Yapay zekâ çevreyi nasıl etkiliyor ve sürdürülebilirliği nasıl destekliyor?

Günlük eylemlerimizin çoğu çevre üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Nitekim gezegenimizin kara alanlarının yaklaşık %75'i insan faaliyetleri nedeniyle şimdiden değişime uğradı. Bu durum küresel ısınma, biyolojik çeşitlilik kaybı ve kirlilik gibi sorunlara katkıda bulunuyor.

Bu etkinin arkasındaki başlıca etkenlerden biri, giderek artan enerji ihtiyacımızdır. Nüfus arttıkça ve konut, ulaşım ve ürünlere yönelik talep büyüdükçe enerji talebi de yükselir.

Sonuç olarak karbon ayak izi büyür; hava, su ve diğer doğal kaynaklar üzerindeki baskı artar ve çevresel sürdürülebilirlik işletmeler ve politika yapıcılar için öncelikli bir konu hâline gelir. Bu etkiyi daha iyi anlamak ve yönetmek için sektörler ve hükümetler yapay zekâ gibi teknolojilere giderek daha fazla yöneliyor.

Örneğin, makinelerin görüntü ve videolardaki görsel bilgileri yorumlamasını sağlayan bir yapay zekâ dalı olan bilgisayarlı görü, ekosistemleri izlemek ve büyük ölçekli operasyonların çevresel ayak izini değerlendirmek için kullanılıyor.

Özellikle Ultralytics YOLO11 ve daha yeni Ultralytics YOLO26 gibi bilgisayarlı görü modelleri, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekler. Bu yetenekler, ekiplerin kirlilik, atık birikimi veya bitki örtüsündeki değişiklikler gibi doğal ortamlardaki değişimleri kolayca belirleyip izlemesini sağlar. Sorunları erken fark ederek çevresel sonuçları önlemek için harekete geçebilirler.

Şekil 1. YOLO11 kullanarak plastik atıkları algılama (Kaynak)

Bu yazıda, görü yapay zekâsı ve diğer yapay zekâ teknolojilerinin çevreyi izlemeye ve korumaya nasıl yardımcı olduğunu inceleyeceğiz.

Verimli ve sorumlu yapay zekâ çözümlerinin önemi#

Yapay zekânın çevreci çözümler geliştirmek için nasıl kullanılabileceğine geçmeden önce, sorumlu yapay zekâ geliştirmenin çevreyi nasıl etkilediğine daha yakından bakalım.

Yapay zekâ sistemleri sürdürülebilirliği iyileştirme ve iklim değişikliği gibi zorlukların üstesinden gelme potansiyeline sahip olsa da yapay zekâ modellerini eğitmek ve yapay zekâ destekli uygulamaları çalıştırmak da önemli ölçüde işlem gücü ve enerji gerektirir. Bu dengeyi dikkatle yöneterek karbon emisyonlarını azaltmak, enerji kullanımını sınırlamak ve elektronik atıkları en aza indirmek mümkündür.

Örneğin, ormanları izlemek ve bitki örtüsündeki değişiklikleri takip etmek için kullanılan bir bilgisayarlı görü sistemini ele alalım. Böyle bir sistemi çalıştırmak genellikle veri merkezi sunucularına bağlıdır; ekipmanları hem çalıştırmak hem de soğutmak elektrik tüketimini artırır.

Şekil 2. Ağaçları tespit etmek ve saymak için YOLO11 kullanımına bir örnek (Kaynak)

Sorumlu yapay zekâ geliştirme, bu sistemleri daha verimli hâle getirmeye odaklanır. Optimize edilmiş yapay zekâ modelleri, iş yükü yönetimi ve yenilenebilir enerjiyle çalışan veri merkezleri, hayati bilgiler sunmayı sürdürürken yapay zekânın çevresel ayak izini azaltabilir.

Çevresel sürdürülebilirlikte bilgisayarlı görü algoritmalarının rolü#

Çeşitli kuruluşlar, sürdürülebilirliği desteklemek için yapay zekâ kullanmanın sonuçlarını şimdiden görüyor. Yakın tarihli bir ankete göre, sürdürülebilirlik için yapay zekâ kullanan kuruluşların yaklaşık üçte ikisi enerjide yaklaşık %23 tasarruf sağladı. Ayrıca sera gazı emisyonlarında belirgin azalmalar olduğunu bildirdiler.

Peki, bu uygulamada nasıl işliyor? Yapay zekânın somut bir fark yaratabileceğini görmek için bilgisayarlı görünün gerçek dünyadaki sürdürülebilirlik çalışmalarında nasıl kullanıldığını inceleyelim.

Enerji ve kaynakları yönetmek; özellikle fabrikalar, ofis binaları ve veri merkezleri gibi büyük ölçekli sistemlerde karmaşık olabilir. Bu ortamlarda kameralar ve sensörler etkinliği izlemek ve görsel veri toplamak için kullanılabilir. Bu veriler daha sonra çeşitli görevlerde kullanılacak görsel yapay zekâ modellerini eğiten veri kümeleri oluşturmak üzere etiketlenebilir.

İlginç bir örnek güneş enerjisi santrallerinden geliyor. Bu tesislerde geniş güneş paneli dizileri bulunur; panellerin verimli çalışmasını sağlamak, yenilenebilir enerji üretmek ve karbon emisyonlarını azaltmak açısından önemlidir. Böylesine geniş bir alandaki tüm panelleri elle kontrol etmek yavaş ilerleyebilir ve hatalara yol açabilir.

Şekil 3. Bakım gerektiren güneş enerjisi şebekelerine bir bakış (Kaynak)

Yapay zekâ, özellikle de görsel yapay zekâ, bu noktada yardımcı olabilir. Nesne tespiti ve örnek segmentasyonunu destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi modelleri kullanan bir görsel sistem, her paneli izleyerek kir birikmesi, gölgelenme, çatlak veya hizalama bozukluğu gibi sorunları tespit edebilir.

Çevresel sürdürülebilirliği destekleyen görsel yapay zekâ uygulamaları#

Yapay zekânın sürdürülebilirliği nasıl destekleyebileceğini artık daha iyi anladığımıza göre, bilgisayarlı görünün uygulamadaki kullanımını gösteren birkaç örneği ele alalım.

Kameralar ve drone’larla ekosistemleri izleme#

Büyük ekosistemleri takip etmek her zaman zor olmuştur. Ormanlar, kıyı şeritleri ve açık deniz alanları çok geniştir; geleneksel izleme yöntemleri ise planlı saha ziyaretlerine dayanır. Bu kontroller yalnızca belirli aralıklarla yapıldığından, yaban hayatı faaliyetlerindeki veya habitat koşullarındaki kısa süreli değişiklikler çoğu zaman gözden kaçar.

Görü yapay zekâsı, bu izlemenin nasıl yapıldığını değiştirebilir. Kameralar ve dronlar bilgisayarlı görü çözümleriyle entegre edildiğinde ekosistemleri ara sıra kontrol etmek yerine kesintisiz izleyebilir.

Bu sistemlerin çoğu doğrudan kameralar veya drone’lar üzerinde de çalışabilir; böylece görüntüler ve videolar sahada analiz edilebilir. Bu, enerji kullanımını azaltır ve büyük miktarda verinin uzaktaki sunuculara gönderilmesini önler.

Buna iyi bir örnek, Avrupa’daki Kaskasi açık deniz rüzgâr çiftliğidir. Burada yüksek çözünürlüklü kameralara sahip drone’lar, rüzgâr çiftliğinin çevresindeki kuşları ve deniz memelilerini takip eder.

Bu sırada sabit kameralar ve su altı araçları, su yüzeyinin altındaki deniz canlılarını gözlemler. Bu sayede ekipler, ekosistemin doğal dengesini korurken hayvanların hareketleri ve çevresel değişiklikler hakkında bilgi edinebilir ve bilinçli kararlar alabilir.

Emisyon kaynaklarını görsel olarak tespit etme ve takip etme#

Emisyon kaynaklarını bazen yerden tespit etmek zor olabilir. Gaz sızıntıları, endüstriyel duman ve ısı birikimi geniş alanlara yayılabilir ve rutin denetimlerde fark edilmeyebilir. Bu durum, erken tespiti zorlaştırır ve emisyonların zaman içinde nasıl değiştiğini anlamamızı kısıtlar.

Bilgisayarlı görü sayesinde emisyonlar daha doğru ve daha geniş ölçekte izlenebilir. Ultralytics YOLO11 gibi görü yapay zekâ modelleri, duman, gaz bulutları veya olağandışı ısı örüntüleri gibi görsel belirtileri algılamak için uydu ya da hava görüntülerini analiz edebilir.

Şekil 4. YOLO11 yardımıyla dumanı segmentlere ayırma (Kaynak)

Bu yaklaşım iklim bilimciler ve iklim teknolojisi alanında çalışan ekipler tarafından benimseniyor. Ekipler, geniş bölgelerde metan ve diğer sera gazlarını izlemek için uydu görüntülerini görsel analizle birleştiriyor. Düzenli görsel takip, temiz enerjiye geçişi ve yapay zekâ geliştirmeyi destekleyerek fosil yakıt kullanımını ve küresel emisyonları azaltmayı kolaylaştırıyor.

Çevresel değişimi takip etmek için uydu ve hava görüntülerinden yararlanma#

Doğadaki tüm değişiklikler kolayca fark edilmez. Bazıları zamanla ortaya çıkar; örneğin yol kenarındaki ağaçların azalması veya kurak arazilerin çiftliklere doğru yayılması gibi. Bu değişiklikler geniş alanlarda ve yavaş yavaş gerçekleştiğinde ayrıntıları gözden kaçırmak kolaydır.

Bilgisayarlı görü bu değişikliklerin tespitini kolaylaştırır. Görüntü modelleri, büyük uydu ve hava görüntüsü veri kümelerini analiz etmek ve farklı konumların farklı zamanlarda nasıl göründüğünü karşılaştırmak için kullanılabilir. Raporlara veya elle yapılan kontrollere dayanmak yerine, görsel ipuçlarını kullanarak arazi, bitki örtüsü veya su örüntülerinin nerelerde değişmeye başladığını gösterir.

Örneğin, görüntü segmentasyonu kullanan görsel modeller şehirlerdeki veya ormanlardaki ağaç örtüsünü haritalandırabilir; böylece bitki örtüsünün nerede bulunduğunu ve ne kadar yoğun olduğunu belirlemeye yardımcı olur. Bilgisayarlı görü, görülebilen unsurlara odaklanarak araştırmacıların yenilenebilir enerji, su tüketimi ve enerji santralleri hakkında bilgi sağlayan örüntüleri anlamasına imkân tanır.

Sürdürülebilirlikte görsel yapay zekânın artıları ve eksileri#

Sürdürülebilirliği desteklemek için yapay zekâdan, özellikle de görsel yapay zekâdan yararlanmanın başlıca faydaları şunlardır:

• Veriye dayalı içgörüler: Görsel verilerin sürekli analizi, kuruluşların enerji kaynakları ve sürdürülebilirlik stratejileri hakkında bilinçli kararlar almasını sağlar.
• Yapay zekânın kendi çevresel etkisinin azaltılması: Optimize edilmiş modeller ve enerji tasarruflu veri merkezleri kullanan yapay zekâ sistemleri, kendi karbon ayak izlerini ve enerji tüketimlerini en aza indirebilir, genel çevresel maliyetleri düşürebilir.
• Uyumun güçlendirilmesi: Otomatik izleme, kuruluşların çevre düzenlemelerine ve sürdürülebilirlik hedeflerine daha kolay uymasına yardımcı olabilir.

Görsel yapay zekâ çeşitli avantajlar sunsa da göz önünde bulundurman gereken bazı pratik kısıtlamalar vardır:

• Veri kalitesi: Görü yapay zekâsının etkili çalışması için net görüntü ve videolara ihtiyacı vardır. Yetersiz aydınlatma, kötü hava koşulları veya görüşü engellenen kameralar, sistemin değişiklikleri doğru algılamasını zorlaştırabilir.
• Beceri gereksinimleri: Görsel yapay zekâyı etkili biçimde uygulamak ve yönetmek; yapay zekâ, bilgisayarlı görü ve veri yönetimi alanlarında teknik uzmanlığa sahip eğitimli personel gerektirir.
• Bakım: Kameralar, drone’lar ve sensörler gibi donanımların kesintisiz ve doğru izleme yapabilmesi için düzenli olarak kontrol edilmesi ve bakımının yapılması gerekir.

Farklı yapay zekâ araçlarının sürdürülebilirliğe katkısı#

Görsel yapay zekânın yanı sıra diğer yapay zekâ teknolojileri de sürdürülebilirliği destekleyebilir. Çevresel etkiyi azaltmaya ve verimliliği artırmaya nasıl yardımcı oldukları şöyle:

• Büyük dil modelleri (LLMs): LLM'ler görüntüler yerine metne odaklanır. ChatGPT, Claude ve Gemini gibi araçlar büyük miktarda bilgiyi hızla okuyup analiz edebilir. Sürdürülebilirlik alanında iklim raporlarını, politikaları ve enerji ile kaynak kullanımına ilişkin verileri incelemek için kullanılabilir, böylece ekiplerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilirler.
• Üretken yapay zekâ: Bu yapay zekâ teknolojisi, ekiplerin gerçek dünyada herhangi bir şey inşa etmeden önce fikirleri değerlendirmesini sağlar. Binalar, altyapı veya süreçler için tasarımlar oluşturmak üzere kullanılabilir; daha az kaynak kullanan ve daha az atık ile emisyon üreten seçenekleri öne çıkarır.
• Optimizasyon tabanlı sistemler: Bu sistemler, enerji yönetiminden lojistik planlamaya kadar operasyonların verimliliğini artırır. Küçük iyileştirmeler bile enerji tüketimini düşürebilir, emisyonları azaltabilir ve enerji santralleri üzerindeki yükü hafifletebilir.

Önemli çıkarımlar#

Yapay zekânın çevresel etkisi, sürdürülebilirlik açısından önemli bir değerlendirme konusu hâline geliyor. Özellikle görü yapay zekâsı, çevredeki değişimleri izlememizi, verimsizlikleri tespit etmemizi ve enerji kullanımı hakkında daha akıllı kararlar almamızı sağlar. Bu da atığı azaltır, enerji tüketimini optimize eder ve sektörlerin daha düşük çevresel ayak izine sahip, daha sürdürülebilir bir geleceğe yönelmesine yardımcı olur.

Yapay zekâyla ilgileniyor musun? Topluluğumuza katıl ve tarımda bilgisayarlı görü ile otomotivde görsel yapay zekâ hakkında bilgi edin. Bilgisayarlı görüye başlamak için lisans seçeneklerimize göz at. Keşfetmeye devam etmek için GitHub depomuzu ziyaret et.