Nokia Türkiye Ülke Müdürü Erensoy Bilgin
Yapay zekanın olumlu potansiyelini ortaya çıkarmaktan söz ettiğimizde, sürdürülebilirlik akla gelen ilk şeylerden biri.
İster endüstriyel faaliyetleri kolaylaştırmak ve enerji maliyetlerini azaltmak için ağ verimliliğini artırmak ister daha sürdürülebilir bir toplum yaratmak için çevresel kaynakları korumak olsun, yapay zeka ekolojik ve iklimsel krizlerin yaşandığı bir dönemde umut veriyor. Ancak bunun gerçekleşmesi için öncelikle sürdürülebilirliği dikkate almalıyız.
Bu durum düşünce tarzımızı değiştirmemizi ve teknolojinin enerji maliyetini ve çevreye olan etkilerini sadece geriye dönük olarak değil, başlangıcından itibaren azaltmak için yapay zeka teknolojilerinde yenilikler yapmamızı gerektiriyor. Bu da özellikle çok fazla enerji tüketimi olan telekom sektörü için önemli. Bilgi ve iletişim teknolojileri sektörü halihazırda küresel enerji tüketiminin %2-%3’ünü ve küresel sera gazı emisyonlarının %4-%6’sını oluşturmaktadır Bu rakamların, giderek daha da dijitalleşen dünyada iletişim trafiği hacmi arttıkça büyümesi beklenmektedir. Bu nedenle, telekom operatörleri nihayetinde karbon nötr olma konusunda kararlıdır.
Bir şirket olarak Nokia, sürdürülebilirlik konusunda son derece kararlıdır. Kendi ayak izimizi küçültmenin yanı sıra, dijitalleşme ve bağlantıda da adımlarımızı en üst düzeye çıkarmaya kararlıyız. Bu, endüstrileri daha verimli hale getiren, atıkları en aza indirmeye yardımcı olan ve değerli kaynakların ve malzemelerin daha fazla yeniden kullanımına olanak tanıyan teknolojik çözümler yaratmak anlamına geliyor.
Sürdürülebilirlik, sorumlu yapay zekanın altı temel direğinden biri olduğundan, bu kararlılık Nokia Bell Labs’ın yapay zekaya yaklaşımında açıkça görülüyor.
Bir Nokia Bell Labs özgün çözümü
Radyo ağının en çok enerji tüketen kısımlarından biri olan baz istasyonunu hedef alarak, ağ performansı ve enerji tüketimi arasında temel bir denge kurduk .Geliştirdiğimiz son teknoloji çözüm, herhangi bir zamanda bir baz istasyonunun mobil kullanıcıların bağlantı kalitesini korumak için ihtiyaç duyduğu minimum frekans sayısını belirliyor.Başka bir deyişle, yapay zeka algoritmamız performansı olumsuz etkilemeden hangi düzeylerin kapatılabileceğini hedeflemektedir.
Bu yöntem, baz istasyonlarını oluşturan elektronik donanımda yüksek maliyetli değişiklikler yapılmasını gerektirmez. Bunun yerine, mevcut altyapı üzerinde basit bir yazılım güncellemesi yapılarak dağıtılabilir. Bir baz istasyonu, her biri farklı frekanslarda salınan elektromanyetik dalgaları ileten ve alan farklı anten setlerinden oluşur. Bunlar, cep telefonlarının ağa bağlanmak için doğru frekansı bulmaları için etkin bir şekilde “giriş kapısı” görevi görür. Frekansları otoban şeritlerine, mobil verileri de bu şeritleri kullanan araçlara benzetebilirsiniz. Nasıl daha fazla şerit trafiğin daha akıcı ilerlemesini sağlıyorsa, daha fazla frekans da mobil kullanıcı deneyimini iyileştirir.
Dolayısıyla, mümkün olduğunca çok frekansı açık tutmak en basit çözümdür. Sorun şu ki, daha fazla frekans daha fazla anten ve dolayısıyla daha fazla elektronik devre içeriyor ve bu da daha yüksek enerji tüketimi anlamına geliyor. Ağ performansı ve enerji tüketimi arasında doğru dengeyi bulmak kolay değildir ve kullanılacak optimum frekans sayısını hesaplamak şimdiye kadar çok fazla deneme yanılma gerektirdi. Yapay zeka baz istasyonu çözümümüz, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak insanların kendi başlarına başaramayacağı zor bir matematik problemini çözüyor. Bu çözümü canlı Nokia ağlarında, 20 sahada gerçek kullanıcı trafiği ile test ettik ve sonuç, bağlı kullanıcılar için hizmet kalitesinde gözle görülür bir bozulma olmadan enerji tüketiminde %10-15 oranında kanıtlanmış bir azalma oldu.
Tipik bir Avrupa ülkesinde uygulanması halinde bu uygulama Gigawatt-Saat ölçeğinde enerji tasarrufu sağlayabilir. Bu, yaklaşık olarak bir milyon düşük tüketimli ampulü bir yıl boyunca çalıştırmak için gereken enerjiye eşdeğer ve milyonlarca avroya denk geliyor. Bu tür ağların kurulmasının, gelişmekte olan ülkelerde daha da büyük bir etkisi olacak; zira yoksul ülkeler genellikle teknolojik yeniliklerin hızına ayak uydurmakta zorlanıyorlar. Örneğin Sahra Güneyi Afrika ülkelerinin, mevcut donanımlarını daha enerji tasarruflu bir donanımla değiştirmeyi göze alamadıkları için en az 2028 yılına kadar bağlantıların çoğunu 4G’nin oluşturması bekleniyor. Çözümümüz, donanım güncellemesi gerektirmediği ve herhangi bir eski altyapının üzerine kurulabileceği için mükemmel bir uyum sağlıyor. Bu nedenle, gelişmiş ağ sürdürülebilirliği yazılım çözümleri geliştirmek, yeşil çözümleri küresel olarak erişilebilir kılmak ve telekom sektöründe küresel olarak karbon nötrlüğüne ulaşmak için oldukça önemli.
İşletmeciler, özellikle Avrupa’da hızla artan enerji fiyatları nedeniyle kazançlarını tüketen elektrik faturalarını azaltmak için çaresizce yeni yollar aradıklarından, sürdürülebilirlik yönündeki bu çabanın mali bir boyutu da olduğu açık. Gerçekten de, enerji tüketimi 2022’nin başlarında telekom operatörlerinin işletme maliyetlerinin %15 ila %40’ını oluşturuyordu ve Rusya-Ukrayna savaşı ve diğer jeopolitik olayların etkisiyle bu oranın dramatik bir şekilde artacağı tahmin ediliyordu.
Sonuç olarak, telekomda bağlantı hızının her şeyden daha öncelikli olduğu “maksimum” performanstan, hız ve enerji tüketimi arasında bir dengenin en çok arandığı “sürdürülebilir” performansa doğru bir geçiş dönemine tanık oluyoruz.
İyiliğe yönelik yapay zeka
Üretken yapay zeka sohbet robotlarındaki son yenilik patlaması, bu güçlü sistemlerin bize nasıl zarar verebileceği konusunda tartışmalara ve kıyamet günü senaryolarına yol açtı. Ancak sürdürülebilirlikte, son zamanlarda gündeme hakim olan tehlikelerden uzak bir şekilde yapay zekanın en büyük avantajlarından birini görüyoruz. Bell Labs olarak, yapay zekayı bireylerin, toplumların ve dünyamızın ihtiyaçlarını karşılamak için kullanmaya kararlıyız.
Bu nedenle, daha iyi bir dünya yaratmak için toplulukları nasıl inşa edebileceğine ve insanlığa nasıl hizmet edebileceğine odaklanıyoruz.
Bunu, dürüstlük ve gizlilik gibi ilkeleri gözeterek, ahlak ve teknoloji arasındaki çatışmaları çözerek ve yapay zeka tasarım süreci boyunca bu ilkeleri koruyarak yapabiliriz. Bunların hepsi 6G çağında sürdürülebilirlik hedeflerimize ulaşmamızda ana unsurlar olacaktır. Doğal olarak, sürdürülebilirlik açısından da yapay zeka endişeleri var. Yapay zeka sistemlerini eğitmek muazzam miktarda enerji tüketiyor, bu nedenle bu sistemleri oluştururken ve eğitirken çevresel etkilerini en aza indirmeye ihtiyaç var. Yapay zekanın peşinde koşarken, bu süreçte gezegenimizin sürdürülebilirliğini tehlikeye atmadığımızdan emin olmalıyız. Ancak baz istasyonu çözümümüz, dağıtımının bir parçası olarak ayrı bir yüksek enerjili eğitim aşaması içermiyor. Bu, yapay zekanın nasıl iyilik için bir aracı olabileceğine ve korkularımızdan ziyade umutlarımızı nasıl ateşleyebileceğine dair güçlü bir örnek.
