BM Genel Sekreteri António Guterres’in “Ya dönüşü olmayan bir yola gireceğiz, ya da 2050’ye kadar atmosfere salınan ve atmosferden çekilen sera gazlarını eşitleyeceğiz” açıklaması yaptığı Birleşmiş Milletler İklim Zirvesi’nde 197 ülkenin katılımıyla çözüm yolları aranırken, akıllara yapay zeka araştırmalarındaki en büyük isimlerinin hazırladığı yol haritası geliyor.
“Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi 25. Taraflar Konferansı” olarak adlandırılan, Birleşmiş Milletler İklim Zirvesi 2 Aralık’ta İspanya’nın başkenti Madrid’de başladı. Anlaşmaya taraf olan 197 ülkenin delegeleri ile uluslararası kurumlar ve sivil toplum kuruluşları temsilcileri katıldığı, 13 Aralık’a kadar devam edecek İklim Zirvesi’nin açılış konuşmasını BM Genel Sekreteri António Guterres yaptı. António Guterres, insanlığın önünde net bir tercih bulunduğunu, bunun ya dönüşü olmayan yola girmek, ya da 2050’ye kadar atmosfere salınan ve atmosferden çekilen sera gazlarını eşitlemek olduğunu açıkladı. Bu bağlamda akıllara geçtiğimiz aylarda Pennsylvania Üniversitesi’nde doktora sonrası bir araştırmacı olan David Rolnick’in öncülüğünde hazırlanan rapor geldi. Google Brain’nin kurucu ortağı ve lider AI girişimcisi Andrew Ng, DeepMind’in kurucusu ve CEO’su Demis Hassabis, Microsoft Research’ün Genel Müdürü Jennifer Chayes ve Turing Ödülü’lü Yoshua Bengio gibi birçok önemli ismin danışmanlığında hazırlanan raporda Dünya’yı kurtarmaya nasıl yardımcı olabileceğini gösteren bir yol haritası açıklanmıştı. Raporda, elektrik sistemlerinden çiftliklere, ormansızlaştırmadan iklim tahminine kadar 13 alanda olası makine öğrenme müdahaleleri açıklandı.
İŞTE MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE ÇÖZÜLEBİLECEK PROBLEMLER
- Ne kadar elektriğe ihtiyacımız olduğuna dair tahminleri geliştirin
Enerji talebini tahmin edebilen mevcut olan algoritmalar daha ince yerel hava ve iklim şartlarını veya hane halkı davranışlarını dikkate almasını sağlayacak şekilde iyileştirilebilir.
- Yeni yapı malzemeleri keşfedin
Makine öğrenmesi enerjiyi daha verimli depolayan, toplayan ve kullanan materyaller yeni kimyasal yapıları bularak, tasarlayarak işleri hızlandırabilir.
- Nakliyatın nasıl yönlendirileceğini optimize edin
Makine öğrenmesi, mümkün olduğunca çok sayıda gönderiyi bir araya getirmenin yollarını bularak toplam yolculuk sayısını en aza indirmeye yardımcı olabilir.
- Elektrikli araç kullanımına yönelik daha düşük engeller
Algoritmalar, her bir şarjın kilometresini artırmak ve menzil kaygısını azaltmak için pil enerji yönetimini iyileştirebilir.
- Binaların daha verimli hale getirin
Akıllı kontrol sistemleri, iç mekândaki ısıtma, soğutma, havalandırma ve aydınlatma ihtiyaçlarını ayarlamak için hava durumu tahminlerini, bina doluluk oranlarını ve diğer çevresel koşulları dikkate alarak binaların enerji tüketimini azaltılabilir.
- Ne kadar enerji tükettiğimize dair daha iyi tahminler oluşturun
Bilgisayarla görme teknikleri, şehir düzeyindeki enerji tüketimini tahmin edebilen uydu görüntülerinden makine öğrenme algoritmalarına kadar bina izlerini ve özelliklerini çıkarabilir.
- Tedarik zincirini optimize edin
Makine öğreniminin nakliye rotalarını optimize edebildiği gibi, gıda, moda ve tüketim malları endüstrisinin tedarik zincirlerindeki verimsizlikleri ve karbon emisyonlarını en aza indirebilir.
- Ölçekli tarımı mümkün olsun
Makine öğrenimi yazılımı üzerinde çalışan robotlar, çiftçilerin tarlalarını daha etkili bir ekip biçmesine yardımcı olurken, algoritmalar tarlaların gübre ihtiyacını azaltarak hangi mahsullerin ekileceğini tahmin etmelerine yardımcı olabilir.
- Ormansızlaştırmanın önüne geçin
Uydu görüntüleri ve bilgisayar görüşü, ağaç örtüsünün kaybını çok daha büyük bir ölçekte otomatik olarak analiz edebilir. Testere seslerini saptama algoritmalarıyla birlikte yerdeki sensörler de yasa uygulayıcılarının yasa dışı faaliyetleri durdurmalarına yardımcı olabilir.
- Tüketicilerin alışveriş alışkanlıklarına müdahale edin
Reklam verenlerin tüketicileri hedef almak için başarıyla kullandığı teknikler, onların daha çevreci bir şekilde davranmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.
Raporun tamamını buradan okuyabilirsiniz.
YILLIK YÜZDE 7,6 EMİSYON AZALTILMASI GEREKİYOR
Birleşmiş Milletler Çevre Programı’nın (UNEP) yayımlanan Emisyon Açığı Raporu’nda, küresel emisyonlarda son on yılda, yıllık ortalama yüzde 1.5 artış kaydedildiği belirtilirken, küresel ısınmayı 2030’a kadar 1.5°C sınırında tutmak için yılda yüzde 7.6 oranında emisyon azaltılması için yapılmasının önemine dikkat çekildi.
TÜRKİYE ANLAŞMAYI ONAYLAMAYAN TEK G-20 ÜLKESİ
Bu arada şunu da belirtmek lazım: Türkiye, Rusya’nın Eylül ayında Paris Anlaşması’nı onaylaması ile G20 üyeleri içerisinde bu anlaşmayı onaylamayan tek ülke konumunda bulunuyor. Türkiye, anlaşma çerçevesinde iklim finansmanına erişebilmeyi ve gelişmekte olan ülke olarak yeniden sınıflandırmayı talep ediyor.
Fotoğraf: Unsplash
BAĞLANTILI HABERLER
GELECEĞİN TEKNOLOJİLERİ MIT’DE KONUŞULDU
YAPAY ZEKA’DAN SHAKESPEARE ANALİZİ
YAPAY ZEKA İLE YILDIRIMIN NEREYE NE ZAMAN DÜŞECEĞİNİ BİLEBİLECEĞİZ