“Kapsayıcı bir yapay zeka olmadan sürdürülebilir bir kalkınma imkansızdır.”

Hayatımızın her alanında izdüşümlerini doğrudan veya dolaylı olarak hissettiğimiz yapay zeka, Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi (YDD) veya İngilizce adıyla Life Cycle Assessment (LCA) raporlamalarımızda da çevresel etkilerin daha iyi yönetilmesi için önemli bir konu haline gelmiştir. YDD, bir ürünün veya sürecin tüm yaşam döngüsü boyunca çevresel etkilerini değerlendiren bir metodolojidir. Bu süreç, hammaddenin çıkarılmasından üretim, kullanım ve nihai bertarafa kadar olan aşamaları kapsar. Yapay zeka, Yaşam Döngüsü Değerlendirme süreçlerini optimize etmek, hızlandırmak ve daha doğru sonuçlar elde etmek için kullanılmaktadır. Bu yazı, YDD ve yapay zekanın bir araya geldiğinde nasıl sinerjik bir etki oluşturduğunu ve sürdürülebilirliğe nasıl katkı sağladığını incelemektedir.

Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi (LCA) Nedir?

Ürünlerin, hizmetlerin veya süreçlerin çevresel performansını değerlendirmek için kullanılan kapsamlı bir analiz yöntemidir. Amaç, tespit edilen çevresel ayak izini ve kaynak tüketimini azaltmak için en fazla iyileştirmenin hangi aşamalarda yapılabileceğini belirlemektir. ISO 14040/44 serisi standartlara göre aşağıdaki dört aşamadan oluşmaktadır:

• Amaç ve Kapsamın Belirlenmesi: Analizin amacı, ölçüm sonuçlarının deklere edileceği birim, çalışmanın sınırları ve veri kalitesi gereklilikleri bu aşamada belirlenir.
• Envanter Analizi: Süreç girdi ve çıktıları (hammadde, enerji, emisyonlar vb.) nicel olarak kütle ve enerji dengesini sağlayacak şekilde bilimsel esaslara göre değerlendirilir.
• Etki Değerlendirmesi: Toplanan veriler kullanılarak çevresel etkiler hesaplanır.
• Yorumlama: Sonuçlar analiz edilir çevresel etkinin yoğun geldiği sıcak noktalar tespit edilir.

Yapay Zeka ve Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi

Yapay zeka, YDD süreçlerini iyileştirmek için çeşitli şekillerde kullanılabilir:

• Veri Toplama ve Analiz: Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilir. Bu, YDD için gereken verilerin toplanmasını ve işlenmesini kolaylaştırır.
• Tahmin ve Simülasyon: Yapay zeka, YDD’ nin gelecekteki senaryoları tahmin etmesine olanak tanır. Bu, belirli bir ürünün veya sürecin çevresel etkilerini öngörerek daha sürdürülebilir kararlar alınmasını sağlar. Simülasyonlar, farklı malzemelerin veya süreç değişikliklerinin etkilerini test etmek için kullanılabilir.
• Optimizasyon: Yapay zeka, YDD sonuçlarını optimize etmek için kullanılabilir. Örneğin, bir üretim sürecinde hangi iyileştirmelerin çevresel etkiyi en aza indireceğini belirlemek için optimizasyon algoritmaları uygulanabilir. Bu, kaynak kullanımını ve atık miktarını azaltmaya yardımcı olur.
• Karar Destek Sistemleri: Yapay zeka tabanlı karar destek sistemleri, YDD sonuçlarını analiz ederek şirketlere hangi süreç değişikliklerinin sürdürülebilirliği en fazla artıracağını gösterebilir. Bu, özellikle karmaşık tedarik zincirleri olan firmalar için önemlidir.

YDD ve Yapay Zeka Uygulama Alanları

• Üretim ve Endüstri: Üretim süreçlerinde YDD ve yapay zeka, malzeme verimliliğini artırmak, enerji tüketimini azaltmak ve atık yönetimini optimize etmek için kullanılabilir.
• Tarım: Akıllı tarım uygulamaları, YDD ve yapay zekanın birleşimi ile su kullanımını optimize edebilir, gübre ve pestisit kullanımını azaltabilir ve tarımsal süreçlerin çevresel etkilerini minimize edebilir.
• Şehir Planlaması: Yapay zeka destekli YDD, şehirlerin sürdürülebilir bir şekilde planlanmasına yardımcı olabilir. Bu, binaların enerji verimliliği, ulaşım ağlarının optimizasyonu ve yeşil alanların planlanmasını içerir.

YZ Kullanımının YDD İçin Karşılaşabileceği Zorluklar

• Veri Kalitesi: Yapay zekanın etkili çalışabilmesi için yüksek kaliteli verilere ihtiyaç vardır. Eksik, hatalı veya tutarsız veriler, YDD sonuçlarını olumsuz etkileyebilir.
• Enerji Tüketimi: Yapay zeka modellerinin çalıştırılması, özellikle büyük veri setleri ve karmaşık algoritmalar söz konusu olduğunda yüksek enerji tüketimi gerektirir. Bu durum, yapay zekanın sürdürülebilirliğe katkısını sınırlayabilir.
• Model Yanlılığı: Yanlı verilerle oluşturulan yapay zeka modelleri, hatalı analizler yapabilir ve sürdürülebilirlik için yanlış yönlendirmelere sebep olabilir. Bu nedenle, yapay zeka uygulamaları dikkatli bir şekilde tasarlanmalı ve yönetilmelidir.

“Yapay zeka ve sürdürülebilirliğin kesişimi, dikkatimizi gerektiren karmaşık ancak kritik bir alandır. Yapay zeka alanında ve ötesinde ilerlemeye devam ederken, bu teknolojilerin sürdürülebilirliğine de öncelik vermeliyiz. Bu ikili yaklaşım, yapay zekayı iyilik için dönüştürücü bir güç olarak konumlandırarak herkes için daha sürdürülebilir ve müreffeh bir gelecek sağlar.”

Sonuç

YDD ve yapay zeka birlikte kullanıldığında, sürdürülebilirlik analizlerini daha verimli, doğru ve etkili hale getirebilir. Yapay zeka, YDD’nin veri toplama, analiz, tahmin ve optimizasyon süreçlerini geliştirerek çevresel etkilerin daha iyi yönetilmesine olanak tanır. Ancak, bu teknolojilerin çevresel etkilerini de göz önünde bulundurmak ve sürdürülebilirlik hedeflerine uygun bir şekilde yönetmek önemlidir. YDD ve yapay zekanın entegrasyonu, gelecekte daha yeşil ve sürdürülebilir bir dünya için güçlü bir iş birliği fırsatı sunmaktadır.

Kaynaklar:

1. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/05/24/putting-the-ai-in-sustainability/
2. https://www.weforum.org/agenda/2024/01/inclusive-ai-sustainable-development/