büyük veriyi kullanarak sürdürülebilir kentsel ortamlar tasarlar. Trafik veri analizi, verimli toplu taşıma sistemlerinin geliştirilmesini sağlar, tıkanıklığı azaltır ve emisyonları düşürür. Ayrıca, veri odaklı kentsel planlama optimal arazi kullanımı ve altyapı gelişimini sağlar.
Bu büyük veriyi kullanmak, çevresel zorluklara yenilikçi çözümler geliştirmek, kaynak kullanımını optimize etmek ve sürdürülebilir kalkınmayı teşvik etmek için anahtardır.
Çevresel İzleme ve Koruma
Büyük veri, uydu görüntüleri ve makine öğrenimi kullanarak ormansızlaşma ve vahşi yaşam popülasyonları gibi çevresel değişikliklerin gerçek zamanlı izlenmesine olanak tanır. Örneğin, Brezilya’daki orman kaybını azaltarak 12 yıl boyunca yılda 1318 km² azaldığını kanıtladı, koruma etkisinin açık bir kanıtıdır. Yaban Hayatı İçgörüleri projesi, AI’ı eğitmek için 20 milyon görsel kullanarak 700’den fazla türü tanıyabilir ve 3.6 milyon görüntüyü analiz edebilir.
Çevresel İzleme ve Koruma
İleri veri analitiği, doğa koruma için kritik öneme sahip çevresel parametrelerin gerçek zamanlı olarak izlenmesine olanak tanır. Uydu görüntüleri, makine öğrenimi ile birleştirildiğinde ormansızlaşmayı tespit eder, vahşi yaşamı takip eder ve ekosistem sağlığını değerlendirir, zamanında müdahalelere olanak tanır. Örneğin, Nature Communications araştırması, büyük verinin ortaya çıkardığı çevresel düşüşleri, örneğin 1992-2017 arasında Antarktika buz kaybının 2720 ± 1390 Mg olduğunu ve bunun 7.6 ± 3.9 mm deniz seviyesi artışına katkıda bulunduğunu gösteriyor. Ayrıca, Amerika ve Karayipler’deki orman alanlarının %85’i ve orman türlerinin %80’i potansiyel tehdit altında olup, doğa koruma çabalarının aciliyetini vurgulamaktadır.
Dikkate değer bir başarı, Brezilya’daki orman kaybının azalmasıdır; 12 yıl boyunca yılda 1318 km² azalarak, büyük veri analitikleri ile bilgilendirilen yasal çerçevelere atfedilmiştir. NC State News makalesinde ayrıntılı olarak anlatılan Yaban Hayatı İçgörüleri projesi, kamera tuzaklarından elde edilen büyük veriyi kullanarak, 20 milyon görüntü ile AI modellerini eğitir, 700’den fazla türü tanımlar ve saatte 3.6 milyon görüntü analiz ederken, insan uzmanlar saatte 300-1000 görüntü analiz edebilir. Bu yetenek, nadir türlerin ve kaçak avcılığın izlenmesini geliştirmekte olup, büyük verinin dönüştürücü potansiyelini göstermektedir.
Doğa koruma alanında büyük veriye bir örnek
| İstatistik | Değer |
|---|---|
| Antarktik Buz Kaybı (1992-2017) | 2720 ± 1390 Mg |
| Deniz seviyesine katkı | 7.6 ± 3.9 mm |
| Tehdit altındaki orman alanı (Amerika/Karayipler) | %85 |
| Tehdit altındaki orman türleri (Amerika/Karayipler) | %80 |
| Brezilya’da orman kaybı azaltılması | 12 yıl boyunca yılda 1318 km² azalma |
| Yaban Hayatı İçgörüleri AI eğitimi için görüntüler | 20 milyon |
| AI tarafından tanınabilen türler | 700’den fazla |
| AI görüntü analiz hızı | Saatte 3.6 milyon’a kadar |
Enerji Verimliliği
Enerji sektöründe, büyük veri akıllı şebekeler aracılığıyla kaynak kullanımını optimize eder, tüketim kalıplarını analiz ederek arz ve talebi dengeleyerek, yenilenebilir enerji kaynaklarını etkili bir şekilde entegre eder. Öngörücü bakım, kesinti süresini en aza indirir ve verimliliği artırır. “Enerji Yönetimi ve Enerji Etkin Binalar için Büyük Veri” başlıklı MDPI çalışması, bir Karar Destek Sistemi (DSS) için bir vaka çalışması sunuyor. Fotovoltaik (PV) bakımında %95 doğrulukla anormallik tespiti sağlandı, günlük 150 kWh enerji kaybını önleyerek bu, günlük 300 kWh üretimin %50’sine denk geliyor.
Ek olarak, AB binaları enerji tüketiminin neredeyse %40’ını oluşturmakta, cihaz başına yıllık binlerce terabayt oluşturarak, paydaşlar milyonlarca terabaytı ele alıyor, bu da veri ölçeğini vurguluyor. Bu içgörüler verimliliği artırırken, veri merkezlerinin enerji talepleri, büyük veri faydaları ve çevresel maliyetler arasındaki karmaşık dengeyi gösteriyor.
Sürdürülebilir Tarım
Büyük veri, sürdürülebilir tarım için hayati öneme sahiptir, hassas tarıma olanak tanır ve toprak koşullarını, hava durumu modellerini ve ürün sağlığını analiz ederek su, gübre ve pestisit kullanımını en aza indirir. Küresel nüfusun 2050 yılına kadar 9.8 milyara çıkacağı öngörülüyor, bu da 2.2 milyar artış demektir; azalan tarım arazisi ortasında artan gıda üretimi zorunludur, örneğin, ABD’de tarım arazisi 2014’te 913 milyon akreden 2018’de 899 milyon akreye düşmüştür. Ayrıca, üretilen gıdanın yaklaşık üçte biri, yani 1.3 milyar ton, yıllık olarak kaybediliyor veya israf ediliyor.
Büyük veri kullanımı, SMAG yazılımının 80’den fazla kooperatif ve tüccar tarafından kullanılmasını, buğday altındaki tarım arazisinin %80’ini yöneterek, Fransa’da tahmin ve kaynak optimizasyonunu kolaylaştırdığını gösteriyor. Bu istatistikler, büyük verinin tarımdaki sürdürülebilirlik zorluklarını nasıl ele aldığını, verimliliği artırırken çevresel etkiyi nasıl azalttığını gösteriyor.
Sürdürülebilir tarımda büyük veriye bir örnek
| İstatistik | Değer |
|---|---|
| Küresel Nüfus (2050) | 9.8 milyar |
| ABD Tarım Arazisi (2014) | 913 milyon akre |
| ABD Tarım Arazisi (2018) | 899 milyon akre |
| Yıllık Gıda İsrafı | 1.3 milyar ton |
| SMAG Kullanımı (Fransız Kooperatifleri) | %80 |
| SMAG Kullanımı (Fransız Tüccarlar) | %50 |
| SMAG Tarafından Yönetilen Fransız Buğday Arazisi | %80 |
Şehir Planlama ve Ulaşım
Şehirler, büyük veri kullanarak sürdürülebilir kentsel ortamlar tasarlıyor, trafik verisi analizi ise verimli toplu taşıma sistemleri oluşturulmasına, tıkanıklığın azaltılmasına ve emisyonların düşürülmesine yardımcı oluyor. “Ulaşım Planlamasında Büyük Veri Analitiği” adlı çalışma, kentsel ulaşımın günlük olarak 500 petabayt veri ürettiğini, akıllı şehir teknolojileriyle büyüdüğünü ve optimizasyon fırsatları sağladığını ortaya koyuyor. Bu veri odaklı yaklaşım, arazi kullanımı ve altyapı geliştirmeyi artırarak sürdürülebilir kentsel hareketliliği teşvik ediyor.
Ancak, özellikle veri merkezlerinin veri işleme enerji talepleri bir zorluk teşkil ediyor. Küresel veri merkezi tüketimi 2022 yılında 460 TWh idi, bu da küresel elektriğin %2’sine eşdeğerdi; 2026’ya kadar iki katına veya üç katına çıkarak 650–1,050 TWh’ye ulaşacağı projeksiyonları mevcut.
Sürdürülebilirlikte Büyük Veri Temel Olmaya Devam Ediyor
Büyük veri, sürdürülebilirliği ilerletmede, çevresel izleme, enerji verimliliği, sürdürülebilir tarım ve kentsel planlama gibi alanlarda yenilikçi çözümleri mümkün kılarak önemli bir rol oynuyor. Brezilya’da ormansızlaşmayı azaltma ve kestirimci bakım yoluyla enerji tasarrufu sağlama gibi gerçek zamanlı içgörüler sunarken, hassas tarımı ve optimize edilmiş kentsel hareketliliği destekliyor. Ancak, 2026’ya kadar büyük ölçüde artması öngörülen veri merkezi enerji tüketimi ve gizlilik gibi zorluklar, yarar ve riskleri dengelemek için dikkatli bir yönetim gerektiriyor.
Kanıtlar, büyük verinin sürdürülebilir kalkınmada kritik olduğunu gösteriyor; Fransa’da buğday arazilerinin %80’ini yöneten SMAG gibi, geniş çapta benimsenmesi ve Yaban Hayatı İpuçları’nın 20 milyon görüntüyü analiz etmesi gibi önemli çevresel izleme yetenekleriyle dikkat çekiyor.
Yine de, 2022 yılında 460 TWh tüketen veri merkezlerinin çevresel ayak izi ve etik veri kullanımı, sorumlu uygulamalara ihtiyaç olduğunu vurguluyor.
