En İyi 20 Sürdürülebilirlik Yapay Zeka Uygulaması ve Örnekleri
PwC'ye göre, GenAI operasyonel verimliliği artırabilir ve bu da iş süreçlerindeki karbon ayak izini dolaylı olarak azaltabilir.1
Üretken yapay zekayı lojistik optimizasyonu, talep tahmini ve atık azaltma gibi alanlara uygulayarak, şirketler yapay zeka sistemlerinin ötesinde operasyonları genelinde emisyonları azaltabilir.
Daha akıllı, daha verimli ve daha sürdürülebilir bir gelecek inşa etmek için yapay zekadan yararlanan sürdürülebilirlik yapay zeka uygulamalarını gerçek dünya örnekleriyle keşfedin.
Yapay zekanın sürdürülebilirliği nasıl değerlendiriliyor?
Yapay zeka kullanımı sürdürülebilirlik girişimlerinde genişledikçe, yapay zekanın sürdürülebilirliğinin nasıl değerlendirilmesi gerektiği sorusu giderek daha fazla gündeme gelmektedir.
Son araştırmalar ve politika tartışmaları, verimlilik veya emisyon azaltımlarındaki iyileşmelerin uzun vadeli etkiyi değerlendirmek için tek başına yeterli olmadığını göstermektedir. Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtılmasının çevresel, sosyal ve yapısal sonuçlarını anlamak için daha geniş bir değerlendirme gereklidir.
İşte Eylül 2025'teki Sürdürülebilir Yapay Zeka Konferansı'ndan2 yapay zeka uygulamalarının kısa vadeli operasyonel kazanımların ötesinde sürdürülebilirlik hedeflerini anlamlı bir şekilde destekleyip desteklemediğini değerlendirmek için kullanılan bazı bakış açıları.
Konferansın temel çıkarımları, yapay zekanın yalnızca çevresel, sosyal, politik ve adalet etkilerini bir arada ele alması durumunda sürdürülebilir kabul edilebileceğidir, çünkü sınırsız ölçeklendirme ve yalnızca verimlilik odaklı yaklaşımlar, teknik kazanımlara rağmen eşitsizliği, sömürücülüğü ve yapısal zararı güçlendirme riski taşır.
Sürdürülebilirlik enerji verimliliğinin ötesine geçer
Konferansa göre sürdürülebilirlik, dar bir teknik ölçütten ziyade geniş bir kavramdır. Birçok katkı, yalnızca enerji verimliliğine veya karbon azaltımına odaklanmanın yapay zeka sistemlerinin temel etkilerini gözden kaçırdığını savunmaktadır.
Sürdürülebilirlik birden çok boyutta ele alınmalıdır:
- Enerji kullanımı, su tüketimi, mineraller ve e-atık gibi çevresel maliyetler
- Çalışma koşulları, eşitsizlik ve toplumsal cinsiyet etkileri dahil olmak üzere sosyal etkiler
- Güç yoğunlaşması ve altyapı üzerindeki kontrol gibi politik ve ekonomik sorunlar
- Epistemik çeşitliliğin kaybı ve eleştirel düşüncenin zayıflaması gibi bilgiyle ilgili endişeler
Genel görüş, yapay zekanın çevresel olarak iyi performans gösterse bile sosyal veya yapısal zarara yol açması durumunda sürdürülebilir kabul edilemeyeceğidir.
Yapay zekayı ölçeklendirmek sürdürülebilirlik hedefleriyle çelişir
Yinelenen bir tema, büyük ölçekli yapay zeka geliştirme ile sürdürülebilirlik arasındaki gerilimdir. Mevcut yapay zeka eğilimleri daha büyük modeller, daha fazla veri ve daha yüksek hesaplama taleplerini vurgularken, sürdürülebilirlik sınırlar ve seçicilik gerektirir. Daha fazlası için LLM ölçeklendirme yasalarına bakın.
Bazı araştırmacılar alternatif yönelimleri vurgulamaktadır:
- Genel amaçlı sistemler yerine daha küçük, göreve özgü modeller
- Küresel ölçeklendirme yerine yerel veya alanla sınırlı dağıtım
- Yüksek performanslı bilgi işlem kullanımı için dikkatli gerekçelendirme
- Temel ve temel olmayan yapay zeka uygulamaları arasında net ayrım
Sav, ölçeklendirmenin her zaman yanlış olduğu değil, sınırsız ölçeklendirmenin uzun vadeli çevresel ve sosyal kısıtlarla bağdaşmadığıdır.
Güç ve sömürücülük temel endişelerdir
Birçok katkı, yapay zeka sürdürülebilirliğini yalnızca teknolojiden ziyade bir güç sorunu olarak ele almaktadır. Yapay zeka sistemleri, genellikle sömürücü uygulamalara dayanan küresel tedarik zincirlerine bağımlıdır.
Tartışılan temel konular şunlardır:
- Marjinalleştirilmiş ve yerli topluluklardan veri çıkarımı
- Yeşil geçiş anlatılarıyla gerekçelendirilen kaynak madenciliği
- Hesaplama, bulut hizmetleri ve veri merkezlerinin birkaç bölgede yoğunlaşması
- Yapay zeka dağıtımına bağlı enerji altyapısı üzerinde kurumsal kontrol
Bu açıdan bakıldığında, faydaların ve yüklerin bölgeler ve nüfuslar arasında nasıl dağıldığını göz ardı eden sürdürülebilirlik iddiaları zayıftır.
Tartışmaya adalet temelli çerçeveler hakimdir
Adalet, sürdürülebilir yapay zeka için temel bir gereklilik olarak ele alınmaktadır. Yapay zeka sistemlerini değerlendirmek için çeşitli etik bakış açıları tekrar tekrar uygulanmaktadır.
Yaygın çerçeveler şunları içerir:
- Enerji adaleti, enerji maliyetlerini kimin ödediğine ve kimin faydalandığına odaklanır
- Feminist etik, bakım, tanınma ve ilişkisel etkileri vurgular
- Sömürgecilik karşıtı ve yerli yaklaşımlar, veri egemenliği ve rızayı öne çıkarır
- Yapısal sorumluluk, bireysel geliştiricilerin ötesinde sistemlere ve kurumlara bakar
Bu bakış açıları arasında ortak bir sonuç ortaya çıkmaktadır: Eşitsizliği veya baskıyı güçlendiren yapay zeka sürdürülebilir kabul edilemez.
Yönetişim mekanizmaları yetersizdir
Hukuki ve politika odaklı makaleler, mevcut yönetişim çerçevelerinin yapay zeka sistemlerinin maddi gerçeklerinin gerisinde kaldığını savunmaktadır. Çevresel etkiler genellikle zayıf bir şekilde düzenlenmekte veya gönüllü endişeler olarak ele alınmaktadır.
Belirlenen boşluklar şunlardır:
- Yapay zekanın çevresel etkilerini ölçme ve açıklama gerekliliklerinin sınırlı olması
- Mevcut yapay zeka düzenlemelerinde zayıf yaptırım mekanizmaları
- Kurumsal öz bildirime aşırı güven
- Bireysel haklar çerçevelerinin yapısal zararlara uygulanmasındaki zorluk
Alternatif yapay zeka yolları önerilmektedir
Eleştirilere rağmen, konferans yapay zekayı tamamen reddetmemektedir. Birçok katkı, sürdürülebilirlikle daha uyumlu olacak şekilde yapay zeka geliştirmenin ve kullanmanın alternatif yollarını özetlemektedir.
Önerilen yönelimler şunlardır:
- Belirli bağlamlar için tasarlanmış küçük ve verimli modeller
- Kamu yararına ve açık kaynaklı yapay zeka altyapıları
- Katılımcı ve topluluk liderliğindeki yapay zeka tasarım süreçleri
- Genişleme yerine yeterliliğe öncelik veren küçülme odaklı yaklaşımlar
Sürdürülebilirlikte yapay zeka ajanları
Sürdürülebilirlikte yapay zeka ajanları, çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) hedefleriyle ilgili belirli görevleri yerine getirmek için yapay zeka kullanan özerk veya yarı özerk sistemlerdir.
Sürdürülebilirlik verilerini analiz eder, eğilimleri belirler ve minimum insan girdisiyle eylemler gerçekleştirirler. Bu ajanlar, sürdürülebilirlik yönetiminde karar verme ve operasyonel verimliliği desteklemek için veri işleme, doğal dil anlama ve makine öğrenimini birleştirir.
Birincil amaçları, sürdürülebilirlik verilerini toplamak, analiz etmek ve raporlamak için gereken manuel işi azaltmaktır. Yapay zeka ajanları, tekrarlayan, veri yoğun görevleri otomatikleştirerek sürdürülebilirlik profesyonellerinin stratejik planlama, uyumluluk ve performans iyileştirmeye odaklanmasını sağlar.
Özerklik düzeylerine bağlı olarak, bağımsız olarak çalışabilir veya tanımlanmış süreçleri tamamlamada insan ekiplerine yardımcı olabilirler.
Sürdürülebilirlikte genellikle iki tür yapay zeka ajanı vardır:
- Özerk ajanlar: Bunlar bağımsız olarak çalışır, veri odaklı kararlar alır ve doğrudan insan gözetimi olmadan eylemler gerçekleştirir.
- Yardımcı ajanlar: Bunlar, belirli görevler için öneriler, analiz ve otomasyon sunarak insan ekiplerini destekler.
Gerçek hayattan örnek: CO2 AI3 karbon yönetimini otomatikleştirir ve sürdürülebilirlik taahhütlerini ölçülebilir sonuçlara dönüştürür. Platform, tekrarlayan, veri yoğun görevleri azaltarak sürdürülebilirlik ekiplerinin analiz ve emisyon azaltımına odaklanmasını sağlar.
Yapay zeka ajanları, tutarsız veriler, karmaşık karbon hesaplamaları ve tedarikçi katılımı gibi sorunları, ölçekte veri temizleme, standardizasyon ve emisyon tahminini otomatikleştirerek ele alır.
Sistem ayrıca SBTi, CSRD, CBAM ve SB253 dahil olmak üzere çerçevelere ve düzenlemelere uyumu desteklerken, veri güvenliği ve bölgesel veri kontrolü sağlar.
Veri Ajanı
- Birden çok kaynaktan gelen verileri dakikalar içinde standartlaştırır.
- Büyük veri kümelerini denetim derecesinde, uyumlu formatlara yapılandırır.
- Doğru ve şeffaf emisyon raporlaması sağlar.
Kapsam 3 Ajanı
- Doğrulanmış tedarikçi emisyon verilerini belirler ve alır.
- Şirket ve satın alma bağlamını kullanarak tedarikçi kuruluşlarını tanır ve eşleştirir.
- Raporlama kalitesi ve hedef taahhütlerine dayalı olarak tedarikçi olgunluğunu değerlendirir.
Emisyon Faktörü Eşleştirme Ajanı (EFM Ajanı)
- Kapsamlı veri tabanlarında ürün ve malzemeleri en ilgili emisyon faktörleriyle eşleştirir.
- Teknik terimleri yorumlamak ve doğru eşleşmeler sağlamak için anlamsal analiz yapar.
- Geleneksel yaşam döngüsü değerlendirmesinin maliyetinin çok altında, büyük ölçekli emisyon tahmini yapılmasına olanak tanır.
1. Veri ve raporlama otomasyon ajanları
Yapay zeka ajanları, birden çok iç ve dış kaynaktan gelen sürdürülebilirlik verilerini toplamak, doğrulamak ve yapılandırmak için sıklıkla kullanılır. Veri bütünlüğünü ve raporlama standartlarına uyumu sağlamak için büyük veri kümelerini işleyebilirler.
- ESG ve sürdürülebilirlik raporlarını ESRS, SASB, CDP ve GRI gibi çerçevelere göre otomatikleştirmek.
- 10-K raporları gibi düzenleyici başvurular için bölümler hazırlamak ve denetim izlerini sürdürmek.
- Tutarlı analiz için emisyon verilerini, kaynak kullanım metriklerini ve diğer temel göstergeleri bir araya getirmek.
2. Paydaş katılımı ve iletişim
Yapay zeka ajanları, sürdürülebilirlik verileri veya güncellemeleri gerektiren iç ve dış paydaşlarla iletişimi yönetmeye yardımcı olur.
- Doğrulanmış verileri kullanarak yatırımcı veya düzenleyici sorularını yanıtlamak.
- Tedarikçi anketlerini ve sürdürülebilirlik anketlerini otomatikleştirmek.
- Yöneticiler, müşteriler veya kamu için özelleştirilmiş sürdürülebilirlik özetleri oluşturmak.
3. Operasyonel verimlilik ve kaynak yönetimi
Yapay zeka ajanları, sürdürülebilirlikle ilgili operasyonları iyileştirmek için tahmine dayalı ve optimizasyon modelleri kullanır.
- Atık ve duruş süresini önlemek için ekipmanı izlemek ve bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek.
- Sürdürülebilir tedarik kararlarını desteklemek için tedarikçi performansını değerlendirmek.
- Emisyonları ve kaynak kullanımını en aza indirmek için lojistik ve saha operasyonlarını optimize etmek.
Doğal afetlere hazırlık
Afet müdahale sistemleri, uyarılar çok geç geldiği veya coğrafi hassasiyetten yoksun olduğu için sıklıkla başarısız olur. Yapay zeka destekli izleme ve tahmin sistemleri, gerçek zamanlı sensör ve uydu verilerini manuel sistemlerin eşleşemeyeceği ölçek ve hızlarda işleyerek bu sorunu ele alır.
Gerçek hayattan örnek: Google Earth AI, hava tahmini, sel tahmini ve orman yangını tespiti gibi uygulamalar için kullanılan bir dizi jeo-uzamsal yapay zeka modeli ve veri kümesidir.
Bu girişimin temel bir bileşeni, kentsel planlama, halk sağlığı ve çevresel izleme gibi kullanım durumlarını desteklemek için büyük ölçekli uydu görüntülerini ve nüfus verilerini analiz eden AlphaEarth Foundations'dır.4
AlphaEarth Foundations, kara ve kıyı alanlarının yüksek çözünürlüklü temsillerini oluşturmak için petabaytlarca dünya gözlem verisini işler. Çıktıları, Google Earth Engine aracılığıyla embedding'ler olarak yayınlanır ve halihazırda Birleşmiş Milletler ve akademik kurumlar da dahil olmak üzere 50'den fazla kuruluş tarafından ekosistem sınıflandırması, tarımsal değerlendirme ve arazi kullanım izleme gibi görevler için kullanılmaktadır. Model aynı zamanda veri sıkıştırmayı ve haritalama doğruluğunu iyileştirerek büyük ölçekli çevresel analizi daha verimli hale getirir.5
Gerçek hayattan örnek: Ormansızlaşmayı önlemek, yalnızca orman kaybının nerede meydana geldiğini değil, aynı zamanda bir sonraki kaybın nerede olma olasılığının yüksek olduğunu belirlemeyi gerektirir. Google DeepMind, Dünya Kaynakları Enstitüsü işbirliğiyle, zaman içindeki uydu görüntülerini analiz ederek ormansızlaşma riskini tahmin etmek için bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Model, yol ağları gibi yerel altyapı verilerine güvenmek yerine yalnızca uydu girdilerini kullanarak tarım, ağaç kesimi, madencilik ve yangın gibi orman kaybının altında yatan nedenleri belirlemeye odaklanır. Vision transformer mimarileri üzerine inşa edilen model, 2000'den 2024'e kadar olan dönemi kapsayacak şekilde, büyük bölgeler genelinde 30 metreye kadar çözünürlükte ormansızlaşma riski tahminleri üretir.
Bu yaklaşım, politika yapıcıların ve koruma kuruluşlarının orman kaybı meydana gelmeden önce yüksek riskli alanlardaki müdahaleleri önceliklendirmesine olanak tanır.6
4. Sel uyarısı
Son verilere göre, her yıl 250 milyon insan selden etkilenmektedir. PwC, yapay zeka destekli sel uyarı sistemlerindeki iyileştirmelerin 3.000'den fazla hayat kurtarabileceğini ve ekonomik zararları 14 milyon dolara kadar azaltabileceğini öne sürmektedir. Bu teknolojiler, afet gerçekleşmeden önce toplulukların harekete geçmesine yardımcı olan zamanında uyarılar sağlar.7
Gerçek hayattan örnek: Google'ın operasyonel sel tahmin sistemi, hidroloji için büyük bir LSTM tabanlı dil modeline dayanır ve 2018'de başlatılmıştır. İki yapay zeka modelini birleştirir: nehir seviyelerini tahmin eden bir hidrolojik aşama tahmini LSTM'si ve yedi gün öncesine kadar uyarılar oluşturmak için sel kapsamını ve derinliğini simüle eden (eşik ve "manifold" algoritmalarını kullanan) bir su baskını modeli.8
Sistem şu anda "sanal ölçüm istasyonları" ve doğrulanmış nehir havzaları aracılığıyla 100'den fazla ülkeyi kapsamakta, Google Arama, Haritalar, Android, Flood Hub ve devlet ortakları aracılığıyla yaklaşık 700 milyon kişiye sel tahmini uyarıları ulaştırmaktadır.9
Temel başarılar şunlardır:
- LSTM aşama ve su baskını modelleri aracılığıyla sel tahmini.
- 2018'den beri 100'den fazla ülkede olgun dağıtım.
- 700 milyon kişiye gerçek zamanlı uyarılarla 7 güne kadar önceden uyarı süresi.
- Nature/HESS yayınları aracılığıyla güçlü kanıtlar.
Şekil 1: Görsel, Flood Hub'ın küresel erişimini göstererek 700 milyondan fazla kişi için sel tahminini nasıl desteklediğini göstermektedir.
5. Orman yangınları
Yapay zeka, orman yangınlarına karşı mücadelede de güçlü bir araçtır ve yıkıcı kayıpları önlemeye yardımcı olur. Dronlar, uydular ve yüksek kulelerdeki sensörler, olağandışı sıcak noktalar veya yükselen duman gibi potansiyel yangın belirtilerini tespit ederek ormanları sürekli olarak izler.
Uygun eğitimle, yapay zeka sistemleri duman ile diğer çevresel sinyaller arasında ayrım yapabilir, böylece daha erken ve daha güvenilir orman yangını tespiti sağlanır.
Gerçek hayattan örnek: Dryad Networks, orman yangınlarından yoğun şekilde etkilenen Brandenburg bölgesindeki Eberswalde ormanına yaklaşık 400 "elektronik burun" yerleştirdi. Bu cihazlar, bir yangının en erken aşamalarında gazları tespit ederken aynı zamanda sıcaklık, nem ve hava basıncını da izleyebilir.
Çevresel koşullara ilişkin gerçek zamanlı veriler sağlayarak, bu sensörler potansiyel yangın risklerinin erken belirlenmesine, hızlı müdahale etme ve hasarı en aza indirme yeteneğinin geliştirilmesine yardımcı olur.10
Hava kirliliğiyle mücadele
Hava kirliliği kötüleşiyor ve her yıl yedi milyondan fazla erken ölüme ve yalnızca sağlık zararlarında 8,1 trilyon dolara neden olan küresel bir halk sağlığı ve çevre acil durumuna dönüşebilir.11
Yapay zeka, gerçek zamanlı uyarılar ve tahmine dayalı modellerle hava kirliliğini azaltmaya yardımcı olabilir:
6. Gerçek zamanlı uyarılar
Hava kalitesi monitörlerinden sağlanan verilerle yapay zeka, hava kalitesinin insanlar üzerindeki etkisine dair içgörüler sunabilir ve sağlık koruma politikalarına karar vermede yardımcı olabilir.12
Ayrıca, farklı monitörlerden gelen verileri gerçek zamanlı olarak işleyerek, kirlilik seviyeleri yükseldiğinde uyarılar gönderebilir. Bu sayede insanlar hemen harekete geçebilir: ya içeride kalır ya da maske takar.
Gerçek hayattan örnek: IQAir uygulaması, hangi şehirlerin havasında en fazla kirlilik olduğunu gerçek zamanlı olarak gösteren bir sıralamaya sahiptir. Plume Labs uygulaması, kirliliğin en kötü olduğu yerleri gösteren tam haritalar sunar. Uygulama aynı zamanda, gün içinde seviyeler önemli ölçüde değişebildiğinden, her saat hava kalitesinin nasıl olacağını da söyler.13
7. Tahmine dayalı modeller
Yapay zeka ve makine öğrenimi ile geliştirilen tahmine dayalı modeller, hava kirleticilerinin konsantrasyonları gibi bilgileri tahmin edebilir.
Gerçek hayattan örnek: Cornell'den mühendisler, kamyon ve arabalardan çıkan ve insanların ciğerlerine giren kurum, toz ve egzoz gazlarından oluşan ince partikül maddeyi (PM2.5) hesaplayabilen bir model tasarladı. Bu modeller, çevresel veya sağlık etkileri artmadan önce risklerin daha erken belirlenmesine ve önleyici eylem yapılmasına olanak tanır.14
Biyoçeşitlilik
8. Biyoçeşitlilik izleme ve koruma
Biyoçeşitliliği korumak, iklim değişikliğinin getirdiği en büyük zorluklardan biridir. Yapay zeka, biyoçeşitlilik izleme ve korumayı iyileştirmek için çözümler sunar.
Sinir ağları, bilgisayarla görme ve uydu görüntüsü gibi teknolojiler, araştırmacıların görüntülerdeki hayvanları tespit etmesine ve bir tür içindeki belirli hayvanları tanımlamasına yardımcı olabilir. Araştırmacılar kuşlar, amfibiler, deniz memelileri ve hatta balıklar gibi hayvanları izleyebilir ve verileri makine öğrenimi araçlarını kullanarak analiz edebilir.15
Bu teknolojilerle bilim insanları şunları yapabilir:
- Daha iyi habitat analizi.
- Yaban hayatı ve türler hakkında daha hassas tahminler.
- İklim değişikliğinin hayvanlar üzerindeki etkisini gerçek zamanlı olarak analiz edin.
Gerçek hayattan örnek: Etkili koruma, türlerin nerede yaşadığını bilmeye bağlıdır, ancak küresel biyoçeşitliliğin ölçeği ve çeşitliliği göz önüne alındığında doğru tür dağılım haritaları üretmek zor olmaya devam etmektedir. Bu sorunu çözmek için Google araştırmacıları, geniş coğrafyalarda tür dağılım haritaları oluşturmak üzere yapay zeka tabanlı bir sistem geliştirdi.
Sistem, açık biyoçeşitlilik veri tabanlarından gelen saha gözlem kayıtlarını, AlphaEarth Foundations'dan elde edilen uydu türevli gömme vektörleri (embeddings) ve vücut kütlesi gibi tür düzeyindeki özelliklerle birleştirir. Bir grafik sinir ağı (GNN) modeli, birçok türün olası coğrafi dağılımlarını eş zamanlı olarak çıkarmak için bu bilgileri kullanır ve bu dağılımlar daha sonra yerel uzmanlar tarafından rafine edilebilir.
Pilot projelerde model, Greater Glider dahil olmak üzere Avustralya memeli türlerinin haritalanmasında kullanılmıştır ve bu haritaların bir alt kümesi BM Biyoçeşitlilik Laboratuvarı ve Google Earth Engine gibi platformlar aracılığıyla yayınlanmıştır.
Gerçek hayattan örnek: Wildbook, görüntülerdeki hayvanları tanımlamak ve saymak, ayrıca bir grup içindeki bireysel hayvanları ayırt etmek için sinir ağları ve bilgisayarla görme algoritmaları kullanır. Bu bilgiyle yaban hayatı popülasyon büyüklükleri daha doğru bir şekilde tahmin edilebilir.16
Sürdürülebilirlik için veri analizi
GPT'ler gibi büyük dil modelleri (LLM'ler), kuruluşların büyük veri kümelerini analiz etmelerine ve bunlara dayanarak eyleme geçmelerine yardımcı olarak daha sürdürülebilir bir geleceğe yön vermede çok önemlidir. Bu alandaki bazı temel yapay zeka uygulamaları şunlardır:
9. İş belgelerini analiz etmek ve atığı azaltmak
Üretken yapay zeka sistemleri, iş belgelerini inceleyip analiz ederek şirketlerin atıkları azaltma ve sürdürülebilirlik çabalarını iyileştirme fırsatlarını belirlemelerine yardımcı olabilir. Örneğin:
- Üretken yapay zeka araçları, ulaşım, enerji kullanımı ve diğer kaynak tüketimine ilişkin verileri analiz ederek daha düşük maliyetle doğru karbon ayak izi hesaplamaları sağlayabilir.
- Yapay zeka algoritmaları, verimsizlikleri belirleyerek ve yakıt tüketimini azaltma yolları önererek tedarik zinciri süreçlerini optimize edebilir. Bu teknolojiler sera gazı emisyonlarını azaltmaya ve kaynak kullanımını en aza indirmeye yardımcı olur.
- Şirketler, yapay zekadan yararlanarak enerji tüketimleri hakkında değerli içgörüler elde edebilir, bu da yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişe ve genel enerji verimliliğini artırmaya yardımcı olur.
Yapay zeka teknolojilerinin bu entegrasyonu, işletmelerin operasyonlarına sürdürülebilirliği dahil ederken çevresel etkilerini azaltmalarına olanak tanır.
10. Kapsam üç risklerini belirleme
Tedarik zincirleri ve ürün yaşam döngüleri yoluyla dolaylı olarak üretilen sera gazı emisyonları olan Kapsam 3 sera gazı emisyonlarını tespit etmek zor olabilir. Ancak, ChatGPT gibi yapay zeka araçlarını kullanarak şirketler, aşağıdakiler gibi büyük hacimli kamuya açık verileri analiz ederek bu riskleri etkili bir şekilde belirleyebilir:
- Tedarikçilerle veya üretim süreçleriyle ilgili çevresel zorlukları vurgulayan haber makaleleri, sektör raporları ve sosyal medya gönderileri.
- Sürdürülebilirlik stratejilerini etkileyebilecek yeni ortaya çıkan çevresel sürdürülebilirlik riskleri.
İşletmeler, bu riskleri belirleyerek iklim değişikliği endişelerini proaktif olarak ele alabilir ve çevresel adalet ilkeleriyle uyumlu hale gelebilir.
11. Enerji ve kaynak optimizasyonu için yapay zeka
Bulut hizmet sağlayıcıları tarafından dağıtılanlar da dahil olmak üzere yapay zeka sistemleri, işletmelere ve kuruluşlara şunlarda yardımcı olabilir:
- Soğutma sistemlerini iyileştirerek ve güç kullanım etkinliğini (PUE) azaltarak veri merkezlerinde enerji kullanımını optimize etmek.
- Yenilenebilir enerji üretimini taleple uyumlu hale getirerek enerji depolama ihtiyaçlarını tahmin etmek ve yönetmek.
- Yapay zeka odaklı bakım önerileriyle cihaz yaşam döngülerini uzatarak elektronik atığı azaltmak.
Gerçek hayattan örnek: NVIDIA'nın Earth‑2'si, kilometre ölçeğinde küresel modellemeye olanak tanıyan GPU hızlandırmalı bir iklim simülasyonu platformudur.
Haziran 2025'te cBottle ("Şişede İklim") adlı üretken bir yapay zeka modelini piyasaya sürdü. Model, günün saati ve deniz yüzeyi sıcaklıkları gibi girdilere bağlı olarak, 1‑2 km'ye kadar çözünürlükle ve önemli ölçüde azaltılmış hesaplama süresi ve enerji kullanımıyla küresel atmosferik durumlar üretebilir.17
Bu sistem şunları başarır:
- Örnek başına 3.000 kata kadar veri sıkıştırma oranları.
- Geleneksel yöntemlere kıyasla binlerce kat daha hızlı ve 10.000 kata kadar daha enerji verimli tahmin hızları.
- Süper çözünürlüklü hava durumu içgörüleri sağlamak için yapay zeka tabanlı ölçek küçültmenin (CorrDiff) entegrasyonu.
- Önde gelen araştırma kurumları (MPI‑M, AI², Alan Turing Enstitüsü) tarafından aktif olarak benimsenmesi, etkileşimli dijital ikiz iklim keşfini kolaylaştırır.
Temel özellikler şunlardır:
- Kilometre ölçeğinde iklim simülasyonu ve etkileşimli görselleştirme.
- Hızlı, yüksek çözünürlüklü tahminler için üretken yapay zeka (cBottle + CorrDiff).
- Gerçek dünya testleri (GTC, hackathonlar) ve kurumsal işbirliği ile kanıtlanmıştır.
Simülasyon ve tahmin platformlarının ötesinde, birçok kuruluş şebeke, batarya, piyasa ve bina ölçeğinde somut enerji ve iklim direnci zorluklarını ele almak için yapay zeka uygulamaktadır.
Gerçek hayattan örnek: Bir mega şehir elektrik şebekesini yönetmek; üretim, talep, ticaret ve düzenleme arasında gerçek zamanlı koordinasyon gerektirir; bu görevler, dağıtık enerji kaynakları ölçeklendikçe giderek zorlaşır. State Grid Corporation of China, bu kısıtlar altında Şanghay'ın elektrik şebekesini yönetmek için yapay zeka uygulamaktadır.
Platformu, tahmin, ticaret, düzenleyici gözetim ve mutabakatı tek bir sistemde birleştirerek dağıtık enerji varlıklarının saniye altı koordinasyonunu sağlar. Sistem 15.000'den fazla kullanıcıyı desteklemekte ve büyük kentsel şebekelerin yenilenebilir entegrasyonu artırırken direncini nasıl artırabileceğini göstermektedir.18
Tercih edilen kaynak olarak ekleSürdürülebilir tarım
Tarımdaki yapay zeka teknolojileri, çiftçilerin kaynak verimsizliği ve çevresel etki gibi zorlukları ele almasına yardımcı oluyor. Tarımsal robotik, hava durumu izleme sistemleri ve arazi yönetimi algoritmaları gibi araçları dahil ederek çiftçiler operasyonları optimize edebilir, atığı azaltabilir ve sürdürülebilirlik hedeflerini karşılayabilir.
Ayrıca, yapay zeka destekli ürün ve hayvan izleme, sorunları erken tespit ederek, kimyasal ihtiyacını azaltarak ve kaynak kullanımını en aza indirerek daha sağlıklı verim ve daha sağlıklı hayvan sağlamaya yardımcı olur.
12. Tarımsal robotik
Sürücüsüz bir araba gibi, yapay zeka destekli robotlar hareket edebilir ve ürünleri hazır olduklarında ve olgunlaştıklarında hasat edebilir. Bu, atığın azaltılmasına yardımcı olur ve üretim hatlarını iyileştirebilir.
13. Hava durumu izleme
Yapay zeka aynı zamanda havayı izleyebilir ve tahmin edebilir. Bu, çiftçilerin belirli bir konumdaki hava durumunu tahmin etmelerine yardımcı olarak ürünlerini ne zaman sulayacakları ve ne zaman ekim yapacakları veya hasat edecekleri konusunda içgörü kazandırır.
14. Arazi yönetimi
Yapay zekanın bir başka kullanım durumu tarım arazisi planlamasıdır. Çiftçiler, uydu görüntülerini, algoritmaları ve arazi kullanım verilerini kullanarak nereye ve ne zaman ekim yapacaklarını planlayabilir. Bu, düzenleyici uyumluluğu sağlamalarına da yardımcı olabilir.
15. Ürün ve hayvan izleme
Yapay zeka, çiftçilerin ürünlerini ve hayvanlarını sağlıklı tutmalarına yardımcı olabilir. Yapay zeka, ürün koşullarını tespit etmek için görüntü tanıma ve sensörler kullanarak, ürünlere zarar veren böcekleri veya hayvan hastalıklarının erken belirtilerini azaltmaya yardımcı olabilir.
Böylece çiftçiler, aşırı miktarda kimyasal veya ilaç kullanmadan müdahale edip sorunu çözebilir ve potansiyel kayıpları azaltabilir.
Sürdürülebilir üretim ve işyeri
16. Daha az kusurlu üretim
Yapay zeka etkin bilgisayarla görme sistemleri, üretim aşamasında üretim hatalarını en aza indirerek kusurlardan veya müşteri memnuniyetsizliğinden kaynaklanan ürün iade sorunlarını ele alabilir.
Konveyör bant veya üretim hattına kurulan bilgisayarla görme etkin kalite kontrol sistemleri, manuel denetimden daha doğru ve verimli bir şekilde ürün kalitesini denetleyebilir.
Nasıl çalıştığını görün:
Kusurlu ürünlerdeki bu azalma, nihayetinde kuruluşun ürün iadelerini ve tersine lojistik ve diğer iade süreçleriyle ilgili sera gazı emisyonlarını azaltabilir.
17. Üretimde daha iyi sızıntı tespiti
Bilgisayarla görme sistemleri, bir üretim tesisi içindeki su sızıntılarını ve diğer zararlı kimyasalları tespit etmeye ve yetkilileri hızlı önlem almaları için uyarmaya yardımcı olabilir. Bu, işletmelerin çevresel etkilerini azaltmalarına yardımcı olabilir.
Nasıl çalıştığını görün:
18. Daha güvenli işyeri
Sürdürülebilirlik üç bölümden oluşur: çevresel, sosyal ve yönetişimsel. Gerçekten sürdürülebilir olmak için bir işletmenin her üçüne de odaklanması gerekir.
Yapay zeka etkin bilgisayarla görme sistemleri, güvenlik kurallarına uyumu sağlayarak işçi güvenliğini artırmaya yardımcı olabilir. Bu, işletmeyi çalışanları için daha güvenli hale getirerek işletmenin sosyal sürdürülebilirliğini iyileştirmeye katkıda bulunabilir.
Akıllı kameralar, çalışanların kurallara uyup uymadığını ve güvenlik ekipmanlarını giyip giymediğini izlemek için üretim tesisinin kilit noktalarına kurulabilir. Sistem ayrıca tesisteki diğer riskleri de belirleyebilir ve ilgili operasyon veya güvenlik yöneticisini daha fazla işlem yapması için bilgilendirebilir.
Enerji ve lojistik
19. Azaltılmış enerji tüketimi
Şekil 2: Yenilenebilir kaynaklardan elde edilen elektriğin küresel payı.
Son birkaç yılda yenilenebilir enerji yatırımları önemli ölçüde artmış olsa da, yenilenebilir enerji dünya elektrik üretiminin yalnızca %30'unu oluşturmaktadır.19
Yapay zeka, enerji tüketimi modellerini inceleyerek ve şirketin verimliliğinden ödün vermeden tüketimi azaltma ve iyileştirme konusunda içgörüler sunarak yenilenebilir enerji kullanımını artırmaya yardımcı olabilir.
20. Optimize edilmiş ve sürdürülebilir lojistik
Yapay zeka, toplam kurumsal karbon ayak izinin önemli bir bölümünü oluşturan bir işletmenin dağıtım ve lojistik operasyonlarının sürdürülebilirliğini iyileştirmeye de yardımcı olabilir.
Yapay zeka destekli yazılım, sürdürülebilirliği önemli bir faktör olarak dahil ederek ürün teslimat rotalarını optimize edebilir. Rota optimizasyon sistemleri, önemli finansal ve çevresel faydalar sundukları için lojistik firmaları için bir gereklilik haline gelmiştir.
Yapay zeka ve dijital ikiz teknolojilerinin sürdürülebilir son adım teslimata nasıl yardımcı olduğunu izleyin:
Yapay zekanın lojistik sektöründe nasıl devrim yarattığı hakkında daha fazla bilgi için lojistik yapay zeka kullanım durumlarını inceleyin.
Sürdürülebilirlik yapay zekasının zorlukları nelerdir?
Yapay zeka, çevreyi korumaya yardımcı olma konusunda umut verici görünmekle birlikte, bazı zorluklar da sunmaktadır:
Hesaplama enerjisi
Gelişmiş yapay zeka modelleri önemli miktarda hesaplama gücüne ihtiyaç duyar, bu da çok fazla enerji tükettikleri anlamına gelir.20
Bu, hem operasyonel maliyetleri hem de karbon emisyonlarını etkiler. Dolayısıyla, çevresel sürdürülebilirlik hizmetinde enerji yoğun yapay zeka teknolojilerini kullanmak paradoksal olabilir.
İşçi istismarı
ChatGPT gibi büyük dil modelleri, modeli zehirli metinlerden uzak tutmak için etiketlere ihtiyaç duyabilir. Bu etiketleri almak için OpenAI, Kenya'daki bir firmaya on binlerce parça metin gönderdi. Şirket tarafından istihdam edilen veri etiketleyicilere saat başına yalnızca 1,32 ila 2 dolar civarında ödeme yapılmaktadır.21
Bu, sürdürülebilir bir gelecek için yapay zeka araçları geliştirirken işçi haklarının ihlal edilip edilmediğine dair soruları gündeme getirmektedir.
Yapay zeka önyargısı ve etik
Yapay zeka modelleri verilerden öğrenir ve eğer veriler önyargılıysa ya da gerçekliğin yalnızca belirli bir bölümünü temsil ediyorsa, modeller yanlış sonuçlar üretebilir. Örneğin, konuma özgü verilerle eğitilmiş bir yapay zeka modeli, diğer alanlar için veri üretmekte başarısız olabilir.
Yapay zeka sonuçlarına dayalı kararlar toplumu ve dünyayı büyük ölçüde etkileyebilir. Bu nedenle, veri gizliliği ve sahipliği ile ilgili sorular ortaya çıkabilir.
Zorlukları azaltmak için en iyi uygulamalar
Enerji verimli yapay zeka
Öncelik, daha az enerji kullanan algoritmalar ve cihazlar kullanmak olmalıdır. Araştırma grupları, yapay zekanın ne kadar iyi çalıştığı ile ne kadar enerji kullandığını dengeleyen modeller tasarlamaya çalışabilir.22
Yapay zeka bilgi işlem altyapısı, karbon ayak izini daha da azaltmaya yardımcı olabilecek yenilenebilir enerji kaynaklarıyla çalıştırılabilir.
Yapay zeka önyargısını ele almak
Yapay zeka modelleri, önyargıdan kaçınmak için veri toplama, test etme ve doğrulama için uygun yöntemler kullanmalıdır. Temsili verileri dahil etmek ve koşulların farklı konumlarda nasıl değişebileceğini dikkate almak da önemlidir.
Etik yönergeler geliştirmek
Yapay zekanın çevreyi koruması için, etik yönergeler ve politikalar tasarlanmalı ve takip edilmelidir. Bu, verilerin kime ait olduğu, nasıl gizli tutulacağı ve yapay zekanın etik olarak nasıl kullanılacağı konusunda net kuralları içerir.
Paydaş katılımını teşvik etmek
Paydaşları, özellikle de yapay zekanın sonuçlarından etkilenecek grupları karar alma sürecine dahil edin. Bu, herkesin yapay zeka modellerinin nasıl çalıştığını ve hangi verileri kullandıklarını bilmesini sağlamak anlamına gelir.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{En İyi 20 Sürdürülebilirlik Yapay Zeka Uygulaması ve Örnekleri}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/sustainability-ai}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 9 Haziran 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.