Yapay zekanın en umut verici uygulamalarından biri iklim değişikliği modelleme ve tahmin sistemlerinin geliştirilmesidir. Algoritmalar, gelecekteki modelleri tahmin etmek için geçmiş ve güncel iklim verilerini analiz edebilir; bilim adamlarının ve politika yapıcıların fırtınalar, seller veya sıcak hava dalgalarıyla ilişkili mülk hasarını, can kaybını ve sağlık sorunlarını önlemek için programları ve eylemleri daha iyi planlamalarına olanak tanır.
Yapay zeka, tarım ve enerji gibi stratejik sektörlerde doğal kaynakların kullanımını optimize edebilir. Yapay zeka sistemleri toprak nemi, hava koşulları ve mahsul sağlığı gibi değişkenleri analiz edebilir, verimliliği artıran, su ve pestisitlerin daha verimli kullanılmasına olanak tanıyan ve çevresel etkiyi en aza indiren tarımsal uygulamalar önerebilir. Enerji sektöründe yapay zeka, güneş ve rüzgar enerjisini entegre eden dağıtılmış enerji sistemlerini daha verimli hale getirerek elektrik şebekeleri üzerindeki etkiyi ve fosil yakıtlara bağımlılığı azaltabilir. Ayrıca yapay zeka, girdilerin kullanımında ve tedarik zincirlerinin koordinasyonunda iş izleme sistemlerini geliştirebilir, emisyonların azaltılmasındaki ilerleme, doğal kaynaklar üzerindeki etki ve döngüsel ekonomi modellerinin benimsenmesine ilişkin raporlamada şeffaflığı artırabilir.
Bununla birlikte yapay zeka, özellikle artan enerji talebiyle bağlantılı olarak önemli zorluklar da ortaya çıkarıyor. Veri merkezleri ve yapay zeka modeli eğitim süreçleri çok büyük miktarda enerji gerektirir ve bu, yapay zekanın sunmayı amaçladığı bazı çevresel faydaları dengeleyebilir. Massachusetts Amherst Üniversitesi'ne göre, tek bir yapay zeka modelinin eğitimi, tüm yaşamları boyunca beş arabanın saldığı kadar CO2 salımına neden olabiliyor.
Veri merkezlerine olan talebin artması, ülkelerin ve şirketlerin karbon emisyonlarını azaltma taahhütlerini riske atıyor. Suudi Arabistan, İrlanda ve Malezya gibi ülkelerde veri merkezlerinden planlanan enerji talebi halihazırda mevcut yenilenebilir enerji kapasitesini aşıyor. Amerika Birleşik Devletleri'nde yapay zeka kullanımının Joe Biden hükümeti tarafından taahhüt edilen iddialı emisyon azaltma hedeflerini sınırlayabileceği öngörülüyor. Bloomberg'e göre, aralarında ABD, Çin ve Hindistan'ın da bulunduğu yalnızca 16 ülke, dünyada faaliyet gösteren veya açmak üzere olan 7.000 veri merkezinden daha fazla elektrik tüketiyor.
Bu etkiyi azaltmak için enerji açısından daha verimli yapay zeka teknolojileri geliştirmek çok önemlidir. Araştırmacılar daha az bilgi işlem gücü ve daha verimli donanım gerektiren algoritmalar üzerinde çalışıyor. Yapay zekanın karbon ayak izini önemli ölçüde azaltmanın en etkili çözümü, veri merkezlerinin yenilenebilir enerjiye dayanmasıdır. Ancak talebin baş döndürücü bir şekilde artması ve ihtiyaç duyulacak devasa miktardaki enerji nedeniyle Microsoft ve Amazon gibi en büyük şirketler, arzı sağlamak için nükleer enerjiyi bile düşünüyor. Günümüzde pek çok veri merkezi, iletim hatlarının eksikliği ve bunların modernleştirilmesi ihtiyacı nedeniyle darboğazlarla karşı karşıyadır ve zaten aşırı yüklenmiş elektrik şebekeleri ve yüksek enerji maliyetleriyle karşı karşıya olan yerel topluluklarla çatışmalarla karşı karşıyadır.
Yapay zeka, tarım ve enerji gibi stratejik sektörlerde doğal kaynakların kullanımını optimize edebilir. Yapay zeka sistemleri toprak nemi, hava koşulları ve mahsul sağlığı gibi değişkenleri analiz edebilir, verimliliği artıran, su ve pestisitlerin daha verimli kullanılmasına olanak tanıyan ve çevresel etkiyi en aza indiren tarımsal uygulamalar önerebilir. Enerji sektöründe yapay zeka, güneş ve rüzgar enerjisini entegre eden dağıtılmış enerji sistemlerini daha verimli hale getirerek elektrik şebekeleri üzerindeki etkiyi ve fosil yakıtlara bağımlılığı azaltabilir. Ayrıca yapay zeka, girdilerin kullanımında ve tedarik zincirlerinin koordinasyonunda iş izleme sistemlerini geliştirebilir, emisyonların azaltılmasındaki ilerleme, doğal kaynaklar üzerindeki etki ve döngüsel ekonomi modellerinin benimsenmesine ilişkin raporlamada şeffaflığı artırabilir.
Bununla birlikte yapay zeka, özellikle artan enerji talebiyle bağlantılı olarak önemli zorluklar da ortaya çıkarıyor. Veri merkezleri ve yapay zeka modeli eğitim süreçleri çok büyük miktarda enerji gerektirir ve bu, yapay zekanın sunmayı amaçladığı bazı çevresel faydaları dengeleyebilir. Massachusetts Amherst Üniversitesi'ne göre, tek bir yapay zeka modelinin eğitimi, tüm yaşamları boyunca beş arabanın saldığı kadar CO2 salımına neden olabiliyor.
Veri merkezlerine olan talebin artması, ülkelerin ve şirketlerin karbon emisyonlarını azaltma taahhütlerini riske atıyor. Suudi Arabistan, İrlanda ve Malezya gibi ülkelerde veri merkezlerinden planlanan enerji talebi halihazırda mevcut yenilenebilir enerji kapasitesini aşıyor. Amerika Birleşik Devletleri'nde yapay zeka kullanımının Joe Biden hükümeti tarafından taahhüt edilen iddialı emisyon azaltma hedeflerini sınırlayabileceği öngörülüyor. Bloomberg'e göre, aralarında ABD, Çin ve Hindistan'ın da bulunduğu yalnızca 16 ülke, dünyada faaliyet gösteren veya açmak üzere olan 7.000 veri merkezinden daha fazla elektrik tüketiyor.
Bu etkiyi azaltmak için enerji açısından daha verimli yapay zeka teknolojileri geliştirmek çok önemlidir. Araştırmacılar daha az bilgi işlem gücü ve daha verimli donanım gerektiren algoritmalar üzerinde çalışıyor. Yapay zekanın karbon ayak izini önemli ölçüde azaltmanın en etkili çözümü, veri merkezlerinin yenilenebilir enerjiye dayanmasıdır. Ancak talebin baş döndürücü bir şekilde artması ve ihtiyaç duyulacak devasa miktardaki enerji nedeniyle Microsoft ve Amazon gibi en büyük şirketler, arzı sağlamak için nükleer enerjiyi bile düşünüyor. Günümüzde pek çok veri merkezi, iletim hatlarının eksikliği ve bunların modernleştirilmesi ihtiyacı nedeniyle darboğazlarla karşı karşıyadır ve zaten aşırı yüklenmiş elektrik şebekeleri ve yüksek enerji maliyetleriyle karşı karşıya olan yerel topluluklarla çatışmalarla karşı karşıyadır.