Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi’nin bu bölümünde; yapay zekanın iklim sürdürülebilirliği ile olan son derece karmaşık, çelişkili ve iki ucu keskin ilişkisini ele alıyoruz. Bir yandan akıllı şebekeler, hassas tarım ve moleküler düzeyde karbon yakalama teknolojileriyle gezegenimizi kurtarma potansiyeli taşıyan bu dijital imkanı, altyapıyı, fırsatı ele alıyor; diğer yandan devasa veri merkezlerinin doymak bilmez enerji, su, arazi ve atıklarının yarattığı görünmez çevresel maliyetleri masaya yatırıyoruz.

Bilimler Köyü ve Yapay Zeka Etkinlikleri:

https://bilimler.org/etkinlikler/

Kişisel web sitem:

https://fatihbildirici.com


Kaynaklar:

  • Strubell ve diğerleri (2019) - NLP Modellerinin Enerji Analizi: Büyük yapay zeka modellerinin eğitim süreçlerindeki devasa enerji tüketimini ve bunun bir binek otomobilin ömür boyu saldığı emisyona eşdeğer karbon ayak izini ilk kez ortaya koyarak bu alandaki küresel tartışmaları başlatan öncü akademik çalışma.


  • Rolnick ve diğerleri (2022) - Makine Öğrenimi ile İklim Kriziyle Mücadele: Akıllı şebekelerden hassas tarıma kadar makine öğreniminin iklim değişikliğinin azaltılması ve adaptasyon süreçlerinde nasıl yüksek kaldıraçlı bir çözüm ortağı olabileceğini gösteren kapsamlı yol haritasını sunan makale, Bengio da araştırmacılar arasında.


  • UNU-INWEH (2026) - Yapay Zekanın Çevresel Maliyeti: Küresel veri merkezlerinin 2030 yılına yönelik elektrik, karbon, su, arazi kullanımı ve elektronik atık projeksiyonlarını detaylandırarak yapay zekanın fiziksel sınırlarını çizen bölümün odağına aldığımız rapor.

Podden och tillhörande omslagsbild på den här sidan tillhör Fatih Bildirici PhD(c). Innehållet i podden är skapat av Fatih Bildirici PhD(c) och inte av, eller tillsammans med, Poddtoppen.