Kategoriler
Genel

22.11.2020: Bülten.21

Bu hafta yapay zekanın yenilenebilir enerji alanında nasıl kullanıldığı ile başlıyoruz. Devamında yapay zekanın yeni malzeme keşiflerini nasıl mümkün kıldığını görmek için Facebook’un yeni projesine ve haftanın diğer gelişmelerine göz atıyoruz.

Gündem

Yenilenebilir enerji ve yapay zeka

Yenilenebilir enerji kaynaklarının yönetiminde yapay zeka kullanılması müthiş bir verimlilik yaratabilir.

Yapay öğrenme algoritmaları, yenilenebilir enerji yönetimini bugüne kadar hiç görmediğimiz bir verimle yapabilir.

Konu nedir?

Bir önceki bültende, yenilenebilir enerjinin nasıl depolanabileceği üzerinde durmuştuk. Konvansiyonel elektrik üretim yöntemlerinden farklı olarak yenilenebilir kaynaklar tercih edildiğinde, mutlaka üretilen enerjinin nasıl depolanacağını da dikkate almak gerekiyor. İster rüzgar olsun, ister güneş ya da diğer yenilenebilir kaynaklar, bu kaynaklardan elde edilen enerjinin düzensizliği, bu gerekliliği bir şart olarak önümüze koyuyor.

Yenilenebilir enerji yönetimini daha rafine yöntemlerle başaramaz mıyız?

Gelişmelere bakılırsa, yapay zeka modelleri yenilenebilir enerji yönetimine entegre edildiği taktirde bu mümkün. Hatta bu şekilde pil ihtiyacını azaltmak bile mümkün olabilir.

Yapay zekanın hangi alanlarda yenilenebilir enerjiye destek olması bekleniyor?

Bu alanlardan bir tanesi hava tahmini. Önceki bültende de bahsetmiştim: Rüzgar her zaman esmiyor, güneş kesintisiz parlamıyor. Hava durumu verilerinin zenginliği sayesinde yapay zekanın bu alanda hızlı bir öğrenme süreci geçirebileceğini biliyoruz. Örneğin radar görüntülerinin analizine dayalı yağış tahmini hakkında bir makaleyi burada siz de görebilirsiniz.

Google Research tarafından yürütülen araştırmalar, yapay zeka modelleriyle saatlik yağış tahminlerinin yapılabileceğini gösteriyor. Kaynak: Arxiv.org (Makale pdf olarak indirilebilir.)

İşin püf noktası, yapay zekanın havayı tahmin edebilecek olması mı?

Hayır. Yapay zeka sadece havayı değil, hava durumuna bağlı olarak ne kadar yenilenebilir enerji üretilebileceğini, aynı zamanda şebekedeki elektrik talebinin ne düzeyde olacağını da analiz edebilir.

Bu oldukça önemli bir konu, çünkü enerji nakil şebekesindeki arz ve talebin uyuşmadığı zamanlarda önemli (ve pahalı) arızaların meydana gelebileceğini biliyoruz.

Bu gelecekte olacak bir şey mi, yoksa bugünden çalışmalar var mı?

XCel Energy, Google tarafından geliştirilen DeepMind ve IBM tarafından geliştirilen Watson gibi projelerin tümünde hava tahmini ve yenilenebilir enerji yönetimine yönelik yapay öğrenme algoritmalarının geliştirildiğini biliyoruz. Yani geleceğe dair bir senaryodan değil, günümüze ait bir gerçekten bahsediyoruz.

The future is already here. It’s not evenly distributed yet.

Gelecek zaten geldi. Sadece henüz her yere eşit dağılmadı.

William Gibson

Hava ve üretilebilecek enerji tahmin edilebiliyor. Peki enerji talebi tahmin edilebilir mi?

Arz ve talebin uyumu önemli olduğuna göre, elbette talep edilecek enerji miktarının tahmini de önem kazanıyor. Enerji şebekesine bağlı sensörler ve çeşitli cihazlar vasıtasıyla toplanan veriler, yapay zeka algoritmalarının öğrenmesi için kullanılarak, talep miktarının tahmini de mümkün olabiliyor. Tüketici ve üretici arasında iki yönlü veri iletişimini mümkün kılan bu sistemlere akıllı şebeke (smart grid) adını veriyoruz.

Resim: © IEEE

Yapay zeka ve enerji depolama

Yapay zeka sadece yenilenebilir enerjinin dağıtımında değil, depolanmasında da yeni kapılar açabiliyor.

Ne gibi?

Önceki bültende pillerin enerji üretimindeki ve talebindeki değişkenlikleri dengelemek için bir gereklilik olduğundan bahsetmiştik: Güneş kesintisiz parlamıyor, rüzgar da durmadan esmiyor. Ama atladığımız bir değişkenlik daha var: Elektrik faturası.

Maliyetlerin düşürülmesine de destek oluyor yani?

Evet. Yapay zeka ile desteklenmiş piller elektriğin ucuz olduğu saatlerde depolama yapıp, pahalı olduğu saatlerde şebekeyi destekleyerek elektrik faturalarının kabarmasını engelleyebiliyor.

Başka?

Yapay zeka faturanın en az seviyede artmasını sağlayarak pilleri şarj ederken, pillerin uzun ömürlü olacak şekilde doldurulup boşaltılmasına da dikkat ediyor. Yani pillerinizin ömrünün çabuk tükenmesini de engelleyebiliyor.

Bakım tarafında da çözüm üretebiliyor mu?

17. bültende yapay zeka modellerinin kestirimci bakım (predictive maintenance) alanında nasıl kullanılabileceğinden bahsetmiştim. Benzer çalışmalar enerji şebekelerinin bakım ihtiyaçlarına yönelik olarak da yapılıyor. Toplanan verilerin analizi neticesinde arızaların ne zaman gerçekleşebileceğini yüksek bir doğrulukla tahmine dayanan kestirimci bakım yaklaşımı, enerji şebekeleri gibi karmaşık sistemler konu olduğunda yapay zekanın sağladığı olanaklardan gerçek anlamda faydalanabilir.


Bültenlere abone olun

Merhaba. Ben Arda ÇetinMühendishane Akademi projesinin bir uzantısı olarak başladığım eğitim ve kariyer bültenlerinde, alışageldiğimiz klişe ve banal “kariyer tavsiyeleri” yerine, dünyanın nabzını birlikte tutup, krizlerin kucağına düşmüş bir dünyada anlamlı bir eğitim ve kariyer yolculuğunun yol haritasını nasıl çizebileceğimizi birlikte düşünelim istiyorum.

Henüz abone olmadıysanız, Pazar sabahları yayımlanan haftalık bültenleri e-posta yoluyla almak için aşağıdaki kutuya e-posta adresinizi girebilirsiniz.


Güncel trendler ve öne çıkanlar

Teknoloji ve sanayi

Hollanda’daki trenlerin %100 yenilebilir enerjiyle çalıştıklarını biliyor muydunuz?

Hollanda’da trenler %100 yenilenebilir enerjiyle çalışıyor: Üstelik bu yeni bir haber de değil. 2017’den bu yana bu şekilde çalışmaya devam ediyorlar. Yenilenebilir enerjinin geldiği noktayı gösterebilmek adına bu örneği vermek istedim. Neden bu örnek? Çünkü trenlerin enerji ihtiyacı hiç de küçümsenecek bir düzeyde değil: Örneğin Hollanda Demiryolları (NS) tarafından yapılan açıklamaya göre, trenler yılda 1,2 milyar kW rüzgar enerjisi tüketiyor. Bu değer Hollanda’daki tüm evlerin tükettiği yıllık enerji miktarına denk geliyor. Günde 1.200.000 tren seferinin sera gazı salımı yapılmadan mümkün olabildiğini görmek, yenilenebilir enerjiye olan inancınızı perçinler umarım. [Link @BusinessInsider, İngilizce]

Facebook ve Carnegie Mellon ortaklığında yürütülen Open Catalyst projesinde elde edilen çeşitli elektrokatalizör sonuçları. Bu araştırmaları, önceki bültenlerde de bahsettiğim density functional theory ve ab inito yöntemleri mümkün kılıyor. (Kaynak: Arxiv.org [PDF] Ekim 2020)

Facebook yenilenebilir enerji için yapay zekadan faydalanıyor: Üstelik yapay zekayı yukarıda bahsettiğim örneklere kıyasla oldukça farklı bir şekilde kullanıyor: Yeni elektrokatalizörler keşfetmek için. Şebekedeki enerji talebinin düşük olduğu zamanlarda güneş ve rüzgar gibi yenilenebilir kaynaklardan gelen fazla enerjiyi depolamak için çeşitli elektrokatalizörler kullanılıyor. Kimyasallara dayalı bu tür enerji depolama yöntemlerinden bir önceki bültende bahsetmiştim hatırlarsanız. Yenilenebilir kaynaklardan elde edilen fazladan enerji, çeşitli elektrokatalizörler aracılığıyla depolaması daha kolay olan hidrojen ya da etanol gibi yakıtlara dönüştürülebiliyor. Ancak bugün kullanılan elektrokatalizörler hem pahalı, hem de yeterince yüksek verim sağlamıyor. Günümüzdeki yöntemlerle bu dönüşümün %14 – %17 gibi düşük verimlerle sağlanabildiğini gösteren örnek araştırma makalelerini burada ve burada sizler de görebilirsiniz. Facebook ve Carnegie Mellon Üniversitelerinin ortak projesi olan Open Catalyst projesi araştırmacıları, yapay zekanın desteğiyle milyonlarca, hatta milyarlarca yeni katalizör keşfedebileceklerini belirtiyorlar. Araştırma kapsamında üretilen veri setlerinin diğer araştırmacıların da faydalanabilmesi amacıyla herkese açık olarak yayımlanıyor olması, projenin bir diğer güzel tarafı. [Link @OpenCataystProject, İngilizce]

Akademi ve bilim dünyası

Yoksa siz yeni malzemeler üzerine çalışırken hala “deney” mi yapıyorsunuz? Bırakın, yapay zeka sizin için geçmiş makaleleri tarayıp istediğiniz özellikleri tasarlasın. (Görsel: Materials recipe extraction, Cambridge Üniversitesi, 2019)

Yapay zeka yeni malzemelerin keşfine farklı şekillerde de destek verebiliyor: Yukardaki haberde bir örneği olduğu gibi, önceki bültenlerde de ab inito yöntemlerinin yapay öğrenme (machine learning) ile adapte edilerek, yeni malzeme özelliklerinin keşfine müthiş bir hız verilebileceğini göstermeye çalışmıştım. Ancak yapay zekanın yeni malzemelerin keşfine verebileceği destek sadece bu hesaplamalı yöntemlerle sınırlı değil: Geçmişte yayımlanan milyonlarca araştırma makalesini tarayarak, malzemelerin nasıl üretilebileceğine dair tarifler çıkarmak da, yapay zekanın yapabildiği şeylerden bir tanesi. Materials-recipe extraction, yani malzeme tarifi çıkarma adı verilen bu yeni araştırma alanı, bir malzemenin adını ve üretim yöntemini belirleyip, bugüne kadar yayımlanan makaleleri tarayarak size optimum üretim yöntemini sunacak algoritmaların geliştirilmesine dayanıyor. Yapay zekanın yaygınlaşması, malzeme bilimi ve mühendisliğinin çerçevesini çok farklı bir yere taşıyacak. [Link @MIT, İngilizce]

Çeşitli hidroflorokarbon (HFC) gazlarının küresel ısınmaya etkileri. Beşinci değerlendirme raporunda (AR5) güncellenen değerler çerçeve içinde gösteriliyor. GWP: Global warming potential (küresel ısınma potansiyeli) anlamına geliyor. GWP = 12400 demek, bu gazın 1 kg salınması, 12400 kg (yani 12,4 ton) CO2 salımına eşdeğer bir ısınma yaratıyor anlamına geliyor. (Kaynak: Greenhouse Gas Protocol)

Malzeme bilimi klimaların iklim krizine katkısını ortadan kaldırabilir mi? Klimalarda kullanılan soğutma gazlarının (HFC) iklim krizini olumsuz yönde etkilediklerini biliyoruz. Yukarıdaki tabloda siz de bu gazların etkilerini görebilirsiniz. HFC gazlarının atmosferdeki miktarı düşük görünse de, küresel ısınma potansiyellerinin (GWP, tabloda açıklanıyor) yüksek olması nedeniyle ciddiye alınmaları gerekiyor. Bu gazların yerini tutabilecek alternatif malzeme arayışları elbette yine malzeme biliminin konusu. Geçtiğimiz hafta bu alandaki gelişmeleri ve üzerinde çalışılan malzemeleri derleyen bir makale Science dergisinde yayımlandı. Konu hakkında bilgilerini tazelemek ya da gelişmeler hakkında bilgi edinmek isteyenlere tavsiye ederim. [Link @Science, İngilizce. Üyelik gerektirir.]

Bazı yapay zeka modellerinin öğrenme sırasında tükettiği enerjiden kaynaklanan sera gazı salımı (mavi çerçeve) ve maliyet (kırmızı çerçeve) değerleri. Salım değerleri CO2eq cinsinden veriliyor. (Kaynak: arXiv:1906.02243)

Yapay zekanın iklim krizine olumsuz etkisini de konuşalım mı? İklim krizine olumlu yansımaları olmasını beklediğimiz yapay zeka çalışmalarını ve teknolojik gelişmeleri medyada sıklıkla görüyoruz. Ancak madalyonun bir de diğer yüzü var. Yapay zeka modelleri milyonlarca veriyi değerlendirip algoritmalarını adapte ederken, çok ciddi bir güç de tüketiyor. Örneğin 2019 senesinde yayımlanan bir makalede, yapay zeka temelli bir dil işleme (language processing) sisteminin öğrenme sürecinde tükettiği enerjiye bağlı sera gazı salımının, bir kişinin New York – San Francisco arasında uçarak gidip gelmesine eşdeğer olduğu gösteriliyor. Yapay zekanın bu yoğun enerji ihtiyacından kaynaklanan gaz salımlarının olumsuz etkilerine karşı yeşil yapay zeka (Green AI) adı verilen bir akım başladı. Yeşil yapay zeka, bir yandan daha düşük hesaplama gücü gerektiren algoritmaların kullanılmasını teşvik ederken, diğer yandan bu “öğrenme” süreçlerinin yenilenebilir enerjiyle beslenebileceği kurgular öneriliyor. [Link @Arxiv.org, İngilizce]

İklim ve sürdürülebilirlik

Bu hafta yapılması planlanan Cop26, pandemi nedeniyle Mayıs ayında ertelenmişti.

Paris Anlaşması da Covid-19’dan etkilendi: 2015 senesinde imzalanan Paris Anlaşmasının beş yıllık takip toplantısının tam da bu bültenin yayımlandığı hafta içinde Glasgow’da düzenlemesi gerekiyordu. Hükümetlerin bu beş yıllık süre içinde aldıkları önlemlerin masaya yatırılacağı bu toplantı, aslında Paris Anlaşması hedefleri konusunda hükümetlerin ne kadar ciddi olduklarını da ortaya koymuş olacaktı. Mayıs ayında, salgın önlemleri kapsamında toplantının bir sene ertelenmesine karar verilmişti. On yıllık bir takip süreci çok uzun olur düşüncesiyle 2020 senesinde yapılması planlanan bu takip toplantısının ertelenme gerekçesi anlaşılabilir. Ancak böylesine önemli bir konuda bir senelik bir ertelemenin pek içe sinmediği de bir gerçek. [Link @UKCop26, İngilizce]

Türk halkı iklim krizinden haberdar değil: Bunu ben değil, Sabancı Üniversitesini yaptığı İklim Değişikliği Farkındalığı çalışmasının sonuçları gösteriyor. Çalışmanın sonuçlarına göre kamuoyunun yüzde 90’ından fazlası iklim değişikliğinin gıdaya erişimde zorluğa, orman yangınlarına, nesli tükenen hayvanlara ve su seviyesinin yükselmesi gibi sonuçlara yol açacağından bihaber. Bence çalışmanın en çarpıcı tarafı gençlerin bu konudaki (b)ilgisizliği: Sonuçlar 18-34 yaş aralığındaki genç ve genç yetişkinlerin, 35-50 yaş aralığındaki bireylere oranla iklim değişikliğine öncelik verme eğilimlerinin daha düşük olduğunu gösteriyor. Bu krizin sonuçlarıyla esas yüzleşmek durumunda kalacak olan gençlerin ilgisizliğinin, bilgiye beslenildikleri taktirde ortadan kalkacağına inanıyorum. [Link @YeşilGazete]

“Gereksiz umutsuzluğa” tepki: Scientific Reports dergisinde yayımlanan ve iklim krizi konusunda artık çok geç kalındığını iddia eden bir makale, gereksiz umutsuzluğa (açıklamada geçen ifade: unnecessary despair) yol açtığı gerekçesiyle basın bülteninden kaldırıldı. Dergi tarafından yapılan açıklamada, makaledeki iddianın bir bilgisayar modelinin sonuçlarına dayandığı ve bu iddianın farklı modeller tarafından da test edilmesi gerektiği için kaldırıldığı belirtiliyor. Bu arada yukarıdaki tweet’de geçen ifade doğru değil. Bir yanlış anlaşılma olmaması için açıkça yazmakta fayda olabilir: Dergi makaleyi yayından kaldırmış değil. Sadece yayımlanan makaleleri özetledikleri basın bülteninden bu makalenin duyurusunu kaldırdılar. [Link @TheTimes, İngilizce]


Haftayı kapatırken…

Son bir aydır yayımlanan bültenlerde yapay zeka ve yenilenebilir enerji konularını ele alıyorum. Bu hafta bu iki önemli konunun kesişiminde yaşanan gelişmeleri ve benim dikkatimi çekenleri sizlerle paylaşmak istedim.

Üretim, malzeme ya da makina gibi imalat odaklı alanlarda çalışan mühendisler bu tür konuları maalesef kendi meslek yaşantılarının bir parçası olarak görmekte zorlanıyorlar. Kendi iş ortamlarının gerçeklerine ve zorluklarına, ya da genel olarak yaşadıkları olumsuzluklara o kadar teslim oluyorlar ki, bütün bu gelişmeler farklı bir gezegende yaşanıyormuş hissiyatına kapılabiliyorlar.

Ancak unutmamak gerekir ki bunlar günümüzün gerçekleri. Farklı bir ülkede de olsa, sizin de ayaklarınızı bastığınız topraklarda gerçekleşiyor. Mühendishane için bir tanıtım yazısı hazırlarken, “kendini bir dünya vatandaşı olarak görebilen” ifadesini kullanmıştım. Çünkü gerçekten de bültenlerde anlattığım dünyanın bir parçası olabilmenin ilk adımı, kendinizi bu dünyanın bir vatandaşı olarak görmekten geçiyor diye düşünüyorum.

Ve bu ilk adımı attıktan sonra siz de fark ediyorsunuz ki, aslında bu konulardan düşündüğünüz kadar uzak, mesafeli bir yerde yaşamıyorsunuz. İklim krizi olsun, yenilenebilir enerji olsun ya da yapay zeka uygulamaları, bu alanların her birinde çalışan, gayret eden son derece nitelikli insanlar ve kurumlar ülkemizde de var.

Hangi tarafta olacağınız sizin tercihinize kalmış. İsterseniz bunlar Türkiye’ye uzak diyerek mesafenizi korursunuz. İsterseniz de bir parçası olmak için gayret ederseniz. Benim temennim ikincisini seçmeniz yönünde.

Konu önermek ister misiniz?

Bu haftanın bülten gündemi de sizin önerilerinizle şekillendi.

Gündem konularını belirlerken son birkaç haftadır sizden gelen önerileri dikkate almaya çalışıyorum. Gayet güzel öneriler de geliyor, ilgi gösteren herkese teşekkür ederim.

Önümüzdeki haftalarda görmek istediğiniz konular, içerikler ve bu bültende zenginleşmesini isteyeceğiniz başlıklar hakkında görüş ve önerilerinizi aşağıda paylaşmanızdan mutluluk duyarım. Her zaman olduğu gibi, bültenler yayımlandığında ufak bir hatırlatıcı almak isterseniz, aşağıdaki kutuya e-posta adresinizi yazarak abonelik yaptırabileceğinizi hatırlatmak istiyorum.

Bir sonraki bültende görüşmek üzere.

Geliştirici: Arda Çetin

Mühendishane, Arda Çetin tarafından hayata geçirilen bir eğitim projesidir. Malzeme mühendisliği üzerine hazırlanan eğitim içerikleri için Muhendishane.org adresini, eğitim ve kariyer bültenleri için Muhendishane.net adresini ziyaret edebilirsiniz.

One reply on “22.11.2020: Bülten.21”

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s