Yapay zeka çevreyi nasıl etkiler ve sürdürülebilirliği nasıl destekler?

Günlük hayatımızda yaptığımız birçok şey çevre üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Aslında, gezegenimizin yaklaşık %75'i insan faaliyetleri nedeniyle zaten değişime uğramıştır. Bu durum, küresel ısınma, biyolojik çeşitliliğin kaybı ve kirlilik gibi sorunlara katkıda bulunmaktadır.

Bu etkinin arkasındaki en önemli faktör, enerjiye olan ihtiyacımızın giderek artmasıdır. Nüfus arttıkça ve konut, ulaşım ve mal talebi büyüdükçe, enerji talebi de artmaktadır. 

Sonuç olarak, bu durum daha büyük bir karbon ayak izine yol açarak hava, su ve diğer doğal kaynaklar üzerinde daha fazla baskı oluşturmakta ve çevresel sürdürülebilirliği işletmeler ve politika yapıcılar için önemli bir öncelik haline getirmektedir. Bu etkiyi daha iyi anlamak ve yönetmek için endüstriler ve hükümetler, yapay zeka gibi en son teknolojilere giderek daha fazla yönelmektedir. 

Örneğin, makinelerin görüntü ve videolardan görsel bilgileri yorumlamasını sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayar görüşü, ekosistemleri izlemek ve büyük ölçekli operasyonların çevresel ayak izini değerlendirmek için kullanılıyor.

Özellikle, bilgisayar görme modelleri gibi Ultralytics YOLO11 ve yakında çıkacak olan Ultralytics gibi bilgisayar görme modelleri, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekler. Bu özellikler, ekiplerin kirlilik, atık birikimi veya bitki örtüsündeki değişiklikler gibi doğal ortamlardaki track kolayca belirleyip track etmesini sağlar. Sorunları erken tespit ederek, çevresel sonuçları önlemek için harekete geçebilirler.

‍

Bu makalede, Vision AI ve diğer AI teknolojilerinin çevreyi izlemeye ve korumaya nasıl yardımcı olduğunu inceleyeceğiz. Hadi başlayalım! 

Verimli ve sorumlu AI çözümlerinin önemi

AI'nın yeşil çözümler oluşturmak için nasıl kullanılabileceğine dalmadan önce, sorumlu AI geliştirmenin çevreye nasıl etki ettiğini daha yakından inceleyelim.

AI sistemleri sürdürülebilirliği artırma ve iklim değişikliği gibi zorlukları ele alma potansiyeline sahip olsa da, AI modellerini eğitmek ve AI destekli uygulamaları çalıştırmak için önemli miktarda bilgi işlem gücü ve enerji gereklidir. Bu dengeyi dikkatli bir şekilde yöneterek karbon emisyonlarını azaltmak, enerji kullanımını sınırlamak ve elektronik atıkları en aza indirmek mümkündür.

Örneğin, ormanları izlemek ve bitki örtüsündeki track için kullanılan bir bilgisayar görme sistemini ele alalım. Bu tür bir sistemi çalıştırmak genellikle veri merkezi sunucularına bağlıdır ve ekipmanın çalıştırılması ve soğutulması yoluyla elektrik tüketimini artırır.

‍

‍

Sorumlu AI geliştirme, bu sistemleri daha verimli hale getirmeye odaklanır. Optimize edilmiş AI modelleri, iş yükü yönetimi ve yenilenebilir enerjiyle çalışan veri merkezleri, AI'nın çevresel ayak izini azaltırken aynı zamanda hayati önem taşıyan içgörüler sunmaya devam edebilir.

Çevresel sürdürülebilirlikte bilgisayar görme algoritmalarının rolü

Çeşitli kuruluşlar, sürdürülebilirliği desteklemek için yapay zeka kullanmanın sonuçlarını şimdiden görmeye başladı. Yakın zamanda yapılan bir ankette, sürdürülebilirlik için yapay zeka kullanan kuruluşların yaklaşık üçte ikisinin %23 civarında enerji tasarrufu sağladığı ortaya çıktı . Ayrıca, sera gazı emisyonlarında da belirgin bir azalma olduğu bildirildi .

Peki, bu aslında nasıl çalışıyor? Yapay zekanın somut bir fark yaratabileceğini görmek için, bilgisayar görüşünün gerçek dünyadaki sürdürülebilirlik çabalarında nasıl uygulandığını inceleyelim. 

Enerji ve kaynakların yönetimi, özellikle fabrikalar, ofis binaları ve veri merkezleri gibi büyük ölçekli sistemlerde karmaşık olabilir. Bu ortamlarda, kameralar ve sensörler faaliyetleri izlemek ve görsel veriler toplamak için kullanılabilir. Bu veriler daha sonra, çeşitli görevler için Vision AI modellerini eğiten veri kümeleri oluşturmak üzere açıklama eklenebilir.

İlginç bir örnek güneş enerjisi santrallerinden geliyor. Bu tesislerde çok sayıda güneş paneli bulunuyor ve bunların verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak, yenilenebilir enerji üretimi ve karbon emisyonlarının azaltılması açısından önemlidir. Bu kadar geniş bir alandaki tüm panelleri manuel olarak kontrol etmek zaman alıcı ve hataya açık bir işlem olabilir.

‍

Bu noktada yapay zeka, özellikle de Görsel Yapay Zeka yardımcı olabilir. Nesne algılama ve örnek segmentasyonunu YOLO11 gibi modeller kullanılarak, bir görsel sistem her bir paneli izleyerek kir birikimi, gölgelenme, çatlaklar veya yanlış hizalama gibi sorunları tespit edebilir. 

Çevresel sürdürülebilirliği destekleyen Vision AI uygulamaları

Artık AI'nın sürdürülebilirliği nasıl destekleyebileceğini daha iyi anladığımıza göre, bilgisayar görüşünün nasıl çalıştığını gösteren birkaç uygulamayı ele alalım. 

Kameralar ve insansız hava araçları kullanarak ekosistemleri izleme

Büyük ekosistemleri izlemek her zaman zor olmuştur. Ormanlar, kıyı şeridi ve açık deniz alanları çok geniştir ve geleneksel izleme yöntemleri planlı ziyaretlere dayanır. Bu kontroller sadece periyodik olarak yapıldığından, yaban hayatındaki faaliyetlerdeki veya habitat koşullarındaki kısa vadeli değişiklikler genellikle gözden kaçar.

Vision AI, bu izleme sürecini değiştirebilir. Kameralar ve dronlar bilgisayar görme çözümleriyle entegre edildiğinde, ekosistemleri ara sıra kontrol etmek yerine sürekli olarak izleyebilirler. 

Bu sistemlerin çoğu, kameralar veya dronlar üzerinde doğrudan çalışabilir ve görüntülerin ve videoların yerinde analiz edilmesini sağlar. Bu, enerji kullanımını azaltır ve uzak sunuculara büyük miktarda veri gönderilmesini önler.

Bunun iyi bir örneği, Avrupa'daki Kaskasi açık deniz rüzgar çiftliğidir. Burada, yüksek çözünürlüklü kameralara sahip insansız hava araçları, rüzgar çiftliği çevresindeki track ve deniz memelilerini track . 

Bu arada, sabit kameralar ve su altı araçları su altındaki deniz yaşamını izliyor. Bu sayede ekipler, hayvanların hareketleri ve çevresel değişiklikler hakkında bilgi edinebiliyor ve ekosistemin doğal dengesini bozmadan bilinçli kararlar alabiliyor.

Emisyon kaynaklarını görsel olarak tespit etme ve izleme

Bazen emisyon kaynaklarını yerden tespit etmek zor olabilir. Gaz kaçakları, endüstriyel duman ve ısı birikimi geniş alanlara yayılabilir ve rutin denetimler sırasında fark edilmeyebilir. Bu durum erken tespiti zorlaştırır ve emisyonların zaman içinde nasıl değiştiğine dair anlayışımızı sınırlar.

Bilgisayar görüşü ile emisyonlar daha doğru ve daha geniş ölçekte izlenebilir. YOLO11 gibi görsel yapay zeka modelleri, uydu veya hava görüntülerini analiz etmek için YOLO11 ve duman, gaz bulutları veya olağandışı ısı desenleri gibi detect işaretleri detect .

‍

‍

Bu yaklaşım, iklim bilimcileri ve iklim teknolojisi alanında çalışan ekipler tarafından benimsenmektedir. Uydu görüntülerini görsel tabanlı analizlerle birleştirerek geniş bölgelerdeki metan ve diğer sera gazlarını izlemektedirler. Düzenli görsel izleme, temiz enerjiye geçişi ve yapay zeka gelişimini destekleyerek fosil yakıt kullanımının ve küresel emisyonların azaltılmasını kolaylaştırmaktadır.

track değişiklikleri track için uydu ve hava görüntülerinin kullanılması

Doğadaki tüm değişiklikler fark edilebilir değildir. Bazıları zamanla gerçekleşir, örneğin yol kenarındaki ağaçların azalması veya çiftliklerdeki kuru arazilerin yayılması gibi. Bu ayrıntılar, yavaş yavaş ve geniş alanlarda gerçekleştiğinde gözden kaçması kolaydır. 

Bilgisayar görüşü, bu değişiklikleri detect etmeyi kolaylaştırır. Görüş modelleri, uydu ve hava görüntülerinden oluşan büyük veri kümelerini analiz etmek ve farklı konumların farklı zamanlarda nasıl göründüğünü karşılaştırmak için kullanılabilir. Raporlara veya manuel kontrollere güvenmek yerine, görsel ipuçlarını kullanarak arazi, bitki örtüsü veya su modellerinin nerede değişmeye başladığını gösterir.

Örneğin, görme modelleri, görüntü segmentasyonu kullanarak şehirler veya ormanlar genelinde ağaç örtüsünü haritalayabilir ve bu da bitki örtüsünün nerede bulunduğu ve ne kadar yoğun olduğu konusunda fikir verir. Bilgisayar görme, görünür olanlara odaklanarak araştırmacıların yenilenebilir enerji, su tüketimi ve enerji santralleri hakkında bilgi sağlayan kalıpları anlamalarını sağlar. 

Sürdürülebilirlikte Vision AI'nın artıları ve eksileri

Sürdürülebilirliği desteklemek için yapay zeka, özellikle de görme yapay zekasının kullanımının bazı önemli faydaları şunlardır:

• Veriye dayalı içgörüler: Görsel verilerin sürekli analizi, kuruluşların enerji kaynakları ve sürdürülebilirlik stratejileri hakkında bilinçli kararlar almasını sağlar.
• AI'nın çevresel etkisinin azaltılması: Optimize edilmiş modeller ve enerji verimli veri merkezleri kullanarak, AI sistemleri kendi karbon ayak izlerini en aza indirebilir, enerji kullanımını azaltabilir ve genel çevresel maliyetleri düşürebilir.
• Gelişmiş uyumluluk: Otomatik izleme, kuruluşların çevre düzenlemelerine ve sürdürülebilirlik hedeflerine daha kolay ulaşmasına yardımcı olabilir.

Vision AI çeşitli avantajlar sağlasa da, dikkate alınması gereken birkaç pratik sınırlama vardır: 

• Veri kalitesi: Vision AI, etkili bir şekilde çalışmak için net görüntülere ve videolara ihtiyaç duyar. Yetersiz aydınlatma, kötü hava koşulları veya engellenmiş kamera görüşü, sistemin detect doğru bir şekilde detect zorlaştırabilir.

• Beceri gereksinimleri: Vision AI'yı etkili bir şekilde uygulamak ve yönetmek için AI, bilgisayar görme ve veri yönetimi alanlarında teknik uzmanlığa sahip eğitimli personel gerekir.
• Bakım: Kameralar, insansız hava araçları ve sensörler gibi donanımların sürekli ve doğru izlemeyi sağlamak için düzenli olarak kontrol edilmesi ve bakımı gerekir.

Farklı AI araçlarının sürdürülebilirliğe katkısı

Vision AI'nın ötesinde, diğer AI teknolojileri de sürdürülebilirliği destekleyebilir. İşte bu teknolojilerin çevresel etkiyi azaltmaya ve verimliliği artırmaya nasıl yardımcı olduğu:

• Büyük dil modelleri (LLM'ler): LLM'ler görüntülerden ziyade metinlere odaklanır. ChatGPT GPT-3 gibi araçlar, büyük hacimli bilgileri hızlı bir şekilde okuyup analiz edebilir. Sürdürülebilirlik açısından, iklim raporlarını, politikaları ve enerji ve kaynak kullanımı ile ilgili verileri incelemek için kullanılabilirler ve ekiplerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olurlar.

• Üretken Yapay Zeka: Bu yapay zeka teknolojisi, ekiplerin gerçek dünyada herhangi bir şey inşa etmeden önce fikirleri keşfetmelerini sağlar. Binalar, altyapı veya süreçler için tasarımlar oluşturmak amacıyla kullanılabilir ve daha az kaynak kullanan, daha az atık ve emisyon üreten seçenekleri öne çıkarır.

• Optimizasyon tabanlı sistemler: Bu sistemler, enerji yönetiminden lojistik planlamaya kadar operasyonların verimliliğini artırır. Küçük iyileştirmeler bile enerji tüketimini azaltabilir, emisyonları düşürebilir ve enerji santrallerinin yükünü hafifletebilir.

Önemli çıkarımlar 

AI'nın çevresel etkisi, sürdürülebilirlik açısından önemli bir husus haline gelmektedir. Özellikle Vision AI, çevresel değişiklikleri izlememize, detect ve enerji kullanımı konusunda daha akıllı kararlar almamıza olanak tanır. Bu da israfı azaltır, enerji tüketimini optimize eder ve endüstrilerin daha düşük çevresel ayak izi ile daha sürdürülebilir bir geleceğe doğru ilerlemesine yardımcı olur.

Yapay zeka ile ilgileniyor musunuz? Topluluğumuza katılın ve tarımda bilgisayar görüşü ve otomotivde görsel yapay zeka hakkında bilgi edinin. Bilgisayar görüşüne başlamak için lisans seçeneklerimizi inceleyin. Keşfetmeye devam etmek için GitHub depomuzu ziyaret edin.