Yapay Zeka İklim Değişikliğini Çözmeye Nasıl Yardımcı Oluyor?

Fransız sanatçı Marcel Duchamp'ı duydunuz mu? En ünlü eserlerinden biri de sıradan bir banyo pisuarından yaptığı “çeşme”dir. Duchamp, bu ortak nesneyi basitçe yeniden adlandırarak, tamamen yeni bir sanat tarzını başarıyla doğurdu.

Aynı şey AI ile de yapılabilir. İnsanlar neden bu güçlü buluşu sadece işle ilgili sorunları çözmek için kullanmak zorunda? Neden biraz daha Duchamp gibi düşünemiyoruz ve bu "güçlü" teknolojiyi insanlığın karşılaştığı en korkunç sorunlardan birini çözmek için kullanamıyoruz?

İklim Değişikliğinin Küresel Tehdidi

İklimimizin geleceğiyle ilgili yakın tarihli raporları ve tahminleri okuduysanız, muhtemelen insanlığın küresel iklim değişikliği tehdidine bir çözüm bulmak için zamanının tükendiğini fark etmişsinizdir. Aslında, yakın tarihli bir Avustralya politika belgesi, hepimizin öleceği bir 2050 senaryosu önerdi.

2050 yılına kadar 25 metre yükselecek su seviyesinden korkmayanlar için, insani zorlukların hemen köşede olduğunu öne süren başka araştırmalar da var. Mart 2012'de, Dünya Su Değerlendirme Programı, 2025 yılına kadar yeryüzünde 1,8 milyar insanın mutlak su kıtlığı olan bölgelerde yaşayacağını öngördü.

Peki, bilim insanlarını gelecekte bir su veya gıda kıyamet senaryosu olacağına inandıran hangi veriler ve araştırmalar?

NASA'ya göre iklim değişikliğinin ana nedeni, atmosferimizdeki artan sera gazı miktarıdır. Ve ne yazık ki, 'toprak ana' bunu tek başına yapmıyor.

1830'da insanlar, bugün hissettiğimiz yükselen sıcaklıklara katkıda bulunan sera gazları salan faaliyetlerde bulunmaya başladılar. Bahsettiğim bu faaliyetlerden bazıları fosil yakıtların yakılması, okyanusların kirlenmesi ve ormanların yok edilmesidir. Bununla birlikte, sığır etinin seri üretimi bile iklim değişikliğine katkıda bulunuyor.

Şimdi, insanların sera gazı emisyonlarımızla nasıl mücadele edip sınırlayabileceğini merak ediyor olabilirsiniz. Açıkçası, yukarıda bahsettiğim tüm faaliyetleri sınırlandırmalıyız. Bu, elektrik, kömür ve petrol kullanımımızı sınırlamak, ağaç dikmek ve ne yazık ki birçokları için biftek yemeklerinden tamamen vazgeçmek anlamına gelir.

Ancak tüm bunlar, yüzyıllarca süren atmosferik kirliliği ortadan kaldırmak için yeterli olur mu? Bütün bunlar, insanlar türlerinin yok olmasıyla yüzleşmek zorunda kalmadan önce bile başarılabilir mi? Bilmiyorum. İnsanlar, bırakın günlük yağ yakan otomobillerimizi ve uçaklarımızı, sığır eti üretimini bile durduramadılar.

Keşke bazı emisyon sayılarını çalıştırabilen ve tüm bu çabaların gelecekteki felaket senaryolarını önlemek için yeterli olup olmayacağını bize söyleyebilecek çok akıllı bir yazılım olsaydı...

Yapay Zeka Yaklaşımları ve Çevresel Kullanım Örnekleri

Herhangi bir sorunu çözmek zaman alır. İklim değişikliğiyle birlikte, bilim adamlarının sorunu herhangi bir şekilde anlamaları yaklaşık 40 yıl sürdü. Ve bu adil - insanlar önce iklim değişikliğinin var olduğundan emin olmak için iklimi incelemeli, ardından insanların oynadığı rolü görmek için iklim değişikliğinin nedenlerini incelemeliydi. Ama tüm bu çalışmalardan sonra bugün neredeyiz? Hala okuyor.

Ve iklim değişikliği ile ilgili sorun şu ki, zaman bizden yana değil - insanlığın bazı çözümleri nispeten hızlı bulması ve uygulaması gerekiyor. AI'nın yardımcı olabileceği yer burasıdır.

Bugüne kadar, yapay zekaya iki farklı yaklaşım vardır: kurallara dayalı ve öğrenmeye dayalı . Konu çevreyi incelemek ve iklim değişikliğini çözmek olduğunda, her iki AI yaklaşımının da geçerli kullanım durumları vardır.

Kural tabanlı yapay zeka, temelde basit sorunları çözmeyi amaçlayan if-then ifadelerinin kodlanmış algoritmalarıdır. İklim söz konusu olduğunda, kurallara dayalı bir yapay zeka, bilim insanlarının sayıları kırmasına veya veri derlemesine yardımcı olarak, insanların el emeğinde çok zaman kazanmasını sağlamada faydalı olabilir.

Ancak kurallara dayalı bir yapay zeka ancak bu kadarını yapabilir. Hafıza yetenekleri yoktur - bir insan tarafından tanımlanan bir soruna çözüm sağlamaya odaklanmıştır. Bu nedenle öğrenme tabanlı yapay zeka oluşturuldu.

Öğrenmeye dayalı yapay zeka, kurallara dayalı yapay zekadan daha gelişmiştir, çünkü sorunları sorunla etkileşime girerek teşhis eder. Temel olarak, öğrenmeye dayalı AI, hafıza kapasitesine sahipken, kurallara dayalı AI yoktur.

İşte bir örnek: Diyelim ki bir gömlek için kurallara dayalı bir yapay zeka istediniz. Bu AI size doğru beden ve renkte bir gömlek bulur, ancak yalnızca bedeninizi ve tercihlerinizi söylerseniz. Öğrenen bir yapay zekadan gömlek talep ettiyseniz, geçen yıl yaptığınız tüm gömlek alışverişlerini değerlendirecek ve ardından size mevcut sezon için mükemmel gömleği bulacaktır. Farkı gör?

Konu iklim değişikliğini çözmeye yardım etmeye geldiğinde, öğrenmeye dayalı bir yapay zeka, aslında sadece CO2 emisyon sayılarını sıkıştırmaktan daha fazlasını yapabilir. Öğrenmeye dayalı bir yapay zeka aslında bu sayıları kaydedebilir, nedenleri ve çözümleri inceleyebilir ve ardından teoride en iyi çözümü önerebilir.

AI Etkileyen İklim Değişikliği, Bugün

Çoğu için AI, ilginç teknoloji yazılımlarını tanımlamak için kullanılan bir vızıltı kelimesidir. Ancak aşağıdaki şirketler için AI, gizli bir silah olarak görülmeye başlandı.

SilviaTerra

Ormanlar iklimimiz için önemlidir. Birçok insan faaliyeti tarafından yayılan karbondioksit aslında ağaçlar tarafından emilir. Yani daha fazla ağacımız olsaydı.

SilviaTerra'nın hayata geçirilmesinin nedeni budur.

Microsoft'un fonları ve teknolojisiyle desteklenen SilviaTerra, orman ağaçlarının boyutlarını, türlerini ve sağlığını tahmin etmek için yapay zeka ve uydu görüntüleme kullanır. Bu neden önemli? Bu, korumacıların sayısız saatlerce manuel saha çalışmasından kurtulduğu anlamına gelir. Bu aynı zamanda ağaçların daha büyük, daha güçlü ve daha sağlıklı büyümesine yardımcı olabileceğimiz ve böylece iklimimize yardım etmeye devam edebilecekleri anlamına geliyor.

Derin Düşünce

Bazen kendimize “Google ne yapamaz?” diye sorabiliriz. Görünüşe göre Google gerçekten her şeyi yapamıyor .

Maliyetlerini (ve potansiyel olarak karbon ayak izlerini) iyileştirmek isteyen Google, DeepMind adlı bir şirkete döndü. İki şirket birlikte, Google'ın veri merkezlerini soğutmak için gereken minimum enerji miktarını nasıl kullanacağını kendisine öğretecek bir yapay zeka geliştirdi.

Sonuç? Google, veri merkezlerini soğutmak için kullandıkları enerji miktarını %35 oranında azaltmayı başardı. Ama bu en havalı kısım bile olmayabilir! DeepMind'in kurucu ortağı Mustafa Suleyman, AI algoritmalarının, iki şirketin gelecekte diğer enerji tasarrufu uygulamaları için kullanabileceği kadar genel olduğunu söyledi.

Yeşil Ufuk Projesi

Dışarıdaki tüm veri severler, etkinizi ölçemiyorsanız, bir şeyi etkilediğinizi söylemenin zor olduğunu biliyorsunuz. Yeşil Ufuk Projesi bu yüzden ortaya çıktı.

IBM'in Yeşil Ufuk Projesi, kendi kendini yapılandıran hava ve kirlilik tahminleri oluşturan bir yapay zekadır. IBM, bir gün şehirlerin daha verimli hale gelmesine yardımcı olabilecekleri umuduyla projeyi oluşturdu.

Onların özlemleri Çin'de gerçek oldu. 2012 ve 2017 yılları arasında IBM'in Yeşil Ufuk Projesi, Pekin şehrinin ortalama sis seviyelerini %35 oranında azaltmasına yardımcı oldu.

CycleGAN'lar

İşte hayatınızda hiç duymadığınız bir terim: “GAN.” G enerative A dversarial Network'ün kısaltmasıdır. Temel olarak, hiçbir şey yapmanıza gerek kalmadan istatistik veya bilgi üreten bir ağdır.

Terim neden önemlidir? Çünkü bir sorunu çözmek için sınırlı zamanınız ve kaynaklarınız olduğunda otomasyon önemlidir.

Cornell Üniversitesi aydınları, aşırı hava olaylarından önce ve sonra coğrafi konumları tasvir eden görüntüler üretmek üzere kendisini eğitmek üzere bir yapay zeka oluşturmak için GAN'ları kullandı. Bu yapay zeka tarafından üretilen görseller, bilim insanlarının belirli iklim değişikliklerinin etkilerini tahmin etmelerine yardımcı olabilir ve insanların mücadele çabalarımıza öncelik vermesine yardımcı olabilir.

İklim Değişikliğini Etkileme Potansiyeli Olan Yazılım

İklim değişikliği üzerinde olumlu bir etkiye sahip olmak için halihazırda kullanılan yapay zeka sayısını incelerken, daha fazla yeni yazılıma ihtiyacımız olmadığını düşünüyor olabilirsiniz. Ve belki de yanılmıyorsunuz - neden sahip olduğumuz yazılımı yeniden tasarlamıyoruz?

Bununla birlikte, gizli silah olma potansiyeline sahip birkaç yazılım:

Airlitix

Airlitix, şu anda dronlarda kullanılan bir yapay zeka ve makine öğrenimi yazılımıdır. Başlangıçta sera yönetim süreçlerini otomatikleştirmek için geliştirilmiş olsa da, ulusal ormanların sağlığını yönetmek için oldukça kolay bir şekilde kullanılabilir. Airlitix, yalnızca sıcaklık, nem ve karbondioksit verilerini toplama kapasitesine sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda AI, toprak ve mahsul sağlığını da analiz edebilir.

Ancak insanların iklim değişikliğiyle mücadele etmek için 1,2 trilyondan fazla ağaç dikmesi gerektiğinden, çabalarımızı daha fazla otomatikleştirmeyi düşünmeliyiz. Milli parklara yönelmek için zaman ayırmak yerine, Airlitix yazılımı, insansız hava araçlarının ağaçlarımızı dikebilmesi, bitki besinlerini salabilmesi ve hatta orman kundakçılarını caydırabilmesi için geliştirilebilir.

Google Reklamları

Hem Google hem de Facebook, tüketici tarama verilerini kullanarak alakalı tüketici reklamları oluşturmak için şu anda kullandıkları çok güçlü AI yazılımlarına sahiptir. Aslında, Google'ın AI 'Google Ads'i, şirketlerinin yüz milyarlarca gelir elde etmesine yardımcı oldu.

Gelir harika olsa da, Google Ads algoritması şu anda tüketici satın alımlarını nispeten nesnel bir şekilde teşvik ediyor. Sürdürülebilir ürünler ve hizmetler sunan şirketlerin reklamlarına öncelik vermek için yapay zekanın yeniden yazılabileceğini hayal edin.

Günümüzde, Google için çok fazla rekabet yok. Bing, Yahoo, DuckDuckGo ve AOL var. (Tanıdığım kişilerden AOL kullanan hiç kimseyi tanımıyorum.) Korkusuz hissediyorsanız, belki tüketicileri çevre dostu şirketlerle buluşturmaya yardımcı olan yeni bir arama motoru geliştirebilirsiniz.

Elbette, Google kadar büyük şirketlerle rekabet etmek zor olurdu, ancak kâr elde etmek için sonsuza kadar rekabet etmek zorunda değilsiniz. Her zaman girişiminizin satın alınma şansı vardır ve sonra gün batımına doğru yola koyulursunuz.

AlphaGo

AlphaGo, bilim adamlarının bir sonraki 'harika ilacı' bulmalarına yardımcı olabilecek bir yapay zeka yazılımı olsa da, aslında DeepMind tarafından kendisine satranç oyununda nasıl ustalaşacağını öğretmek için yaratılmıştı. AlphaGo AI, dünyanın en iyi satranç oyuncularını yendikten sonra, daha karmaşık masa oyunlarının stratejisini fethetmek için harekete geçti.

Peki tahta oyunlarının iklim değişikliğiyle ne ilgisi var? AlphaGo AI bir satranç oyununda insanları zekâsıyla alt edebiliyorsa, belki de atmosferimizdeki sera gazlarının sayısını sınırlamak ve azaltmak için yaratıcı yollar bulma konusunda bizi zekâsıyla alt edebilir.

Yapay Zeka ve İklim İçin Geleceğe Bakış

Gördüğüm kadarıyla, AI'nın amacı, insanlığa sorunları çözmede yardımcı olmaktır. İklim değişikliğinin karmaşık bir sorun olduğu kanıtlandı ve insanlar üzerinde çalışmakta ustalaşıyorlar, ancak haberlerde çevrecilerden henüz çok olumlu bir gelecek görünümü göremedim.

İnsanların iklim değişikliğini doğrudan etkilemesine yardımcı olmayacaksak, dünyayı korkutan kıyamet senaryolarını canlandırmak için yapay zekayı kullanamaz mıyız? İnsanların iklim sorunlarının triyajına yardımcı olmak için günlük yaşamlarında daha fazlasını yapmaları halinde mümkün olabilecek olumlu potansiyel görünümleri tasvir etmek için yapay zekayı kullanabilir miyiz?

Son Amazon yangınlarında bile, alevlerin yayılmasıyla mücadele etmek için insansız hava araçları kullanma fikri hakkında herhangi bir tweet görmedim. Bugün insanlara sunulan tüm etkileyici AI yazılımı ve teknolojisine rağmen, çevresel kullanım örneklerinin hala yaygın bir bilgi olmadığı benim için açık.

Bu yüzden okuyucularıma tavsiyem, bugün 'Duchamp yaklaşımını' denemeleridir. Düzenli olarak kullandığınız veya geliştirdiğiniz yapay zekayı ve teknolojiyi düşünün ve onu yeniden tasarlamanın bir yolu olup olmadığına bakın. Kim bilir, zamanımızın en iyi klimatologlarından ve bilim adamlarından bazılarını şaşkına çeviren bir sorunu çözen siz olabilirsiniz.