Yenilenebilir enerjide yapay zekâ sürdürülebilirliği nasıl destekliyor?

Toplum olarak uzun süredir fosil yakıtlara bel bağlıyoruz. Geçen yıl enerji kaynaklı küresel karbondioksit emisyonları yeni bir zirveye ulaşarak 34,4 milyar metrik tona çıktı. 2015 tarihli Paris Anlaşması, karbon emisyonlarını azaltarak küresel ısınmayı 2 °C'nin oldukça altında tutmayı amaçlasa da bu hedeflere ulaşmakta hâlâ zorlanıyoruz. Bu gerçekler göz önüne alındığında enerji sektörü yenilenebilir enerjiye yöneliyor.

Yenilenebilir enerji, sürekli yenilenen ve uzun vadede sürdürülebilir olan doğal kaynaklardan elde edilir. Oluşması milyonlarca yıl sürebilen ve kullanıldığında tükenen kömür, petrol ve doğal gaz gibi fosil yakıtların aksine yenilenebilir enerji kaynakları sürekli olarak yenilenebilir. Güneş ışığı, rüzgâr ve jeotermal enerji bu kaynaklara örnektir.

Şekil 1. Yenilenebilir enerji kaynakları.

Ancak yenilenebilir enerjiye geçmek kolay değil. Doğru konumları seçmek, sistemleri entegre etmek ve her şeyin verimli biçimde çalışmasını sağlamak gibi zorluklar var. Enerji sektörü bu zorlukların üstesinden gelmek için yapay zekâ (AI) ve bilgisayarlı görüye yöneliyor. Temiz enerji alanındaki küresel AI pazarının $75,82 milyarı 2030'a kadar aşması bekleniyor. Bu makalede AI ve bilgisayarlı görünün yenilenebilir enerji sektörünü nasıl değiştirdiğini ve sürdürülebilirliği nasıl desteklediğini inceleyeceğiz.

Yapay zekâ ve yenilenebilir enerji: Yeşil enerjiyi daha akıllı hâle getirmek#

Bilgisayarlı görü gibi yapay zekâ teknolojileri, görüntü ve videolardaki değerli bilgileri analiz edip çıkararak yenilenebilir enerji sektörünü dönüştürüyor. Bilgisayarlı görü, makinelerin görsel verileri yorumlamasına ve anlamasına yardımcı olmak için algoritmalardan ve derin öğrenme modellerinden yararlanır. Bu gelişmeler, yenilenebilir enerji operasyonlarını daha verimli, güvenilir ve düşük maliyetli hâle getiriyor.

Yenilenebilir enerjide bilgisayarlı görü kullanmanın başlıca faydaları şunlardır:

• Ekipman denetimini otomatikleştirme: Arızaları erkenden tespit etmek, bakımı zamanında planlamak ve maliyetli arızaları önlemek için ekipmanı otomatik olarak denetleme.
• Enerji üretimini tahmin etme: Elektrik şebekesini daha iyi yönetmek için güneş ve rüzgâr gibi kaynaklardan üretilecek enerjiyi tahmin etme.
• Optimizasyon ve tespit: Binalardaki enerji kullanımını optimize etme, hasarlı güneş panellerini tespit etme ve daha fazlası.

Ancak göz önünde bulundurulması gereken dezavantajlar da var:

• Yüksek başlangıç maliyetleri: AI ve bilgisayarlı görü teknolojilerinin uygulanması, donanım ve yazılım için önemli bir ilk yatırım gerektirebilir.
• Veri kalitesine bağımlılık: Bilgisayarlı görü sistemlerinin etkinliği, büyük ölçüde eğitildikleri verilerin kalitesine ve miktarına bağlıdır; bu durum bazen sınırlayıcı bir etken olabilir.
• Eski sistemlerle entegrasyon zorluğu: Endüstriyel ortamlardaki makineleri yapay zekâyla entegre etmek çoğu zaman zor olabilir.

Faydaları ve dezavantajları göz önünde bulundurarak yenilenebilir enerji sektöründe bilgisayarlı görünün birkaç pratik uygulamasını inceleyelim.

Bilgisayarlı görüyle güneş enerjisi santrallerini yönetme#

Güneş enerjisi santrali, güneş ışığından elektrik üretmek için çok sayıda güneş panelinin kurulduğu geniş bir arazi alanıdır. Güneş enerjisi santralleri, bir güneş panelinin 25 yıllık kullanım ömrü boyunca bilgisayarlı görüyle izlenip yönetilebilir. Örneğin, inşaat aşamasında dronlar ve uydular sahanın yüksek çözünürlüklü görüntülerini çekebilir. Her şeyin doğru kurulduğundan emin olmak için bu görüntüler bilgisayarlı görüyle analiz edilebilir. Yanlış hizalanmış paneller veya hatalı kablolama gibi sorunları erken tespit etmek, maliyetli hataları önleyerek zaman ve para tasarrufu sağlar.

Şekil 2. Bilgisayarlı görüyle güneş paneli kurulumunun izlenmesi ve tasarım planlarıyla karşılaştırılması.

Güneş enerjisi santrali faaliyete geçtiğinde bilgisayarlı görü, verimliliğin korunmasında hayati bir rol oynayabilir. Yüksek çözünürlüklü kameralar güneş panellerinde çatlak, toz birikmesi, yabani otların büyümesi ve güvenlik tehlikeleri gibi sorunları izleyebilir. Bir yapay zekâ sistemi, belirli sorunlar ve bunların konumları hakkında ayrıntılı raporları hızla hazırlayabilir. Bu, bakım çalışanlarının sorunları hızlı ve doğru bir şekilde gidermesine yardımcı olur. Kesintiler en aza indirilir ve güneş enerjisi santrali daha sorunsuz çalışır.

Bilgisayarlı görü sistemleri, bir güneş enerjisi santralinin üzerindeki bulut örtüsü miktarını kontrol etmek için gerçek zamanlı görüntülerden de yararlanabilir. Yapay zekâ, bu bulut verilerini sıcaklık ve nem gibi diğer bilgilerle birleştirerek güneş enerjisi santralinin ne kadar enerji üreteceğini tahmin eder. Bu, enerji arzını planlamaya ve yönetmeye yardımcı olarak güneş enerjisi santralini daha verimli ve güvenilir hâle getirir.

Rüzgâr türbini arızalarını tespit etme#

Yenilenebilir enerjinin bir diğer önemli kaynağı rüzgârdır. Rüzgâr türbinleri rüzgâr enerjisini elektriğe dönüştürür. Diğer tüm makineler gibi bu türbinler de aşınmaya ve yıpranmaya maruz kalır. Rüzgâr türbini kanatlarında yüzey hasarını tespit etmek, en iyi performansı sağlar ve maliyetli kesintileri önler. Geleneksel denetim yöntemlerinde çoğu zaman birinin elle kontrol için kuleye çıkması gerekir; bu işlem çok tehlikeli, zaman alıcı ve maliyetli olabilir. AI tüm süreci kolaylaştırır.

Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, dronlarla veya yerdeki yüksek çözünürlüklü kameralarla çekilen türbin kanadı görüntülerini ve videolarını analiz edebilir. Bu AI modelleri, kanatlardaki ön kenar erozyonu, çatlaklar, yıldırım çarpması hasarı, katman ayrılması ve yüzey lekeleri gibi çeşitli hasar ve kusurları belirlemek için nesne algılama, örnek segmentasyonu ve görüntü sınıflandırma gibi görevlerden yararlanır. Bu tür modelleri eğitmek için Ultralytics Platform'daki YOLO Etiketli Rüzgâr Türbini Yüzey Hasarı gibi herkese açık veri kümeleri kullanılabilir. Bunun yanı sıra AI sistemleri yerel kuş popülasyonlarını izleyebilir ve kuşları uzaklaştırmak için başka sistemlerle entegre olarak kanatların daha fazla zarar görmesini önleyip kuşları koruyabilir.

Şekil 3. Bilgisayarlı görüyle rüzgâr türbinlerinde yüzey hasarı tespitine örnek (Kaynak: labellerr.com).

Gelgit türbinleri ve deniz ekosistemleri#

Gelgitler de iyi bir yenilenebilir enerji kaynağıdır, ancak gelgit enerjisi göz önünde bulundurulması gereken bazı noktaları beraberinde getirir. Gelgit türbinleri çevredeki deniz ekosistemine zarar verir. Deniz canlılarının hareketlerini engeller ve onları kanatlarının arasına sıkıştırabilir. Bu türbinlerin çıkardığı su altı gürültüsü, bazı deniz canlılarının iletişimini de bozabilir. Bu engelleri aşmak için çeşitli AI teknolojileri kullanılabilir.

Bu deniz ekosistemleri hakkında çok az şey biliyoruz. Bu nedenle buralardan enerji elde etmeden önce bu ortamları ayrıntılı biçimde araştırmak ve incelemek için ileri teknolojilerden yararlanmak önemlidir. Amerika Birleşik Devletleri Enerji Bakanlığının sağladığı fonla Plainsight ve MarineSitu gibi şirketler, gelgit türbinleri ve dalga enerjisi dönüştürücüleri için yapay zekâ tabanlı çevre izleme sistemleri oluşturmak üzere iş birliği yapıyor. Bu sistemlerde son teknoloji görsel modeller ve su altı kameraları kullanılıyor.

Şekil 4. Balıkları tespit etmek için Ultralytics YOLOv8 bilgisayarlı görü modelinin kullanılması.

Yapay zekâ sayesinde deniz ekosistemlerini anlayabiliriz. Ayrıca araştırmacıların türbin kurmak için bir saha ararken soruları yanıtlamasına yardımcı olur. Örneğin bir araştırmacı, bölgedeki balık popülasyonunu ve diğer su canlılarını ya da bölgede nesli tükenmekte olan türlerin bulunup bulunmadığını öğrenmek isteyebilir. Bu sistemler, saha seçimi ve inşaat tamamlandıktan sonra da çevreyi ve türbinleri izlemek için kullanılabilir.

Yapay zekâyla jeotermal santraller için saha seçimi#

Yenilenebilir enerjinin bir başka kaynağı da jeotermal santraller olabilir. Bu santraller elektrik üretmek için Dünya'nın doğal ısısından yararlanır. Geleneksel olarak bu santraller beklenmedik ekipman arızaları, maliyetli onarımlar ve verimsiz saha seçimi gibi zorluklarla karşılaşır. Yapay zekâ sistemleri, büyük miktarda veriyi analiz ederek, örüntüleri belirleyerek ve sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin ederek jeotermal santrallerin işleyişini iyileştirebilir. Yapay zekâ desteğiyle önceden harekete geçmek, santralin sorunsuz çalışmasını sağlar ve pahalı onarımların önüne geçmeye yardımcı olur.

Şekil 5. Jeotermal enerji santrali. Görsel kaynağı: Envato Elements.

AI'ın jeotermal santrallerle ilgili en ilginç uygulamalarından biri, santralin nereye kurulacağına karar verirken ortaya çıkar. AI kullanarak jeotermal santraller için saha seçmek, ideal konumu bulmak üzere uydu görüntülerinden ve coğrafi verilerden yararlanmayı içerir. AI; jeolojik özellikler, ısı akışı ve yüzey sıcaklıkları gibi çeşitli etkenleri analiz ederek enerji çıkarımı için en uygun sahaları belirleyebilir. İdeal olarak yeni bir santral, jeotermal enerjiden en yüksek düzeyde yararlanacak şekilde kurulmalıdır. Ayrıca AI; çevresel etkiyi, altyapıya erişimi ve olası riskleri değerlendirmeye yardımcı olarak saha seçimini daha kapsamlı ve isabetli hâle getirebilir.

Karbon ayak izini azaltmak için yapay zekâdan yararlanan girişimler#

Çevresel sorunlarla mücadelede yapay zekânın önemi giderek daha belirgin hâle geliyor. Boston Consulting Group (BCG) tarafından yapılan bir anket, kamu ve özel sektördeki iklim ve yapay zekâ liderlerinin %87'sinin iklim değişikliğiyle mücadelede ileri analitik ve yapay zekânın değerini kabul ettiğini ortaya koydu. Ayrıca özel sektör liderlerinin %67'si, hükümetlerin çevresel girişimlerde yapay zekâ entegrasyonunu desteklemek için daha proaktif adımlar atması gerektiğine inanıyor.

Yapay zekâ ve bilgisayarlı görüyle yenilenebilir enerji sektörünü dönüştüren ve sürdürülebilir kalkınmayı destekleyen bazı girişimlere göz atalım:

• SmartHelio: Güneş enerjisi sistemlerinin performansını ve ömrünü artırmak için güneş enerjisi santrallerindeki sorunları uzaktan teşhis eden, arızaları öngören ve yapay zekâyla gerçek zamanlı çözümler sunan İsviçreli bir girişim.
• Enfor: Bu Danimarkalı girişim, enerji israfını ve karbon ayak izini azaltmak için hava durumu, arazi yapısı ve santral verilerine dayanarak yenilenebilir enerji üretimini ve tüketimini tahmin edip optimize etmek amacıyla yapay zekâdan yararlanıyor.
• Nova Innovation: Avrupa'daki bir konsorsiyuma liderlik eden Nova Innovation, gelgit türbinlerinin performansını iyileştirmek ve gelgit enerjisinin ticarileşmesini hızlandırmak için yapay zekâdan yararlanarak düşük karbonlu bir alternatif sunuyor.
• Solavio: Güneş panelleri için yapay zekâ destekli otonom temizlik çözümleri sunan Hintli bir girişim. Temizlik programlarını optimize ederek güneş enerjisi üretiminin verimliliğini artırıyor ve karbon ayak izini azaltıyor.

Kapanış#

AI teknolojileri; bakım ihtiyaçlarını öngörerek, sorunları erken tespit ederek, çevresel koşulları izleyerek ve yeni güneş enerjisi santralleri ile rüzgâr türbinleri için en iyi sahaları bularak yenilenebilir enerji sektörünü yeniden şekillendiriyor. Bu AI uygulamaları yenilenebilir enerjiyi daha verimli, güvenilir ve sürdürülebilir hâle getiriyor. Sektör ilerledikçe AI'ın daha fazla temiz enerji üretimini desteklemesi ve daha sağlıklı bir gezegene katkıda bulunması muhtemel.

Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misin? Topluluğumuzla bağlantı kur! GitHub depomuzu inceleyerek, yapay zekâyı sağlık hizmetleri ve tarım gibi çeşitli sektörlerde yenilikçi çözümler geliştirmek için nasıl kullandığımız hakkında daha fazla bilgi edin. Bizimle iş birliği yap, yenilik yap ve öğren!