Yapay Zeka Uygulamaları Su Kaynaklarını Azaltabilir
Üsküdar Üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu (SHMYO) Sağlık Bilimleri Enstitüsü Müdür Yardımcısı Dr. Öğr. Üyesi İnci Karakaş, yapay zeka uygulamaları için yer altı veya yüzeysel su kaynaklarından çekilen suların kullanılabilir su kaynağını azaltabildiğini belirtti.
Üsküdar Üniversitesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu (SHMYO) Sağlık Bilimleri Enstitüsü Müdür Yardımcısı Dr. Öğr. Üyesi İnci Karakaş, yapay zeka uygulamaları için yer altı veya yüzeysel su kaynaklarından çekilen suların kullanılabilir su kaynağını azaltabildiğini belirtti.
Açıklamada görüşlerine yer verilen Dr. Öğr. Üyesi İnci Karakaş, yapay zeka uygulamalarının kullandığı su kaynakları ve çevre konusunu değerlendirdi.
Yapay zeka uygulamalarının çevresel açıdan pek çok avantajı bulunduğunu belirten Karakaş, bu uygulamalarla enerji tüketiminin analiz edilebildiğini, potansiyel tasarruf alanları belirlenerek, enerjinin en iyi şekilde kullanılmasının sağlanabildiğini ifade etti.
Karakaş, "Su kaynakları açısından ise su tüketimini belirleyen algoritmalar ile suya olan ihtiyaç en aza indirilerek kısıtlı olan kullanılabilir su kaynakları korunabiliyor ve akıllı sulama sistemleriyle ürün çeşidine özel sulama sistemleri geliştirilebiliyor." ifadelerini kullandı.
Yapay zeka ile ilgili son araştırmalar incelendiğinde, GPT-3 ve BLOOM gibi çeşitli modellerin ciddi miktarda su ve enerji tüketimine yol açabileceğinin belirtildiğini aktaran Karakaş, şunları kaydetti:
"Kaliforniya Üniversitesi'nde yapılan çalışmada, artan yapay zeka uygulamalarıyla 2027 yılında 4,2-6,6 milyar metreküp su tüketilebileceği tahmin ediliyor. Hızla artan nüfus ve tükenen doğal su kaynakları sebebiyle içilebilir, kullanılabilir suya erişmedeki zorluk insanlığın paylaştığı en acil sorunlardan biri olduğu için de bu durum oldukça endişe verici. Çeşitli yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve çalıştırılması esnasında ekipmanların aşırı ısınmasını önlemek amacıyla soğutma sistemlerinde kullanılan suyun miktarının net olarak belirtilmesi çevresel açısından önemli olacaktır. Bir ürün veya hizmet üretmek için kullanılan tatlı su miktarını gösteren su ayak iziyle karbon ayak izinin de çevresel açıdan sürdürülebilir yapay zeka modelleri oluşturmak için ortaya konması gerekiyor."
"İçilebilir ve kullanılabilir nitelikteki su kaynağı sınırlı"
Dr. Öğr. Üyesi İnci Karakaş, içilebilir ve kullanılabilir nitelikteki su kaynağının sınırlı ve dünya genelinde eşit olmayan bir şekilde dağıldığının altını çizerek, "Tarımsal veya kentsel amaçlarla, yapay zeka uygulamaları için de yer altı veya yüzeysel su kaynaklarından çekilen sular, kullanılabilir su kaynağını azaltabiliyor. Yer altından ve yüzeysel su kaynaklarından sular çekildikten sonra, su kalitesinde meydana gelen değişim sonraki kullanımlar için su stresi seviyelerine katkıda bulunuyor. Küresel su kaynakları hem miktar hem de kalite açısından yetersiz kalarak, su kıtlığı riski ile karşı karşıya kalınabiliyor." açıklamalarında bulundu.
Yapay zeka uygulamaları tarafından kullanılan su kaynaklarıyla ilgili yeterince farkındalık oluşmadığını belirten Karakaş, "Uygulamaların geliştirilip, çalıştırılması esnasında tüketilen su miktarları net olarak ortaya konmadığından, suyun sürdürülebilirliğini sağlamak çok zor olabilir. Su ayak izinin belirtilmemesi, gelecekte çevresel açıdan sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları önünde potansiyel engel de oluşturabilir. Sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları açısından su ayak izi ve karbon ayak izinin birlikte değerlendirilmesi önemli." değerlendirmelerinde bulundu.
"Yapay zeka uygulamalarının çevresel açıdan oluşturabileceği riskler ortaya konmalı"
Yapay zeka uygulamalarının, çevre bilimi, sağlık, eğitim ve araştırma, bilimsel yayıncılık, dijital asistanlar, ulaşım ve lojistik, finans ve çeviri gibi alanlarda kullanılabildiğine dikkati çeken Dr. Öğr. Üyesi İnci Karakaş, şu bilgileri verdi:
"Hayatımızın pek çok alanında kullanılan yapay zeka uygulamalarının çevresel açıdan oluşturabileceği riskler ortaya konmalı. Yapay zeka programları karmaşık olduğundan diğer bilgi işlem sistemlerinden daha fazla enerjiye ihtiyaç duyuyor. Yapay zeka araçlarının tam olarak ne kadar enerji harcadığını tespit etmek ise son derece zor. 2022 yılında yapılan bir çalışmada, BLOOM modelinin eğitilmesi sonucunda 24,7 ton karbondioksit emisyonu ekipman üretimi ve modelin çalıştırılması sonucunda ise 50,5 ton karbondioksit emisyonu yaydığı tahmin edilmiş. Karbondioksit sera gazı emisyonları içerisinde en büyük paya sahip olduğu görülüyor. Artan sanayileşme ve nüfus artışıyla birlikte, yapay zeka uygulamalarının da karbondioksit emisyonlarını yükseltmesiyle atmosferdeki sıcaklığın artarak, küresel ısınmanın etkileri daha ciddi hissedilebilir."
