![](https://usercontent.one/wp/www.winssolutions.org/wp-content/uploads/2024/06/ai-and-sustainability-800x500.webp?media=1691664139)
![](https://usercontent.one/wp/www.winssolutions.org/wp-content/uploads/2024/06/ai-and-sustainability-800x500.webp?media=1691664139)
Yapay zeka ve sürdürülebilirlik, iyi uygulandığında gerçekten uyumlu bir çift olabilir. Daha önce yapay zeka sistemlerinin su yönetimini nasıl devrim niteliğinde değiştirdiğini anlatan bir makale yayınladık ve bu makalede enerji tüketimini büyük ölçüde azaltabilecek bazı teknik çözümleri inceliyoruz. Ancak önce yapay zekanın mevcut enerji tüketim durumuna bir göz atalım.
ABD’de, büyük ölçüde yapay zeka tarafından yönlendirilen veri merkezi elektrik tüketiminin 2022 seviyelerinden üç katına çıkarak 2030 yılına kadar 390 teravat saate ulaşması bekleniyor. Bu artış, ülkenin öngörülen elektrik talebinin yaklaşık %7.5’ine eşdeğer. Yapay zekanın artan kullanımı, fosil yakıt santrallerinin kapanışının gecikmesine neden olarak yerel elektrik şebekelerini zorlamaktadır. Küresel olarak, yapay zeka ile ilgili elektrik tüketiminin 2027 yılına kadar yıllık 85.4 ila 134.0 TWh artabileceği tahmin ediliyor ki bu, Hollanda, Arjantin veya İsveç gibi ülkelerin toplam elektrik tüketimine eşdeğer bir rakamdır.
Yapay zeka sunucuları önemli ölçüde ısı üretir ve güçlü soğutma sistemlerine ihtiyaç duyar. Yapay zeka modellerinin eğitilmesi, büyük veri setlerinin işlenmesini gerektirir ve bu da önemli ölçüde hesaplama gücü ve enerji talep eder. Bu veri setlerinin büyük veri merkezlerinde depolanması enerji yükünü daha da artırır. Yapay zeka eğitimi için kullanılan GPU’lar ve TPU’lar gibi özel donanımlar, saniyede milyarlarca işlem gerçekleştirdikleri için oldukça enerji yoğundur.
Enerji Tüketimini Azaltmak İçin 8 Strateji
- Enerji Verimli Teknoloji: Yapay zeka sunucuları ve veri merkezleri enerji verimli teknolojiler ve çevre dostu soğutma yöntemleri kullanmalıdır. Modern sunucular ve sürdürülebilirlik için tasarlanmış depolama cihazları karbon ayak izini önemli ölçüde azaltabilir. Bu yöntemlerin uygulanması, enerji tüketimini geleneksel sistemlere göre %30’a kadar azaltabilir.
- Yenilenebilir Enerji: Veri merkezlerini yenilenebilir enerji kaynakları ile beslemek esastır. Microsoft ve Amazon gibi şirketler, yapay zeka operasyonlarını fosil yakıtlardan arındırmak ve sera gazı emisyonlarını azaltmak için yenilenebilir enerjiye yatırım yapmaktadır. Bu geçiş, yapay zeka operasyonlarıyla ilişkili karbon ayak izinin %50-100’ünü dengeleyebilir.
- Optimizasyonlu Yapay Zeka İş Yükleri: Yapay zeka iş yüklerini optimize etmek ve veri merkezi ekonomisini verimli hale getirmek, gereksiz hesaplama yükünü ve enerji tüketimini azaltır. Bu yaklaşım enerji kullanımında %20-40 azalma sağlayabilir.
- Verimli Parametrizasyon ve Meta Öğrenme: Verimli parametrizasyon ve meta öğrenme teknikleri, yapay zeka modeli eğitiminde gereken enerjiyi %50’ye kadar azaltabilir. Bu yöntemler, yalnızca ilgili veri noktalarına odaklanarak hesaplama kaynaklarını optimize eder ve model parametrelerindeki gereksizliği azaltır.
- Yenilikçi Soğutma Çözümleri: Sıvı soğutma gibi yenilikçi soğutma yöntemleri enerji ve su kullanımını önemli ölçüde azaltabilir. Bu yöntemler, verimli çalışmaları için önemli soğutma gerektiren yapay zeka çipleri için özellikle etkilidir.
- Döngüsel Ekonomi Uygulamaları: Yapay zeka donanım bileşenlerinin yeniden kullanımı ve geri dönüştürülmesi, e-atığı azaltır ve malzemelerin döngüsel ekonomide daha uzun süre kalmasını sağlar. Bu uygulama, çevresel etkiyi en aza indirir ve sürdürülebilir BT altyapısını destekler.
- Sürdürülebilirlik Çözümleri İçin Yapay Zeka: Yapay zeka, sürdürülebilirlik çözümlerinin geliştirilmesini hızlandırabilir. Yapay zeka, yenilenebilir enerji üretimini artırabilir, enerji depolamayı optimize edebilir, gıda israfını azaltabilir ve iklime dayanıklı mahsuller geliştirebilir. Süreçleri optimize ederek ve operasyonları daha verimli hale getirerek yapay zeka, doğrudan sürdürülebilirlik hedeflerine katkıda bulunur.
- İzleme ve Raporlama: Yapay zekayı sürdürülebilirlik metriklerini izlemek ve raporlamak için kullanmak, kuruluşların ilerlemeyi takip etmelerine ve iyileştirme alanlarını belirlemelerine yardımcı olur. Yapay zeka destekli analizler, enerji kullanımı, emisyonlar ve genel çevresel etki hakkında ayrıntılı içgörüler sağlar, böylece daha iyi kararlar alınmasına olanak tanır.
Yapay zeka endüstrisinde sürdürülebilirlik mümkündür
Yapay zekanın enerji tüketimi önemli zorluklar sunsa da, bu stratejilerin uygulanması çevresel etkisini önemli ölçüde azaltabilir. Enerji verimli teknoloji, yenilenebilir enerji, optimize edilmiş iş yükleri ve yenilikçi soğutma çözümlerinin entegrasyonu, yapay zekanın sürdürülebilirlik hedeflerine güçlü bir şekilde katkıda bulunmasını sağlar. Anahtar, teknolojik ilerlemeyi sorumlu çevre yönetimi ile dengelemekte yatar.