Samsun Ondokuz Mayıs Üniversitesi'nde görevli Prof. Dr. Yusuf Demir, yapay zeka sistemlerinin enerji tüketiminin su ve karbon ayak izine olan etkilerini inceleyerek, bu kapsamda Samsun’a özgü veriler sunarak dikkat çekti. Demir, bölgede kişi başına düşen yapay zeka su ayak izinin yıllık olarak 785 litre ile 2 bin 714 litre arasında değiştiğini ifade etti.
Prof. Dr. Demir, Türkiye’de bir bireyin günlük su tüketiminin ortalama 4 bin litre ile 5 bin 500 litre arasında değişebildiğini belirtti. Ayrıca, yapay zeka uygulamalarının su ayak izinin teorik olarak nasıl hesaplanabileceği konusunda da bilgiler verdi. Henüz yaygın uygulama alanı bulamasa da bu hesabın enerji kullanımıyla mümkün olduğunu vurguladı.
ENERJİ TÜKETİMİYLE İLİŞKİLİ FAKTÖRLER
Demir, su ayak izinin hesaplanmasında enerji tüketimi, enerji üretiminde kullanılan su miktarı gibi dolaylı faktörlerin dikkate alınması gerektiğini belirtti. Özellikle büyük dil modelleri ve derin öğrenme algoritmalarının yüksek enerji gereksinimi olduğunu vurguladı. Elektrik üretimindeki su kullanımı, enerjinin türüne ve üretim yapılan bölgeye göre değişkenlik gösteriyor.
HESAPLAMALAR VE SONUÇLAR
Yapay zekanın su ayak izinin hesaplanmasında etkili olan unsurlar arasında mavi su, yeşil su, yağış suyu gibi bileşenlerin yanı sıra suyun kirlenme potansiyeli ve veri merkezlerinin soğutma sistemleri de yer alıyor.
Prof. Dr. Demir, Samsun'da kişi başına düşen yapay zeka su ayak izinin hesaplamasının karmaşık olduğunu belirterek, elektrik üretiminde su kullanımı, veri merkezi yoğunluğu ve mevsimsel kuraklık gibi faktörlerin etkisini aktardı. 2023 itibarıyla Samsun'un nüfusunun yaklaşık 1,4 milyon olduğu tahmin ediliyor. Türkiye'nin toplam elektrik tüketimi ise 300 teravatsaat (TWh) civarındadır.
Samsun’un Türkiye’nin elektrik tüketiminin yüzde 1-2 oranında kadar elektrik harcadığı öngörülürse, yıllık tüketimin 3-6 TWh arasında olduğu düşünülebilir. Demir, termik santrallerde 1 kilovatsaat (kWh) enerji üretimi için 0,3-0,6 litre su harcandığı varsayımıyla, Samsun’da yılda 900 milyon ile 3,6 milyar litre su tüketildiğinin öngörüldüğünü aktardı.
Yıllık olarak veri merkezlerinin 100 bin MWh enerji tükettiği düşünüldüğünde, bunun 200 bin ila 300 bin metreküp su kullanımına yol açtığı varsayılmaktadır. Bu da toplamda 200 milyon litre suya denk gelmektedir.
Bu durumda, Samsun'da yapay zeka ile ilgili su tüketiminin 1,1 milyar litre ile 3,8 milyar litre arasında olabileceği belirtilirken, kişi başına düşen yapay zeka su tüketimi 785 litre ile 2.714 litre arasında hesaplanabilmektedir.
KARBON AYAK İZİ, KULLANILAN ENERJİNİN TÜRÜNE VE KAYNAĞINA GÖRE DEĞİŞİR
Yenilenebilir enerji kullanımının artması durumunda karbon ayak izinin azalabileceğini ifade eden Prof. Dr. Demir, ülkemizdeki ortalama günlük su tüketiminin 4.000 litre ile 5.500 litre arasında değiştiğini belirtti. Bu durumda, yapay zeka uygulamaları ile kullanılan su miktarı ve önemi daha iyi anlaşılmaktadır.
Bu verilerin tahmini olmasına rağmen, enerji üretiminde kullanılan su miktarı, veri merkezlerinin büyüklüğü, enerji kaynakları ve yerel yoğunluk gibi faktörlere bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Yapay zekanın karbon ayak izinin hesaplanmasında eğitim ve uygulama süreçlerindeki enerji tüketimi ile bu enerjinin üretimi sırasında oluşan karbon emisyonları dikkate alınmaktadır.
Büyük dil modelleri ve derin öğrenme algoritmaları, önemli ölçüde işlem gücü talep etmektedir. Fosil yakıtlarla üretilen elektrik ise karbon emisyonlarına neden olmaktadır. Samsun’un yıllık elektrik tüketimi, Türkiye’nin toplamının yüzde 1 ile 2’si olarak hesaplandığında 3 ile 6 TWh arasında olmaktadır.
Ortalama olarak, 1 kWh elektrik üretilmesi için yaklaşık 0,4 ila 0,5 kilogram karbondioksit salınımı söz konusu olduğunda, Samsun’daki yıllık toplam karbon salınımının 1 milyon 240 bin ton ile 3 milyon 40 bin ton arasında değişebileceği öngörülmektedir.
Samsun’da yapay zeka ve enerji üretiminin yarattığı karbon ayak izinin kişi başına 0,89 ton ile 2,17 ton arasında değişebileceği ifade edilmektedir. Günlük karbon ayak izinin ise yaklaşık 2,4 kilogram ile 5,95 kilogram karbondioksit arasında olduğu tahmin edilmektedir. Bu veriler, yalnızca yapay zeka ve veri merkezlerinden kaynaklanan karbon ayak izini kapsamaktadır.
Ulaşım, konut ısıtması ve tarım gibi diğer kaynaklar bu değeri yükseltebilir. Yenilenebilir enerji kullanımında artış olması durumunda ise karbon ayak izinin düşürülmesi mümkün olabilir.
