Ana Sayfa AI Sürdürülebilir yapay zeka için akıllı işleme yaklaşımı

Sürdürülebilir yapay zeka için akıllı işleme yaklaşımı

Yazar

Kas 25, 2025 @ 3:12 Değiştirilme tarihi: Kas 25, 2025 @ 3:34

UC Riverside araştırmacıları, veri merkezlerinde yapay zeka işleme süreçlerini çevresel veriler ve donanım sağlığıyla entegre ediyor. Bu yaklaşım, hem karbon emisyonu azaltımı hem de sunucu ömrünün uzatılması için yeni bir model sunuyor.

Yapay zeka hızla yaygınlaşıyor ve bu büyüme, genelde göz ardı edilen büyük bir çevresel yükü de beraberinde getiriyor. Bu artış, küresel enerji sistemleri üzerinde baskı oluşturuyor. Her sohbet botunun, görüntü üreticisinin ve video öneri motorunun arkasında, veri merkezleri enerji tüketimi giderek artan milyonlarca bilgisayar bulunuyor. Bu tesislerin elektrik ve su ihtiyacı yükselirken kullanılan enerjinin çoğu hala fosil yakıtlardan geliyor. ABD’nin California eyaletindeki UC Riverside araştırmacılarının geliştirdiği yeni sistem, karbon etkisini hem kısa hem uzun vadede azaltmayı hedefliyor. Yapay zeka talebi küresel enerji altyapısının kapasitesini aşarken sürdürülebilir yapay zeka anlayışını güçlendirecek bu tür yaklaşımlar kritik önem taşıyor.

UC Riverside’ın geliştirdiği model, sürdürülebilir yapay zekâ için veri merkezleri enerji tüketimini azaltıyor ve karbon emisyonu azaltımı sağlıyor

Emisyon ve donanım sağlığını birlikte yöneten bir model

Riverside, California’daki UC Riverside’ın Bourns Mühendislik Fakültesi’nden Türk asıllı bilim insanları Prof. Mihri Özkan ve Prof. Cengiz Özkan, sürdürülebilir yapay zeka için yeni bir model geliştirdi. Federated Carbon Intelligence (FCI), enerji kaynaklarının karbon yoğunluğunu ve sunucuların anlık fiziksel durumunu aynı çatı altında analiz ederek, veri merkezleri enerji tüketimi üzerinde etkili bir denetim sağlıyor. Bu iki boyutu birlikte yöneten bir yapı bugüne kadar yaygın biçimde kullanılmıyordu.

Simülasyon sonuçları buluşun potansiyelini gösteriyor:

Beş yılda karbon emisyonu azaltımı %45’e kadar çıkıyor,
Sunucu filosunun ömrü ortalama 1,6 yıl uzuyor.

Isınma ve verim kaybı yalnızca performansı etkilemiyor; doğrudan ek enerji talebi ve karbon salımı yaratarak veri merkezleri enerji tüketimi üzerinde baskı kuruyor.

Sistem nasıl çalışıyor? Sürekli ölçüm ve akıllı yönlendirme

FCI, sunucuların sıcaklık, yaş, bileşen aşınması ve verimlilik düzeylerini sürekli takip ediyor. Aynı anda bulunduğu bölgede üretilen elektriğin karbon yoğunluğunu analiz ederek iş yüklerini en uygun makineye yönlendiriyor. Bu analizden sonra sistem, iş yükünü en uygun cihaza yönlendiriyor ve böylece hem karbon emisyonu azaltımı hem de donanım sağlığının korunması sağlanıyor.

Bu akıllı yönlendirme modeli şu sonuçları oluşturuyor:

Aşırı ısınan cihazlara yük binmesini önlüyor,
Soğutma ihtiyacını azaltıyor,
Gereksiz yenileme ve arıza maliyetlerini ortadan kaldırıyor.

FCI, anlık emisyonları düşürürken uzun vadeli bir sürdürülebilir yapay zeka altyapısı oluşturuyor.

Donanım ömrü neden kritik? Görünmeyen karbon yükü

Yeni sunucu üretimi, veri merkezleri enerji tüketimi kadar büyük bir karbon izine sahip. Ham madde çıkarımı, üretim ve tedarik zincirleri ciddi çevresel maliyet yaratıyor. Donanımın gereğinden hızlı yenilenmesi, üretim süreçlerinden kaynaklanan gömülü karbon yükünü doğrudan artırıyor.

FCI, iş yükünü dengeleyerek donanım ömrünü uzatıyor ve karbon emisyonu azaltımı için ek fayda sağlıyor. Bu nedenle FCI’nin donanım yıpranmasını yavaşlatması, yalnızca operasyonel verimlilik değil; aynı zamanda döngüsel karbon etkisinin azaltılması anlamına geliyor. Prof. Cengiz Özkan şöyle diyor:
“Bugünün enerji tüketimini azaltırken yarının donanım üretiminden doğacak karbon etkisini de düşürüyoruz.”

Veri merkezleri büyüyor, enerji sistemleri zorlanıyor

Dünya genelinde veri merkezleri enerji tüketimi, bazı ülkelerin toplam tüketimini aşan seviyelere yaklaşmış durumda. Artan yapay zeka talebi, mevcut enerji altyapılarının kapasitesini zorluyor ve bu eğilim, gelecekte altyapı yatırımlarının yeterli olmayabileceğini gösteriyor. Bu nedenle karbon emisyonu azaltımı sağlayan optimizasyon sistemleri yalnızca çevresel fayda sunmakla kalmıyor; enerji arzı üzerindeki baskıyı da hafifletiyor. FCI’nın en büyük avantajı, yeni donanım gerektirmemesi. Mevcut makinelerin daha akıllı yönetilmesi, sürdürülebilir yapay zeka altyapısı için önemli bir geçiş modeli oluşturuyor. Araştırmacılar şimdi sistemi gerçek veri merkezlerinde test etmek için bulut sağlayıcılarla çalışmayı planlıyor.

Yapay zeka altyapısında dönüşüm: Teknoloji, verimlilik ve geleceğin standartları

FCI, sürdürülebilir yapay zeka altyapısı için güçlü bir yol haritası sunuyor. Karbon yoğunluğu, donanım sağlığı ve iş yükü taleplerini birlikte analiz ederek karbon emisyonu azaltımı sağlıyor ve uzun vadeli donanım tüketimini sınırlıyor. Veri merkezi yatırımlarının arttığı bir dönemde, bu tür akıllı yönetim modelleri çevresel etkiyi azaltırken veri merkezleri enerji tüketimi üzerindeki baskıyı da hafifletiyor. Gelecekte bu tür akıllı yönetim modelleri, veri merkezleri için düzenleyici standartların da temelini oluşturabilir. FCI, yapay zeka altyapısının büyüme hızına ayak uydurabilecek düşük karbonlu sistemlerin öncü örneklerinden biri olarak görülüyor.