Yapay Zeka ve Sürdürülebilirlik

Sera gazı emisyonlarının düşürülmesine büyük oranda etkisi olabileceği düşünülen yenilenebilir enerji kaynaklarında yapay zekanın kullanımının, dolaylı yoldan hem iklim değişikliğine hem de çevre kirliliğine pozitif yönde etkisi olabileceği öne sürülüyor. 

Son dönemde birçok farklı alanda kullanılan yapay zekanın, aynı zamanda çevre dostu teknolojilerin geliştirilmesinde ve emisyonların azaltılmasına yönelik çalışmalarda da kullanılabileceği, yapılan araştırmalar ve pilot uygulamalarla ortaya konuldu. Gelir dağılımı eşitsizliği, dengesiz tüketim ve israf, ormansızlaşma, tarım arazilerinde zararlı kimyasalların kullanılması ve fosil yakıtların aşırı kullanımı, iklim değişikliğine doğrudan etki eden faktörler arasında yer alıyor. Bilim insanları, yaşanan iklim değişikliklerinin insanlık tarihinde benzeri görülmemiş olduğunu ve bu değişikliklerin insan sağlığı başta olmak üzere doğal yaşam ve ekonomiler üzerinde ciddi zararlar verdiğini belirtiyor. Aşırı hava olayları, kuraklıklar, deniz seviyesindeki yükselmeler ve asitleşme gibi problemler her geçen gün artıyor.  Özellikle günümüzde temel kaynaklar arasında olan elektrik enerjisi gibi kaynaklara olan ihtiyaç her geçen gün artarken, bunun çoğunluğunu sağlayan termik santraller gibi fosil yakıt bazlı enerji üretim yöntemleri, büyük miktarda sera gazı salımı yaparak iklim krizini daha da derinleştiriyor. Bu yüzden, dünya genelinde yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş yapmak büyük bir önem taşıyor. 

Yenilenebilir Enerji Kaynakları ve Yapay Zeka 

Yenilenebilir enerji kaynakları her ne kadar çevre dostu olsalar da, bu enerji türlerinin üretimi bazı zorlukları beraberinde getiriyor. Yenilenebilir kaynaklar bazen düzenli olmayabiliyor, doğaları gereği üretim süreci dalgalı olabiliyor, doğal koşullara bağlı olarak değişkenlik gösteriyor. Mesela bulutlu havalarda güneşin ışınlarının şiddetinin yeryüzüne ulaşamaması veya rüzgârın hızı gibi faktörler, enerji üretim miktarını ve süresini doğrudan etkiliyor ve bu durum enerji üretimini öngörülemez hale getirebiliyor. 

İşte bu noktada yapay zeka devreye girerek, enerji üretiminin daha öngörülebilir ve verimli hale gelmesini sağlayabilir. Yapay zeka destekli sistemler, güneş panelleri ve rüzgâr türbinlerinin performansını kontrol ederek, meteorolojik verileri analiz etme ve enerji üretim tahminlerinde bulunma konusunda devrim yapabilir.  Mesela, yapay zeka tabanlı algoritmalar rüzgâr türbinlerinin hangi koşullarda en iyi performansı göstereceğini önceden belirleyebilir ve bu sayede rüzgâr enerjisinden elde edilen verim maksimize edilebilir. Enerji üretimi ve tüketiminde yapay zekanın entegrasyonu, yenilenebilir enerji kaynaklarının daha etkin kullanılmasını sağlayarak sera gazı emisyonlarının azaltılmasına büyük katkıda bulunabilir, iklim değişikliğiyle mücadelede güçlü bir araç hâline gelebilir. 

Yapay zeka (YZ) destekli akıllı şebekeler, yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonunu en iyi hâle getirerek, enerji kesintilerini ve aşırı yüklenmeleri önleyebilir, enerji talebinin ve arzının daha iyi yönetilmesini sağlayabilir. Hava durumu tahminleri ve enerji talep verilerini kullanarak bu dalgalanmaları tahmin etmek ve enerji depolama sistemlerini optimize etmek, yenilenebilir enerjinin hem güvenilirliğini artırır hem de fosil yakıtlara olan bağımlılığı azaltır​.

Ayrıca enerji kaynaklarının en iyi şekilde yönetilmesinin yanı sıra YZ, karbon ayak izi takibi de yaparak çevre dostu uygulamalardan birine daha destek vermiş olur. Şirketlerin ve bireylerin karbon ayak izlerini takip etmelerine ve azaltmalarına yardımcı olabilir. YZ tabanlı araçlar, enerji tüketimini ve karbon salınımını gerçek zamanlı izleyerek sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmak için gerekli adımların atılmasını sağlayabilir. 

Tarımda Yapay Zeka: Akıllı Sulama Sistemleri

Özellikle akıllı sulama sistemleri, YZ teknolojilerinin tarımda nasıl faydalar sağladığını gösteren iyi bir örnektir. Bu sistemler, toprağın nem seviyelerini izlemek için sensörler kullanır ve toplanan verileri analiz ederek bitkilerin su ihtiyacını belirler. Bu bilgiye dayanarak, sulama sistemleri otomatik çalışır ve sadece gerekli miktarda suyu sağlar. Bu, hem su israfını önler hem de bitki verimliliğini artırır. Aynı zamanda, su kullanımının azalmasıyla birlikte enerji tüketimi ve maliyetler de düşer. Mesela, Tayvan’da çiftçilerin YZ destekli akıllı sulama sistemlerini kullanması ile 2017-2020 yılları arasında, yağış eksikliğine rağmen kurak sezonda su tasarruf oranının %2.9-6.5, yağışlı sezonda ise %8.8-19.3 olduğu görülmüştür. Bu sistemle, çiftçilerin su tüketimi %60-80 oranında azalmıştır.

Ormancılıkta Yapay Zeka: Orman Yangını Tahmini ve Yönetimi

Ormancılıkta, yapay zekanın en etkili kullanımlarından biri, orman yangınlarını önceden tahmin etmek ve yönetmektir. YZ tabanlı sistemler, uydu görüntüleri ve sensör verilerini analiz ederek yangın risk bölgelerini tespit edebilir ve yangın başlamadan önce gerekli önlemlerin alınmasını sağlayabilir. Mesela, ABD’de kullanılan bazı YZ modelleri, yangın çıkma olasılığını belirleyerek orman yönetimi ekiplerine erken uyarılar göndermektedir. Bu sistemler, yangınların erken aşamada tespit edilmesine ve kontrol altına alınmasına yardımcı olarak, ormanları büyük ölçüde koruyabilir. 

Kaliforniya Orman ve Yangın Koruma Departmanı (Cal Fire) tarafından kullanılan YZ tabanlı sistemler, yangın risklerini tahmin etmek için büyük veri setlerini analiz eder. Bu sistemler, yangınların çıkma olasılığını belirlemek için hava durumu verileri, bitki örtüsü durumu ve insan aktiviteleri gibi çeşitli faktörleri dikkate alır. Erken uyarılar sayesinde, yangın yönetimi ekipleri hızlı bir şekilde müdahale edebilir ve yangınların yayılmasını önleyebilir. 

Daha yaşanabilir bir dünya için, yenilenebilir enerji kaynaklarının verimli kullanımı, dengeli üretim/tüketim ve ormanların korunması küresel ısınmayı engelleme önemli unsurlardandır. Bu unsurlardan maksimum seviyede verim alınabilmesi için, YZ ile desteklenmesi gerekir. YZ sayesinde enerji ve kaynaklardaki artan verimlilik çevresel bozulmaları minimize edilebilir. 

Kaynaklar: 

• Tierney, J. E. et al. (2020) ‘Past climates inform our future’, Science. NLM (Medline), 370(6517).
• Energimyndigheten, Vägen till ett 100 procent förnybart elsystem, Delrapport 1: Framtidens elsystem och Sveriges förutsättningar, pg 3-4
• Qian He, Hongfei Zheng, Xinglong Ma, Lu Wang, Hui Kong, Ziye Zhu, Artificial intelligence application in a renewable energy-driven desalination system: A critical review, Energy and AI