En İyi 20 Sürdürülebilirlik Yapay Zeka Uygulaması ve Örneği
PwC'ye göre GenAI, operasyonel verimliliği artırabilir ve bu da dolaylı olarak iş süreçlerindeki karbon ayak izini azaltabilir. 1
Şirketler, lojistik optimizasyonu, talep tahmini ve atık azaltma gibi alanlara üretken yapay zekayı uygulayarak, yapay zeka sistemlerinin ötesinde, operasyonları genelinde emisyonları azaltabilirler.
Yapay zekayı kullanarak daha akıllı, daha verimli ve daha sürdürülebilir bir gelecek inşa eden gerçek dünya örnekleriyle sürdürülebilirlik odaklı yapay zeka uygulamalarını keşfedin.
Yapay zekanın sürdürülebilirliği nasıl değerlendiriliyor?
Sürdürülebilirlik girişimlerinde yapay zekanın kullanımı yaygınlaştıkça, yapay zekanın sürdürülebilirliğinin nasıl değerlendirilmesi gerektiği konusunda da giderek daha fazla soru gündeme geliyor.
Son araştırmalar ve politika tartışmaları, verimlilikteki iyileşmelerin veya emisyon azaltımlarının tek başına uzun vadeli etkiyi değerlendirmek için yeterli olmadığını göstermektedir. Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulanmasının çevresel, sosyal ve yapısal sonuçlarını anlamak için daha geniş bir değerlendirmeye ihtiyaç vardır.
İşte Eylül 2025'te düzenlenecek Sürdürülebilir Yapay Zeka Konferansı'ndan bazı bakış açıları. 2 Yapay zeka uygulamalarının kısa vadeli operasyonel kazanımların ötesinde sürdürülebilirlik hedeflerini anlamlı bir şekilde destekleyip desteklemediğini değerlendirmek için kullanılır.
Konferanstan çıkarılan en önemli sonuçlar şunlardır: Yapay zekâ ancak çevresel, sosyal, politik ve adalet etkilerini birlikte ele aldığı takdirde sürdürülebilir olarak değerlendirilebilir; çünkü sınırsız ölçeklendirme ve yalnızca verimliliğe odaklanan yaklaşımlar, teknik kazanımlara rağmen eşitsizliği, kaynak sömürüsünü ve yapısal zararları pekiştirme riski taşır.
Sürdürülebilirlik, enerji verimliliğinin ötesine geçer.
Konferansa göre, sürdürülebilirlik dar bir teknik ölçüt olmaktan ziyade geniş bir kavramdır. Birçok bildiri, yalnızca enerji verimliliğine veya karbon azaltımına odaklanmanın yapay zeka sistemlerinin temel etkilerini gözden kaçırdığını savunmaktadır.
Sürdürülebilirlik, birden fazla boyutta ele alınmalıdır:
- Enerji kullanımı, su tüketimi, mineraller ve elektronik atık gibi çevresel maliyetler.
- Çalışma koşulları, eşitsizlik ve cinsiyet etkileri de dahil olmak üzere sosyal etkiler.
- Siyasi ve ekonomik sorunlar, örneğin güç yoğunlaşması ve altyapı üzerindeki kontrol.
- Bilgiyle ilgili endişeler arasında epistemik çeşitliliğin kaybı ve eleştirel düşünme yeteneğinin zayıflaması yer almaktadır.
Genel görüş şu ki, yapay zeka çevresel açıdan iyi performans gösterse bile sosyal veya yapısal zarara yol açıyorsa sürdürülebilir olarak kabul edilemez.
Yapay zekânın ölçeklendirilmesi sürdürülebilirlik hedefleriyle çelişiyor.
Tekrarlayan bir tema, büyük ölçekli yapay zeka geliştirme ile sürdürülebilirlik arasındaki gerilimdir. Mevcut yapay zeka yaklaşımları daha büyük modelleri, daha fazla veriyi ve daha yüksek işlem gücü taleplerini vurgularken, sürdürülebilirlik sınırlamalar ve seçicilik gerektirir. Daha fazla bilgi için LLM ölçekleme yasalarına bakın.
Çeşitli araştırmacılar alternatif yaklaşımlara dikkat çekiyor:
- Genel amaçlı sistemler yerine daha küçük, göreve özel modeller.
- Küresel ölçeklendirme yerine yerel veya etki alanına özgü dağıtım
- Yüksek performanslı bilgi işlem kullanımının dikkatli bir şekilde gerekçelendirilmesi
- Yapay zekâ uygulamaları arasında temel ve temel olmayan uygulamalar arasında net bir ayrım.
Tartışma konusu ölçeklendirmenin her zaman yanlış olduğu değil, sınırsız ölçeklendirmenin uzun vadeli çevresel ve sosyal kısıtlamalarla bağdaşmadığıdır.
Güç ve kaynak sömürüsü temel endişelerdir.
Birçok çalışma, yapay zekânın sürdürülebilirliğini yalnızca teknoloji değil, aynı zamanda bir güç sorunu olarak ele almaktadır. Yapay zekâ sistemleri, genellikle sömürücü uygulamalara dayanan küresel tedarik zincirlerine bağımlıdır.
Tartışılan başlıca konular şunlardır:
- Dışlanmış ve yerli topluluklardan veri çıkarılması
- Kaynak çıkarımı, yeşil dönüşüm anlatılarıyla gerekçelendiriliyor.
- Bilgi işlem gücü, bulut hizmetleri ve veri merkezlerinin birkaç bölgede yoğunlaşması
- Yapay zekanın kullanımıyla bağlantılı enerji altyapısı üzerindeki kurumsal kontrol
Bu açıdan bakıldığında, fayda ve yüklerin bölgeler ve nüfuslar arasında nasıl dağıldığını göz ardı eden sürdürülebilirlik iddiaları zayıf kalır.
Adalet temelli çerçeveler tartışmalara hakim durumda.
Adalet, sürdürülebilir yapay zekâ için temel bir gereklilik olarak ele alınmaktadır. Yapay zekâ sistemlerini değerlendirmek için çeşitli etik bakış açıları tekrar tekrar uygulanmaktadır.
Yaygın kullanılan çerçeveler şunlardır:
- Enerji adaleti, enerji maliyetlerini kimin ödediğine ve kimin fayda sağladığına odaklanır.
- Özen, tanınma ve ilişkisel etkileri vurgulayan feminist etik.
- Veri egemenliği ve rızayı vurgulayan sömürgecilik karşıtı ve yerli yaklaşımlar
- Yapısal sorumluluk, bireysel geliştiricilerin ötesine geçerek sistemleri ve kurumları da kapsayan bir yaklaşımdır.
Bu farklı bakış açılarından ortak bir sonuç ortaya çıkıyor: Eşitsizliği veya baskıyı pekiştiren yapay zekâ sürdürülebilir olarak kabul edilemez.
Yönetim mekanizmaları yetersizdir.
Hukuk ve politika odaklı makaleler, mevcut yönetim çerçevelerinin yapay zeka sistemlerinin somut gerçeklerinin gerisinde kaldığını savunmaktadır. Çevresel etkiler genellikle zayıf bir şekilde düzenlenmekte veya gönüllülük esasına dayalı konular olarak ele alınmaktadır.
Belirlenen eksiklikler şunlardır:
- Yapay zekânın çevresel etkilerini ölçme ve açıklama konusunda sınırlı gereklilikler
- Mevcut yapay zeka düzenlemelerinde zayıf uygulama mekanizmaları.
- Kurumsal öz raporlamaya aşırı güvenmek
- Bireysel haklar çerçevelerinin yapısal zararlara uygulanmasında yaşanan zorluklar
Alternatif yapay zeka yolları önerilmiştir.
Eleştirilere rağmen, konferans yapay zekayı tamamen reddetmiyor. Birçok bildiri, sürdürülebilirlikle daha yakından uyumlu olan yapay zeka geliştirme ve kullanımına yönelik alternatif yollar ortaya koyuyor.
Önerilen yönergeler şunlardır:
- Belirli bağlamlar için tasarlanmış küçük ve verimli modeller
- Kamu yararına yönelik ve açık kaynaklı yapay zeka altyapıları
- Katılımcı ve topluluk odaklı yapay zeka tasarım süreçleri
- Büyüme karşıtı yaklaşımlar, genişlemeden ziyade yeterliliğe öncelik verir.
Sürdürülebilirlik alanında yapay zeka ajanları
Sürdürülebilirlik alanındaki yapay zeka ajanları, çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) hedefleriyle ilgili belirli görevleri yerine getirmek için yapay zekayı kullanan otonom veya yarı otonom sistemlerdir.
Sürdürülebilirlik verilerini analiz ederler, trendleri belirlerler ve minimum insan müdahalesiyle eylemleri gerçekleştirirler. Bu ajanlar, sürdürülebilirlik yönetiminde karar verme ve operasyonel verimliliği desteklemek için veri işleme, doğal dil anlama ve makine öğrenimini birleştirirler.
Temel amaçları, sürdürülebilirlik verilerinin toplanması, analiz edilmesi ve raporlanması için gereken manuel iş yükünü azaltmaktır. Tekrarlayan, veri yoğun görevleri otomatikleştirerek, yapay zeka ajanları sürdürülebilirlik uzmanlarının stratejik planlama, uyumluluk ve performans iyileştirmeye odaklanmasını sağlar.
Özerklik düzeylerine bağlı olarak, bağımsız olarak çalışabilirler veya tanımlanmış süreçleri tamamlamada insan ekiplerine yardımcı olabilirler.
Sürdürülebilirlik alanında genel olarak iki tür yapay zeka ajanı bulunmaktadır:
- Otonom ajanlar: Bunlar bağımsız olarak çalışır, veriye dayalı kararlar alır ve doğrudan insan gözetimi olmadan eylemleri gerçekleştirir.
- Yardımcı ajanlar: Bunlar, belirli görevler için öneriler, analizler ve otomasyon sunarak insan ekiplerine destek sağlarlar.
Gerçek hayattan örnek: CO2 Yapay Zeka 3 Bu platform, karbon yönetimini otomatikleştirir ve sürdürülebilirlik taahhütlerini ölçülebilir sonuçlara dönüştürür. Tekrarlayan, veri yoğun görevleri azaltarak sürdürülebilirlik ekiplerinin analiz ve emisyon azaltımına odaklanmasını sağlar.
Yapay zekâ ajanları, veri temizleme, standardizasyon ve emisyon tahminini büyük ölçekte otomatikleştirerek tutarsız veriler, karmaşık karbon hesaplamaları ve tedarikçi katılımı gibi sorunları ele alıyor.
Sistem ayrıca, veri güvenliğini ve bölgesel veri kontrolünü sağlarken, SBTi, CSRD, CBAM ve SB253 dahil olmak üzere çerçevelere ve düzenlemelere uyumu da desteklemektedir.
Veri Aracısı
- Birden fazla kaynaktan gelen verileri dakikalar içinde standartlaştırır.
- Büyük veri kümelerini denetim standartlarına uygun formatlara dönüştürür.
- Doğru ve şeffaf emisyon raporlamasına olanak tanır.
Kapsam 3 Temsilcisi
- Doğrulanmış tedarikçi emisyon verilerini belirler ve alır.
- Şirket ve satın alma bağlamını kullanarak tedarikçi kuruluşları tanır ve eşleştirir.
- Tedarikçinin olgunluk düzeyini, raporlama kalitesi ve hedef taahhütleri temelinde değerlendirir.
Emisyon Faktörü Eşleştirme Aracısı (EFM Aracısı)
- Ürünleri ve malzemeleri, kapsamlı veri tabanlarındaki en uygun emisyon faktörleriyle eşleştirir.
- Teknik terimleri yorumlamak ve doğru eşleşmeleri sağlamak için anlamsal analiz gerçekleştirir.
- Geleneksel yaşam döngüsü değerlendirmesine kıyasla çok daha düşük bir maliyetle büyük ölçekli emisyon tahminine olanak tanır.
1. Veri ve raporlama otomasyon aracıları
Yapay zekâ ajanları, sürdürülebilirlik verilerini birden fazla iç ve dış kaynaktan toplamak, doğrulamak ve yapılandırmak için sıklıkla kullanılır. Veri bütünlüğünü ve raporlama standartlarına uyumu sağlamak için büyük veri kümelerini işleyebilirler.
- ESRS, SASB, CDP ve GRI gibi çerçevelere uygun olarak ESG ve sürdürülebilirlik raporlarının otomatikleştirilmesi.
- 10-K raporları gibi düzenleyici başvurular için bölümler hazırlamak ve denetim kayıtlarını tutmak.
- Emisyon verilerini, kaynak kullanım ölçütlerini ve diğer temel göstergeleri bir araya getirerek tutarlı analizler yapılması.
2. Paydaş katılımı ve iletişim
Yapay zekâ ajanları, sürdürülebilirlik verilerine veya güncellemelerine ihtiyaç duyan iç ve dış paydaşlarla iletişimi yönetmeye yardımcı olur.
- Doğrulanmış verileri kullanarak yatırımcı veya düzenleyici kurumların sorularını yanıtlamak.
- Tedarikçi anketlerinin ve sürdürülebilirlik araştırmalarının otomasyonu.
- Yöneticiler, müşteriler veya kamuoyu için özel olarak hazırlanmış sürdürülebilirlik özetleri oluşturma.
3. Operasyonel verimlilik ve kaynak yönetimi
Yapay zekâ ajanları, sürdürülebilirlikle ilgili operasyonları iyileştirmek için tahmin ve optimizasyon modelleri kullanır.
- Ekipmanların izlenmesi ve bakım ihtiyaçlarının tahmin edilmesi, israfı ve arıza sürelerini önler.
- Sürdürülebilir tedarik kararlarını desteklemek için tedarikçi performansının değerlendirilmesi.
- Emisyonları ve kaynak kullanımını en aza indirmek için lojistik ve saha operasyonlarını optimize etmek.
Doğal afetlere hazırlık
Afet müdahale sistemleri genellikle uyarıların çok geç gelmesi veya coğrafi hassasiyetten yoksun olması nedeniyle başarısız olur. Yapay zekâ destekli izleme ve tahmin sistemleri, manuel sistemlerin ulaşamayacağı ölçeklerde ve hızlarda gerçek zamanlı sensör ve uydu verilerini işleyerek bu sorunu çözmektedir.
Gerçek hayattan örnek : Google Earth AI, hava tahmini, sel tahmini ve orman yangını tespiti gibi uygulamalar için kullanılan bir dizi coğrafi yapay zeka modeli ve veri setidir.
Bu girişimin temel bileşenlerinden biri olan AlphaEarth Foundations , kentsel planlama, halk sağlığı ve çevre izleme gibi kullanım alanlarını desteklemek amacıyla büyük ölçekli uydu görüntülerini ve nüfus verilerini analiz etmektedir. 4
AlphaEarth Foundations, petabaytlarca Dünya gözlem verisini işleyerek kara ve kıyı alanlarının yüksek çözünürlüklü temsillerini oluşturur. Google Earth Engine aracılığıyla gömülü veriler olarak yayınlanan çıktıları, 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 zaten kullanılmaktadır. Model ayrıca veri sıkıştırmayı ve haritalama doğruluğunu iyileştirerek büyük ölçekli çevre analizini daha verimli hale getirir. 5
Gerçek hayattan bir örnek: Ormansızlaşmayı önlemek, yalnızca orman kaybının nerede meydana geldiğini değil, bir sonraki aşamada nerede meydana gelme olasılığının yüksek olduğunu da belirlemeyi gerektirir. DeepMind, Dünya Kaynakları Enstitüsü ile işbirliği içinde, zaman içinde uydu görüntülerini analiz ederek ormansızlaşma riskini tahmin etmek için bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Bu model, yol ağları gibi yerel altyapı verilerine dayanmak yerine, yalnızca uydu verilerini kullanarak tarım, ağaç kesimi, madencilik ve yangın gibi orman kaybının temel etkenlerini belirlemeye odaklanmaktadır. Görüntü dönüştürme mimarileri üzerine kurulu olan model, 2000-2024 dönemini kapsayan geniş bölgelerde, 30 metreye kadar hassasiyetle ormansızlaşma riski tahminleri üretmektedir.
Bu yaklaşım, politika yapıcıların ve doğa koruma örgütlerinin orman kaybı yaşanmadan önce yüksek riskli alanlardaki müdahalelere öncelik vermelerini sağlar. 6
4. Sel uyarısı
Son verilere göre, her yıl 250 milyon insan selden etkileniyor. PwC, yapay zekâ destekli sel uyarı sistemlerindeki iyileştirmelerin 3.000'den fazla hayat kurtarabileceğini ve ekonomik zararları 14 milyon dolara kadar azaltabileceğini öne sürüyor. Bu teknolojiler, zamanında uyarılar sağlayarak toplulukların felaket yaşanmadan önce harekete geçmesine yardımcı oluyor. 7
Gerçek hayattan bir örnek: Google'in, hidroloji için büyük bir LSTM tabanlı dil modeline dayanan operasyonel sel tahmin sistemi 2018'de kullanıma sunuldu. Bu sistem iki yapay zeka modelini birleştiriyor: nehir seviyelerini tahmin eden bir hidrolojik seviye tahmin LSTM'si ve selin yayılımını ve derinliğini simüle ederek yedi güne kadar önceden uyarılar üreten bir su baskını modeli (eşik ve "çoklu" algoritmalar kullanarak). 8
Sistem şu anda “sanal ölçüm cihazları” ve doğrulanmış nehir havzaları aracılığıyla 100'den fazla ülkeyi kapsamakta olup, Arama, Haritalar, Android, Flood Hub ve hükümet ortakları aracılığıyla yaklaşık 700 milyon kişiye sel tahmini uyarıları ulaştırmaktadır. 9
Başlıca başarılar şunlardır:
- LSTM aşama ve su baskını modelleri aracılığıyla sel tahmini.
- 2018'den beri 100'den fazla ülkede olgun bir şekilde uygulanmaktadır.
- 7 güne kadar önceden bilgi verme süresi ve 700 milyon kişiye gerçek zamanlı uyarılar.
- Nature/HESS yayınları aracılığıyla elde edilen güçlü kanıtlar.
Şekil 1: Bu görsel, Flood Hub'ın küresel erişimini göstermekte ve 700 milyondan fazla insan için sel tahminini nasıl desteklediğini ortaya koymaktadır.
5. Orman yangınları
Yapay zekâ, orman yangınlarıyla mücadelede de güçlü bir araç olup, yıkıcı kayıpların önlenmesine yardımcı olmaktadır. Drone'lar, uydular ve yüksek kulelerdeki sensörler, ormanları sürekli olarak izleyerek, olağandışı sıcak noktalar veya yükselen duman gibi potansiyel bir yangının belirtilerini tespit etmektedir.
Uygun eğitimle, yapay zeka sistemleri duman ile diğer çevresel sinyaller arasında ayrım yapabilir ve böylece orman yangınlarının daha erken ve daha güvenilir bir şekilde tespit edilmesini sağlayabilir.
Gerçek hayattan bir örnek: Dryad Networks, Brandenburg'daki Eberswalde ormanına, orman yangınlarından yoğun şekilde etkilenen bir bölgeye yaklaşık 400 adet "elektronik burun" yerleştirdi. Bu cihazlar, yangının en erken aşamalarında gazları tespit ederken aynı zamanda sıcaklık, nem ve hava basıncını da izleyebiliyor.
Bu sensörler, çevresel koşullar hakkında gerçek zamanlı veri sağlayarak potansiyel yangın risklerini erken aşamada belirlemeye yardımcı olur, böylece hızlı müdahale yeteneğini geliştirir ve hasarı en aza indirir. 10
Hava kirliliğiyle mücadele
Hava kirliliği giderek kötüleşiyor ve her yıl yedi milyondan fazla erken ölüme ve yalnızca sağlık alanında 8,1 trilyon dolarlık zarara yol açan küresel bir halk sağlığı ve çevre acil durumuna dönüşebilir. 11
Yapay zekâ, gerçek zamanlı uyarılar ve tahmin modelleriyle hava kirliliğini azaltmaya yardımcı olabilir:
6. Gerçek zamanlı uyarılar
Hava kalitesi izleme cihazlarından elde edilen verilerle yapay zeka, hava kalitesinin insanlar üzerindeki etkisine dair bilgiler sunabilir ve sağlık koruma politikalarının belirlenmesine yardımcı olabilir. 12
Ayrıca, farklı monitörlerden gelen verileri gerçek zamanlı olarak işleyerek, kirlilik seviyelerinde ani artış olduğunda uyarı gönderebilir . Bu sayede insanlar hemen harekete geçebilir: ya evde kalabilirler ya da maske takabilirler.
Gerçek hayattan bir örnek: IQAir uygulaması, hangi şehirlerde hava kirliliğinin en yüksek olduğunu gerçek zamanlı olarak gösteren bir sıralamaya sahip. Plume Labs uygulaması ise kirliliğin en kötü olduğu yerleri gösteren kapsamlı haritalar sunuyor. Uygulama ayrıca, gün içinde seviyeler önemli ölçüde değişebileceğinden, hava kalitesinin her saat nasıl olacağını da gösteriyor. 13
7. Tahmin modelleri
Yapay zeka ve makine öğrenimiyle geliştirilen tahmin modelleri, hava kirletici konsantrasyonları gibi bilgileri öngörebilir.
Gerçek hayattan bir örnek: Cornell Üniversitesi'nden mühendisler, insanların ciğerlerine giren kurum, toz ve kamyon ile otomobil egzozundan oluşan ince partikül maddeyi (PM2.5) hesaplayabilen bir model tasarladılar. Bu modeller, risklerin daha erken tespit edilmesini sağlayarak, çevresel veya sağlık etkileri artmadan önce önleyici tedbirler alınmasına olanak tanır. 14
Biyoçeşitlilik
8. Biyoçeşitlilik izleme ve koruma
Biyoçeşitliliğin korunması, iklim değişikliğinin getirdiği en büyük zorluklardan biridir. Yapay zeka, biyoçeşitliliğin izlenmesi ve korunmasını iyileştirmek için çözümler sunmaktadır.
Sinir ağları,bilgisayar görüşü ve uydu görüşü gibi teknolojiler, araştırmacıların görüntülerdeki hayvanları tespit etmelerine ve bir tür içindeki belirli hayvanları tanımlamalarına yardımcı olabilir. Araştırmacılar kuşlar, amfibiler, balinalar ve hatta balıklar gibi hayvanları izleyebilir ve makine öğrenmesi araçlarını kullanarak verileri analiz edebilirler . 15
Bu teknolojiler sayesinde bilim insanları şunları yapabilir:
- Daha iyi yaşam alanı analizi.
- Yaban hayatı ve türler hakkında daha kesin tahminler.
- İklim değişikliğinin hayvanlar üzerindeki etkisini gerçek zamanlı olarak analiz edin.
Gerçek hayattan bir 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, araştırmacılar geniş coğrafyalarda tür dağılım haritaları oluşturmak üzere yapay zeka tabanlı bir sistem geliştirdiler.
Sistem, açık biyoçeşitlilik veritabanlarından elde edilen saha gözlem kayıtlarını, AlphaEarth Foundations'tan alınan uydu kaynaklı gömülü verilerle ve vücut kütlesi gibi tür düzeyindeki özelliklerle birleştiriyor. Bir grafik sinir ağı (GNN) modeli, bu bilgileri kullanarak birçok türün olası coğrafi dağılımlarını eş zamanlı olarak tahmin ediyor ve bu tahminler daha sonra yerel uzmanlar tarafından iyileştirilebiliyor.
Pilot projelerde, model Büyük Planör de dahil olmak üzere Avustralya memeli türlerinin haritasını çıkarmak için kullanıldı ve bu haritaların bir alt kümesi BM Biyoçeşitlilik Laboratuvarı ve Earth Engine gibi platformlar aracılığıyla yayınlandı.
Gerçek hayattan bir örnek: Wildbook, görüntülerdeki hayvanları tanımlamak ve saymak, ayrıca bir grup içindeki bireysel hayvanları ayırt etmek için sinir ağları ve bilgisayar görüş algoritmaları kullanır. Bu bilgi sayesinde, vahşi yaşam popülasyonlarının 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 harekete geçmelerine yardımcı olarak daha sürdürülebilir bir geleceğin şekillenmesinde kritik öneme sahiptir. Bu alanda yapay zekanın bazı önemli uygulamaları şunlardır:
9. İş belgelerinin analizi ve israfın azaltılması
Üretken yapay zeka sistemleri, iş belgelerini inceleyip analiz ederek şirketlerin israfı 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 doğrukarbon ayak izi hesaplamaları sağlayabilir.
- Yapay zekâ algoritmaları, verimsizlikleri belirleyerek ve yakıt tüketimini azaltmanın yollarını 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 bilgiler edinebilir, bu da yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş yapmalarına ve genel enerji verimliliğini artırmalarına yardımcı olabilir.
Yapay zeka teknolojilerinin bu entegrasyonu, işletmelerin çevresel etkilerini azaltırken sürdürülebilirliği faaliyetlerine entegre etmelerini sağlıyor.
10. Üçüncü kapsamdaki risklerin belirlenmesi
Tedarik zincirleri ve ürün yaşam döngüleri yoluyla dolaylı olarak oluşan Kapsam 3 sera gazı emisyonlarını tespit etmek zor olabilir. Bununla birlikte, ChatGPT gibi yapay zeka araçlarını kullanarak şirketler, kamuya açık büyük miktarda veriyi analiz ederek bu riskleri etkili bir şekilde belirleyebilirler. Bu veriler şunları içerebilir:
- Tedarikçiler veya üretim süreçleriyle ilgili çevresel zorlukları vurgulayan haber makaleleri, sektör raporları ve sosyal medya paylaşımları.
- Sürdürülebilirlik stratejilerini etkileyebilecek ortaya çıkan çevresel sürdürülebilirlik riskleri.
İşletmeler, bu riskleri belirleyerek iklim değişikliği endişelerine proaktif bir şekilde çözüm bulabilir ve çevresel adalet ilkeleriyle uyum sağlayabilirler.
11. Enerji ve kaynak optimizasyonu için yapay zeka
Bulut hizmet sağlayıcıları tarafından kullanılanlar da dahil olmak üzere yapay zeka sistemleri, işletmelere ve kuruluşlara şu konularda yardımcı olabilir:
- Veri merkezlerinde soğutma sistemlerini iyileştirerek ve güç kullanım verimliliğini (PUE) azaltarak enerji kullanımını optimize edin.
- Yenilenebilir enerji üretimini talebe uygun hale getirerek enerji depolama ihtiyaçlarını öngörün ve yönetin.
- Yapay zekâ destekli bakım önerileriyle cihazların kullanım ömrünü uzatarak elektronik atıkları azaltın.
Gerçek hayattan bir örnek: NVIDIA'in Earth-2'si, kilometre ölçeğinde küresel modellemeyi sağlayan GPU hızlandırmalı bir iklim simülasyon platformudur.
Haziran 2025'te cBottle ("Şişedeki İklim") adlı bir üretken yapay zeka modeli piyasaya sürdü. Bu model, günün saati ve deniz yüzeyi sıcaklıkları gibi girdilere bağlı olarak küresel atmosferik durumları 1-2 km'ye kadar çözünürlükle ve önemli ölçüde azaltılmış hesaplama süresi ve enerji kullanımıyla üretebiliyor. 17
Bu sistem şunları başarır:
- Örnek başına 3.000 kata kadar veri sıkıştırma oranı.
- Tahmin hızı, geleneksel yöntemlere göre binlerce kat daha hızlı ve 10.000 kata kadar daha enerji verimlidir.
- Süper çözünürlüklü hava durumu bilgileri sağlamak için yapay zeka tabanlı ölçek küçültme (CorrDiff) yönteminin entegrasyonu.
- Önde gelen araştırma kurumları (MPI-M, AI², Alan Turing Enstitüsü) tarafından aktif olarak benimsenmesi, etkileşimli dijital ikiz iklim araştırmalarını kolaylaştırıyor.
Başlıca özellikler şunlardır:
- Kilometre ölçekli iklim simülasyonu ve etkileşimli görselleştirme.
- Hızlı ve yüksek çözünürlüklü tahminler için Üretken Yapay Zeka (cBottle + CorrDiff).
- Gerçek dünya testleri (GTC, hackathonlar) ve kurumsal iş birliği ile kanıtlanmıştır.
Simülasyon ve tahmin platformlarının ötesinde, birçok kuruluş yapay zekayı şebeke, batarya, pazar ve bina ölçeklerinde somut enerji ve iklim direnci sorunlarını ele almak için kullanıyor.
Gerçek hayattan bir örnek: Bir mega kentin elektrik şebekesini yönetmek, üretim, talep, ticaret ve düzenleme arasında gerçek zamanlı koordinasyon gerektirir; dağıtık enerji kaynakları büyüdükçe bu görevler giderek zorlaşır. Çin Devlet Şebeke Şirketi, bu kısıtlamalar altında Şanghay'ın elektrik şebekesini yönetmek için yapay zekayı kullanıyor.
Platform, tahminleme, ticaret, düzenleyici denetim ve ödeme işlemlerini tek bir sistemde birleştirerek dağıtılmış enerji varlıklarının saniye altı hassasiyetinde koordinasyonunu sağlıyor. Sistem 15.000'den fazla kullanıcıyı destekliyor ve büyük kentsel şebekelerin yenilenebilir enerji entegrasyonunu artırırken dayanıklılığı nasıl geliştirebileceğini gösteriyor. 18
Sürdürülebilir tarım
Tarımda yapay zeka teknolojileri, çiftçilerin kaynak verimsizliği ve çevresel etki gibi zorlukların üstesinden gelmelerine yardımcı oluyor. Tarım robotları, hava durumu izleme sistemleri ve arazi yönetimi algoritmaları gibi araçları entegre ederek, çiftçiler operasyonları optimize edebilir, israfı azaltabilir ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşabilirler.
Ek olarak, yapay zekâ destekli bitki ve hayvan izleme sistemleri, sorunları erken tespit ederek, kimyasal madde ihtiyacını azaltarak ve kaynak kullanımını en aza indirgeyerek daha sağlıklı verim ve daha sağlıklı hayvan yetiştirilmesine yardımcı olur.
12. Tarım robotları
Otonom araçlar gibi, yapay zekâ destekli robotlar da hareket edebilir ve ürünler olgunlaştığında hasat yapabilir. Bu, israfı azaltmaya ve üretim hatlarını iyileştirmeye yardımcı olur.
13. Hava durumu izleme
Yapay zeka ayrıca hava durumunu izleyebilir ve tahmin edebilir . Bu, çiftçilerin belirli bir konumdaki hava durumunu tahmin etmelerine yardımcı olarak, ekinlerini ne zaman sulayacakları ve ne zaman ekim veya hasat yapmanın en uygun olduğu konusunda fikir edinmelerini sağlar.
14. Arazi yönetimi
Yapay zekanın bir diğer kullanım alanı da tarım arazisi planlamasıdır. Çiftçiler, uydu görüntüleri, algoritmalar ve arazi kullanım verilerini kullanarak ekinlerini nereye ve ne zaman ekeceklerini planlayabilirler. Bu aynı zamanda yasal düzenlemelere uyumu sağlamalarına da yardımcı olabilir.
15. Bitki ve hayvan izleme
Yapay zekâ, çiftçilerin mahsullerini ve hayvanlarını sağlıklı tutmalarına yardımcı olabilir. Görüntü tanıma ve mahsul koşullarını tespit eden sensörler sayesinde yapay zekâ, mahsullere saldıran zararlıları veya hayvan hastalıklarının erken belirtilerini azaltmaya yardımcı olabilir.
Bu sayede çiftçiler , aşırı miktarda kimyasal veya ilaç kullanmadan sorunu çözebilir ve olası kayıpları azaltabilirler.
Sürdürülebilir üretim ve iş yeri
16. Daha az kusurlu üretim
Yapay zekâ destekli bilgisayar görüş sistemleri, üretim aşamasındaki hataları en aza indirerek, kusurlardan veya müşteri memnuniyetsizliğinden kaynaklanan ürün iade sorunlarını çözebilir.
Konveyör bandına veya üretim hattına kurulan bilgisayar görüşlü kalite kontrol sistemleri, ürün kalitesini manuel denetimden daha doğru ve verimli bir şekilde denetleyebilir.
İşte nasıl çalıştığına dair bir örnek:
Arızalı 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
Bilgisayarlı görüntüleme sistemleri, bir üretim tesisindeki su sızıntılarını ve diğer zararlı kimyasalları tespit etmeye ve yetkilileri hızlı bir şekilde harekete geçmeleri için uyarmaya yardımcı olabilir. Bu, işletmelerin çevresel etkilerini azaltmalarına yardımcı olabilir.
İşte nasıl çalıştığına dair bir örnek:
18. Daha güvenli iş yeri
Sürdürülebilirlik üç bölümden oluşur: çevresel, sosyal ve yönetimsel. Gerçekten sürdürülebilir olmak için bir işletmenin bu üçüne de odaklanması gerekir .
Yapay zekâ destekli bilgisayar görüş sistemleri, güvenlik kurallarına uyumu sağlayarak işçi güvenliğini artırmaya yardımcı olabilir. Bu da işletmenin çalışanları için daha güvenli hale gelmesini sağlayarak işletmenin sosyal sürdürülebilirliğini iyileştirmeye katkıda bulunabilir.
Üretim tesisindeki önemli noktalara akıllı kameralar yerleştirilerek, çalışanların kurallara uyup uymadıkları ve güvenlik ekipmanlarını kullanıp kullanmadıkları izlenebilir. Sistem ayrıca tesisteki diğer riskleri de belirleyebilir ve ilgili operasyon veya güvenlik yöneticisine daha fazla işlem yapılması için bildirimde bulunabilir.
Enerji ve lojistik
19. Azaltılmış enerji tüketimi
Şekil 2: Yenilenebilir kaynaklardan elde edilen elektriğin küresel payı.
Son birkaç yılda yenilenebilir enerjiye yapılan yatırımlar önemli ölçüde artmış olsa da, dünya elektrik üretiminin yalnızca %30'u yenilenebilir enerjiden sağlanmaktadır. 19
Yapay zekâ, enerji tüketim kalıplarını inceleyerek ve şirketin verimliliğinden ödün vermeden tüketimi azaltma ve iyileştirme konusunda bilgiler sağlayarak yenilenebilir enerjinin kullanımını artırmaya yardımcı olabilir.
20. Optimize edilmiş ve sürdürülebilir lojistik
Yapay zeka , işletmelerin toplam karbon ayak izinin önemli bir bölümünü oluşturan dağıtım ve lojistik operasyonlarının sürdürülebilirliğini iyileştirmeye de yardımcı olabilir.
Yapay zekâ destekli yazılımlar, sürdürülebilirliği temel bir faktör olarak dahil ederek ürün teslimat rotalarını optimize edebilir. Rota optimizasyon sistemleri, önemli finansal ve çevresel faydalar sağladığı için lojistik firmaları için bir zorunluluk haline gelmiştir.
Yapay zeka ve dijital ikiz teknolojilerinin sürdürülebilir son kilometre teslimatına nasıl yardımcı olduğunu izleyin:
Lojistik sektöründe yapay zekanın nasıl devrim yarattığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için lojistik yapay zeka kullanım örneklerine göz atın .
Sürdürülebilirlik odaklı yapay zekanın zorlukları nelerdir?
Yapay zekâ, çevreyi korumada umut vaat ediyor ancak bazı zorlukları da beraberinde getiriyor:
Hesaplama enerjisi
Gelişmiş yapay zeka modelleri önemli miktarda işlem gücüne ihtiyaç duyar, bu da çok fazla enerji tükettikleri anlamına gelir. 20
Bu durum hem işletme fiyatlarını hem de karbon emisyonlarını etkiler. Dolayısıyla, çevresel sürdürülebilirlik hizmetinde enerji yoğun yapay zeka teknolojilerinin kullanılması paradoksal olabilir.
İşçi suistimalleri
ChatGPT gibi büyük dil modelleri, modeli zararlı metinlerden uzak tutmak için etiketlere ihtiyaç duyabilir. Bu etiketleri elde etmek için OpenAI, Kenya'daki bir firmaya on binlerce parçacık metni gönderdi. Şirket tarafından istihdam edilen veri etiketleyicilerine saatte yalnızca yaklaşık 1,32 ila 2 dolar ödeniyor. 21
Bu durum, sürdürülebilir bir gelecek için yapay zeka araçlarının geliştirilmesinde işçi haklarının gasp edilip edilmediği sorusunu gündeme getiriyor.
Yapay zekâ önyargısı ve etiği
Yapay zekâ modelleri verilerden öğrenir ve eğer veriler yanlıysa veya gerçekliğin yalnızca belirli bir bölümünü temsil ediyorsa, modeller yanlış sonuçlar üretebilir. Örneğin, konuma özgü verilerle eğitilmiş bir yapay zekâ modeli, diğer bölgeler için veri üretmede başarısız olabilir .
Yapay zekâ sonuçlarına dayalı kararlar toplumu ve dünyayı büyük ölçüde etkileyebilir. Bu nedenle, veri gizliliği ve sahipliği konusunda sorular ortaya çıkabilir.
Zorlukları azaltmak için en iyi uygulamalar
Enerji verimli yapay zeka
Öncelik, daha az enerji tüketen algoritmalar ve cihazlar kullanmak olmalıdır. Araştırma grupları, yapay zekanın ne kadar iyi çalıştığı ve ne kadar enerji tükettiği arasında denge kuran modeller tasarlamak üzerinde çalışabilirler. 22
Yapay zeka hesaplama altyapısı, yenilenebilir enerji kaynaklarıyla çalıştırılabilir; bu da karbon ayak izini daha da azaltmaya yardımcı olabilir.
Yapay zekâ önyargısıyla mücadele
Yapay zekâ modelleri, önyargıdan kaçınmak için veri toplama, test etme ve doğrulama konusunda uygun yöntemler kullanmalıdır. Temsili verilerin dahil edilmesi ve koşulların farklı yerlerde nasıl değişebileceğinin dikkate alınması da önemlidir.
Etik kurallar geliştirme
Yapay zekanın çevreyi koruyabilmesi için etik kurallar ve politikalar tasarlanmalı ve bunlara uyulmalıdır. Bu, verilerin kime ait olduğu, gizliliğin nasıl korunacağı ve yapay zekanın etik olarak nasıl kullanılacağına dair 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 kullandığını bilmesini sağlamak anlamına gelir.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.