Yapay Zeka Küresel Isınmayı Önleyebilir mi?

İnsanlar yıllardır çevreyi doğrudan ya da dolaylı olarak etkileyen çeşitli faaliyetlerde bulunuyor. Bu faaliyetler küresel ısınmaya ve iklim değişikliğine yol açıyor. Bu sorunların çözümü için yıllardır çeşitli çalışmalar yürütülürken yapay zeka ve makine öğrenmesi içeren çalışmalar da çözüm için katkı sunmaya başladı. Detaylar yazımızın devamında.

A- A+

08.02.2021 tarihli yazı 6605 kez okunmuştur.

Çeşitli çalışmalar insan uygarlığının iklim değişikliğinden dolayı 2050’li yıllarda yüksek risk altında olacağını ortaya koyuyor. ABD’li ve İngiliz bilim insanlarından oluşan “Uluslararası Thwaites Buzul İşbirliği” organizasyonunun raporuna göre Antarktika’da bulunan Thwaites buzulu hızlı bir şekilde erirken bilim insanları çeşitli teknikler ve modellemeler kullanarak iklim değişikliğinin bu buzullar üzerindeki etkisini anlamaya çalışıyor. Diğer bir habere göre ise Himalayalarda bulunan Siachen Buzulu’ndaki erime alarm verici düzeylere ulaşmış durumda. Bu durumun Hindistan ve Pakistan’ın da içinde bulunduğu İndus havzasını tümüyle etkileyebileceği belirtiliyor. Uzmanlar, zamanın hızla tükenmekte olduğunu ve dolayısıyla iklim değişikliğinin küresel tehditini azaltmak için bir an önce çeşitli çözüm yollarının bulunması gerektiğini vurguluyor.

Şekil 1: Küresel Isınmaya Bağlı Olarak Sıcaklık Artış Tahminleri

►İlginizi çekebilir: Koronavirüs ve İklim Değişikliği

İklim Değişikliğine Neler Sebep Olur?

Çözüme gelmeden önce, iklim değişikliği sorununa nelerin katkıda bulunduğunun farkına varmamız gerekiyor. Birinci sanayi devriminden başlayarak insanların sürdürdüğü bazı faaliyetler bu sorunların temelini oluşturdu. Bu faaliyetlere ormanların yok edilmesi, fosil yakıt kullanımı, karaların ve denizlerin kirletilmesi gibi örnekler verilebilir. Bütün bu faaliyetlerin sonucunda sera etkisi oluşarak küresel ısınmaya sebep oldu. Bilim insanları atmosferdeki karbondioksit ve diğer sera gazlarının artmaya devam ettiğini belirtiyor. Yukarıda bahsettiğimiz faaliyetlerin kısıtlanması, sera gazı yayılımının belli ölçüde azalmasına yardımcı olabilir.

İklim Değişikliğiyle Savaşta Yapay Zekanın Rolü

2020 yılında dünyanın en seçkin yapay zeka uzmanları tarafından “Makine Öğrenmesi ile İklim Değişikliğine Karşı Mücadele Etmek” başlıklı bir çalışma yayımlandı. Bu çalışmada yapay zeka ve makine öğrenmesinin iklim değişikliği ile mücadelede kullanılan stratejileri nasıl hızlandırabileceğine dair fikirler bulunuyor. Buna göre, çevre ile ilgili araştırmalar yapmak ve iklim değişikliğini kontrol altında tutmak amacıyla yapay zekanın kullanıldığı farklı yaklaşımlar bulunuyor. Bunlar kural temelli ve öğrenme temelli yaklaşımlar olarak adlandırılıyor. Kural temelli yaklaşımlar içeren yapay zeka çalışmaları bilim insanlarının karbondioksit emisyon verilerini derlemelerine yardımcı olurken öğrenme temelli yapay zeka çalışmaları sorunlar ile etkileşimde bulunuyor,sorunları teşhis ediyor ve bunlara çözümler öneriyor. Böylece kural temelli yaklaşımlara göre daha gelişmiş düzeyde bir çalışma imkanı sağlıyor.

Yapay Zekanın İklim Değişikliği ile Savaşta Kullanıldığı Durumlar

Yapay zekanın iklim değişikliğini kontrol etmede kullanıldığı durumlar ve bunula ilgili bazı uygulamalar ise şöyle:

Küresel Orman İzleme

Tahrip edilen ormanları yapay zeka kullanılarak uydular ile gerçek zamanlı olarak belirlemek için tasarlanan açık kaynaklı bir web uygulamasıdır. Ülke çapında ya da belirli bir coğrafi bölgedeki orman tahribatını, tarihi ve saatine göre orman yangını ihbarlarını ve iklim değişikliği ile ilgili verileri ve daha fazlasını sağlıyor. Aşağıdaki görselde Türkiye’nin ormanları ile ilgili bir kesit bulunuyor. Haritaya globalforestwatch adresinden ulaşabilirsiniz.

Şekil 2: Global Forest Watch Üzerinde Bulunan ve Türkiye'nin Ormanlarını İçeren Bir Kesit

►İlginizi çekebilir: İklim Değişikliğinin Enerji Üzerindeki Etkisi

SilviaTerra

ABD’de bulunan bu start-up firması yüksek doğruluk ile ormanlarla ilgili envanter verileri sağlıyor. Microsoft tarafından geliştirilen bu uygulama yapay zeka ve uydu görüntülemesi kullanarak ormanlarda bulunan ağaçların sayısını, boyutlarını, türlerini ve sağlık durumlarını belirleyebilmek amacıyla kullanılıyor. Özellikle ormanların sağlık durumundan haberdar olmak iklim değişikliği ile mücadelede önemli bir yer tutuyor.

Sidewalk Labs

Firma kentlerdeki trafik sorunlarının çözümü için dijital teknolojilerden yararlanıyor. Gerçekleştirdikleri bir projede şehir trafiğinin nasıl aktığına odaklanarak trafiğin yoğunlaştığı noktaların kontrol edilebilmesini sağlıyorlar. Projenin amacı şehirdeki hava kirliliğini azaltırken ulaşım verimliliğini arttırmak.

CycleGAN

Generative Adversarial Network (Üretken Çekişmeli Ağ) kısaltılmış haliyle GAN, 2014 yılında Montreal Üniversitesinde bir doktora öğrencisi olan Ian Goodfellow tarafından keşfedildi. Bu makine öğrenmesi tekniği bir problemi çözerken birbirlerine karşı iki sinir ağı kurma mantığı ile çalışıyor. CycleGAN ise bu yapıyı kullanarak bir görüntünün karakteristik özelliklerini diğer bir görüntüye aktarmayı hedefleyen bir uygulamadır. Bu aktarımı gerçekleştirmek için evrişimsel sinir ağlarını (CNN) eğitme yolu ile hareket eder. Buna göre yapay zeka coğrafi bölgelerin sert hava şartlarından önceki ve sonraki durumlarını ortaya koyan görüntüler üretmek amacıyla kendini eğitiyor. Ortaya çıkan görseller bilim insanlarına çeşitli iklim değişikliği olaylarının nasıl etkiler ortaya koyacağını tahmin etmede faydalı olurken insanlara da bu durumlar ile ilgili neler yapmaları gerektiği konusunda fikir vermeyi amaçlıyor.

Şekil 3: CycleGAN Modeli ile Görüntüden Görüntüye Aktarım

►İlginizi çekebilir: İnsanlığın Geleceğindeki 6 Büyük Tehdit

Green Horizon

IBM’in Green Horizon projesi Çin’de başlatıldı. Projede kendi kendine ayarlanabilen hava ve kirlilik tahiminleri oluşturmak için yapay zeka, makine öğrenmesi ve büyük veri uygulamaları kullanılıyor. Proje devlet tarafından ülkedeki hava kalitesinin korunmasına yönelik olarak trafik, inşaat ve endüstriyel alanda önlemlerin alınmasına yardımcı oldu. Sistemin kullanıldığı Pekin şehrinde hava kirliliğinde %35’e varan bir düşüş görüldü.

Şekil 4: Green Horizon ile Şehir Hava Kalitesini Koruma Uygulaması

DeepMind

Google’ın DeepMind adlı yapay zeka şirketi Google veri merkezlerinde kullanılmak üzere mümkün olan en az enerjiyi harcayarak soğutma sağlayabilen ve bu amaç doğrultusunda kendi kendini eğitebilen bir yapay zeka uygulaması geliştirdi. Bu uygulama sayesinde yeterli soğutmayı %35 daha az enerji harcayarak sağlamayı başardılar.

Airlitix

Airlitix firması, kapalı ortamda yapılan tarım faaliyetlerinde ve seracılıkta kullanılmak üzere otonom drone tabanlı ürünler geliştiriyor. Mahsüllerin sağlık durumu otomatik olarak takip ediliyor, bitki stokları yönetiliyor ve sera yetiştiricilerinin daha sağlıklı kararlar vermeleri sağlanmış oluyor. Yapay zeka ve makine öğrenmesi kullanılarak bu süreçlerin takibine ek olarak ülke genelindeki ormanların sağlığı da kontrol edilebiliyor. Sıcaklık, nemlilik, karbondioksit, toprak analizi ve mahsül sağlığı verileri bu sistem ile toplanabiliyor.

Akıllı Çöp Kutuları

Akıllı çöp kutuları karbon emisyonunun azaltılmasına yardımcı oluyor. Çöp araçları sadece kutulardaki çöp miktarı %75 doluluğa ulaştığında çöpleri toplamaya geliyor böylece zamandan ve enerjiden tasarruf edilirken trafik sıkışıklığının da azaltılması sağlanıyor. Bu sistemlerden biri olan AirBin (Artificial Intelligence Radio Bin) Hindistan Teknoloji Enstitüsü tarafından geliştirildi. Bu sistem ile biriken çöp miktarının akıllı telefon aracılığıyla uzaktan takip edilmesi sağlanıyor. Ayrıca bu sistem eski çöp kutularına da uyarlanabiliyor.

Otonom Araçlar

Uzmanlar otonom sürüş teknolojisinin insanlı sürüşe oranla yakıt tüketimini %15 civarında azaltabileceğini ifade ediyor. Otonom sürüş yakıt verimliliği sağlamak ile birlikte hava kirliliğini de azaltarak küresel ısınma ile mücadelede önemli bir katkı sağlayabilir.

Kaynak:

►electronicsforu.com