Değerli okuyucular, bugün sizlerle yapay zekâ (AI) teknolojisinin perde arkasına, yani bu muazzam teknolojinin enerji tüketimine bir göz atacağız. Ve bu konuyu, enerjinin ustası Hüseyin Çevik’in rehberliğinde ele alacağız. Çevik, Türkiye’nin önde gelen sanayi kuruluşlarından biri olan Assan Alüminyum ’da uzun yıllar boyunca enerji yöneticisi olarak görev yaptı. Bu süreçte, ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi’ni başarıyla kurdu ve birçok enerji verimliliği projesine imza attı. Şimdi, bu tecrübe ve bilgi birikimiyle, yapay zekânın enerji tüketimindeki kritik noktaları ve geleceğe dair önemli ipuçlarını bizimle paylaşıyor.
Çevik’in söylediği gibi, “Yapay zekâ, teknolojinin ön saflarında yer alıyor, ancak bu yeniliklerin arka planında önemli bir enerji yükü var. Bu enerjiyi nasıl yöneteceğimizi bilmek, sürdürülebilir bir geleceğin anahtarıdır.” O zaman gelin, bu konuya daha yakından bakalım.
Yapay Zekâ Teknolojisinin Enerji Tüketimi Çevik, yapay zekâ teknolojisinin devasa bir enerji ihtiyacı gerektirdiğini vurguluyor: “Yapay zekâ, karmaşık algoritmalar ve büyük veri kümeleri üzerinde çalıştığından, yüksek işlem gücüne ihtiyaç duyar. Bu da büyük miktarda enerji tüketimi anlamına gelir. Mesela, bir yapay zekâ modelini eğitmek için yüzlerce bilgisayarı saatlerce, hatta günlerce çalıştırmak gerekebilir. Bu sadece ekonomik maliyetleri artırmakla kalmaz, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirliği de tehdit eder.”
Son yıllarda, özellikle derin öğrenme ve makine öğrenimi gibi alanlarda enerji tüketiminin dramatik bir şekilde arttığına dikkat çeken Çevik, “Büyük ölçekli derin öğrenme modellerinin eğitimi sırasında yüzlerce megavat saat (MWh) elektrik tüketildiği ortaya çıkıyor. Bu miktar, bir hanenin yıllık elektrik tüketimine eşdeğer. Bu durum, çevresel etkilerle ilgili ciddi endişeleri beraberinde getiriyor,” diye ekliyor.
Yapay Zekâ Teknolojisinde Enerji Tüketimi Neden Bu Kadar Yüksek?
Şimdi asıl merak edilen soruya gelelim: Yapay zekâ teknolojisinin enerji tüketimi neden bu kadar yüksek? Hüseyin Çevik, bu soruyu şöyle yanıtlıyor: “Yüksek enerji tüketiminin başlıca nedeni, büyük veri kümeleri ve karmaşık hesaplama gereksinimleridir. Yapay zekâ, devasa veri setlerini işlemek ve karmaşık algoritmalar oluşturmak için inanılmaz bir işlem gücüne ihtiyaç duyar.
Ancak burada durmuyoruz, seçilen donanımların da bu denklemin önemli bir parçası olduğunu unutmamak gerek. Örneğin, GPU’lar (grafik işlem birimleri) ve TPU’lar (tensör işlem birimleri) gibi özel donanımlar, hesaplama hızını artırırken aynı zamanda enerji tüketimini de önemli ölçüde artırıyor.”
Enerji Verimliliği Nasıl Optimize Edilir?
Peki, yapay zekânın bu devasa enerji tüketimini nasıl daha verimli hale getirebiliriz? Bu konuda üç temel strateji öneriyor: algoritma optimizasyonu, donanım seçimi ve bulut hizmetlerinin etkin kullanımı.
Çevik, “Algoritma optimizasyonu, hesaplama gereksinimlerini azaltarak enerji tüketimini düşürmenin en etkili yollarından biridir. Parametre sayısını azaltmak, modeli hafifletmek veya daha verimli öğrenme yöntemleri kullanmak bu konuda önemli adımlar olabilir,” diyor. Yani, bir modelin karmaşıklığını azaltarak, enerji tüketimini doğrudan etkileyen hesaplama yükünü düşürebiliriz. Bunun yanı sıra, toplu işleme (batch processing) gibi yöntemler kullanarak verimliliği artırmak ve eğitimi hızlandırmak mümkündür.
Donanım Seçimi: Enerji Tüketimini Optimize Etmenin Bir Diğer Yolu
Donanım seçiminin de enerji verimliliğinde kritik bir rol oynadığını vurguluyor: “Yüksek performanslı ancak enerji tasarruflu işlemciler, yapay zekâ sistemlerinin verimli çalışmasını sağlarken enerji tüketimini de minimumda tutar. Örneğin, Tensör İşleme Birimleri (TPU’lar), yapay zekâ işlemlerinde optimize edilmiş donanımlar olarak öne çıkar ve enerji verimliliğini artırır. Ayrıca, soğutma sistemlerinin optimizasyonu da göz ardı edilmemeli; sıvı soğutma sistemleri gibi yenilikçi çözümler, enerji tüketimini azaltmada etkili olabilir.”
Bulut Hizmetlerinin Kullanımı:
Bulut hizmetleri de enerji verimliliğini artırmanın güçlü yollarından biri olarak karşımıza çıkıyor.
“Büyük bulut sağlayıcıları, veri merkezlerinde enerji verimliliğini optimize etmek için ileri teknolojiler kullanır. Örneğin, Google Cloud ve AWS, veri merkezlerini en verimli şekilde çalıştırmak için sürekli olarak enerji tüketimini azaltıcı çözümler geliştiriyor. Bulut hizmetlerinin ölçeklenebilirliği, gerektiğinde sadece gerekli olan kaynakları kullanarak enerji tasarrufu sağlamanıza olanak tanır. Bu, özellikle yapay zeka projeleri için büyük bir avantajdır, çünkü kaynakları talep üzerine ayarlayarak enerji israfını önlersiniz.”
Örneğin, Google’ın yapay zekâ tabanlı soğutma sistemi, veri merkezlerindeki enerji tüketimini %40 oranında azaltmış durumda. Microsoft ise daldırmalı soğutma teknolojisiyle veri merkezlerinde enerji verimliliğini artırmada büyük başarı elde etti. Bu başarı hikâyeleri, yapay zekânın enerji verimliliği konusundaki potansiyelini gözler önüne seriyor.
Enerji Verimliliğinde Devrim Yaratacak Yaklaşımlar
Yapay zekâ teknolojisinde enerji verimliliğinin geleceği hakkında umut verici öngörülerde bulunarak: “Yeni nesil algoritmalar, donanımlar ve enerji verimliliğini artıracak yenilikçi teknolojiler, yapay zekânın gelecekteki sürdürülebilirliğini belirleyecek. Özellikle kuantum hesaplama gibi yenilikçi yaklaşımlar, enerji verimliliğinde devrim yaratabilir. Kuantum hesaplama, geleneksel bilgisayarların çok ötesinde bir hesaplama kapasitesi sunar. Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların çözmesi yıllar alacak problemleri saniyeler içinde çözebilir. Bu da enerji verimliliği açısından muazzam bir potansiyel taşıyor.”
Kuantum bilgisayarların sunduğu bu inanılmaz hız, aynı zamanda enerji tüketimini de ciddi şekilde azaltabilir. Örneğin, 2020 yılında Google, kuantum üstünlüğüne ulaştığını duyurduğunda, bu teknolojiyle bir problemi sadece 200 saniyede çözdü. Aynı problemi çözmek için klasik bir süper bilgisayarın yaklaşık 10.000 yıl boyunca çalışması gerekirdi! Bu, kuantum bilgisayarların belirli görevlerde ne kadar enerji tasarrufu sağlayabileceğini somut olarak ortaya koyuyor. Ancak, kuantum hesaplamanın tam anlamıyla uygulanabilir hale gelmesi için hala kat edilmesi gereken bir yol var. Bu teknolojinin geliştirilmesi ve yaygınlaşması, muhtemelen önümüzdeki birkaç on yıl içinde gerçekleşecek. Ama bu gerçekleştiğinde, yapay zekânın enerji tüketimi konusunda devrimsel bir dönüşüm yaşanabilir. Bu kapsamda Amerika Birleşik Devletleri, TOBB ETÜ ve ASELSAN arasında yapılan anlaşma ile dünya devlerinin milyar dolarlar yatırdığı AR-GE çalışmaları Turkiyede uretilecek. Ve Türkiye’nin yerli ve milli ilk kuantum bilgisayarı üretilmiş olacaktır.”
Çevik, sürdürülebilir yapay zekâ teknolojisinin geliştirilmesi konusunda önemli adımlar atıldığını da belirtiyor: “Birçok şirket, veri merkezlerini yenilenebilir enerji kaynaklarıyla çalıştırarak çevreye duyarlı bir yaklaşım benimsiyor. Bu, güneş ve rüzgâr enerjisi gibi yenilenebilir kaynakların kullanılmasıyla gerçekleşiyor. Ayrıca, algoritmaların daha verimli hale getirilmesi ve enerji tasarruflu donanımların kullanılması da sürdürülebilir yapay zekâ teknolojisi için önemli adımlar.”
Sonuç: Sürdürülebilir Bir Gelecek İçin Enerji Verimliliği:
Çevik, sözlerini şöyle noktalıyor: “Yapay zekâ teknolojisinde enerji verimliliği sadece bir gereklilik değil, aynı zamanda bir sorumluluktur. Enerji tüketimini azaltarak hem maliyetleri düşürebilir hem de çevresel etkileri minimize edebiliriz. Bu, teknolojinin sadece bugünü değil, geleceği de sürdürülebilir bir şekilde şekillendirmesini sağlar. Unutmayalım ki, enerji verimliliği üzerine yapılan her yenilik, geleceğin daha yaşanabilir bir dünya olmasına katkı sağlayacaktır.”
