Yapay zeka, her geçen gün daha fazla enerji tüketiyor ve veri merkezleri bu artan talebe yetişmekte zorlanıyor. Ancak yeni geliştirilen bir eğitim yöntemi, yapay zekanın enerji kullanımını azaltarak aynı doğruluk seviyesini korumasını sağlayabilir.

Büyük dil modelleri (LLM’ler) gibi yapay zeka teknolojileri günlük hayatın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Ancak bu teknolojileri destekleyen veri merkezleri, büyük miktarda enerji harcıyor. Sadece Almanya’da, veri merkezleri 2020 yılında yaklaşık 16 milyar kilovat saat (kWh) elektrik tüketti ve bu miktarın 2025 yılına kadar 22 milyar kWh’ye ulaşması bekleniyor. Yapay zeka uygulamalarının giderek karmaşıklaşmasıyla birlikte, bu enerji talebi daha da artacak.

100 kat daha hızlı, aynı doğruluk oranı
Yapay zeka modellerinin eğitimi, özellikle sinir ağları için büyük miktarda hesaplama gücü gerektiriyor. Bu sorunu çözmek için geliştirilen yeni yöntem, geleneksel yaklaşımlara kıyasla 100 kat daha hızlı çalışıyor ve aynı doğruluk seviyesini koruyor. Bu buluş, yapay zeka eğitimi için gerekli enerji miktarını önemli ölçüde azaltma potansiyeline sahip.

Sinir ağları, insan beyninden ilham alınarak tasarlanmış bir sistemdir. Yapay sinir hücrelerinden oluşan bu ağlar, girdilere belirli ağırlıklar atayarak bilgiyi işler. Yeterli bir eşik değeri aşıldığında, sinyal bir sonraki katmana iletilir.

Bu ağların eğitimi ise büyük miktarda hesaplama gerektirir. Başlangıçta, ağ içindeki parametreler rastgele belirlenir ve ardından birçok iterasyon boyunca ayarlanarak modelin doğruluğu artırılır. Ancak bu süreç, büyük enerji harcamalarına yol açmaktadır.

Olasılık temelli yeni eğitim yöntemi
Fizik Tabanlı Makine Öğrenimi profesörü Felix Dietrich ve ekibi, yapay zeka eğitiminde devrim yaratabilecek yeni bir yöntem geliştirdi. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak, bu yeni yaklaşım iterasyonlarla parametreleri belirlemek yerine, olasılıkları kullanıyor.

Bu yöntem, eğitim verilerinde büyük ve hızlı değişimlerin meydana geldiği kritik noktalarda değerleri hedefleyerek çalışıyor. Araştırmacılar, bu yaklaşımı kullanarak enerji tasarrufu sağlayan dinamik sistemler elde etmeyi hedefliyor. Bu tür sistemler, zaman içinde belirli kurallara göre değişerek iklim modelleri ve finans piyasaları gibi alanlarda kullanılıyor.

Daha az enerjiyle yüksek verimlilik
“Yöntemimiz, gerekli parametreleri minimum hesaplama gücüyle belirlemeyi mümkün kılıyor. Böylece sinir ağlarının eğitimi çok daha hızlı ve enerji açısından verimli hale geliyor,” diyen Felix Dietrich, aynı zamanda bu yöntemin doğruluğunun iteratif olarak eğitilmiş ağlarla kıyaslanabilir seviyede olduğunu vurguladı.

Bu yeni yaklaşım, yapay zekanın çevresel etkisini azaltarak sürdürülebilir bir teknolojiye dönüşmesine yardımcı olabilir. Uzmanlar, bu buluşun gelecekte daha geniş kapsamlı yapay zeka uygulamalarında kullanılabileceğini belirtiyor

Almanya genelinde 13 havalimanında başlatılan grev uçuşları iptal ettirdi. Bir günlük iş bırakma eylemi başkent Berlin başta olmak üzere Frankfurt, Düsseldorf ve Münih gibi merkezlerde binlerce uçuşun aksamasına neden oldu.
Euronews Türkçe’de yer alan habere göre aralarında Frankfurt ve Münih’in de bulunduğu 13 Alman havalimanında ve ülkenin diğer ana destinasyonlarında çalışan işçilerin bir günlük grevi, bugün çoğu uçuşun iptal edilmesine neden oldu.

Bugün ülke genelinde yarım milyondan fazla yolcu seyahat aksaklığı ile karşı karşıya.

Gece yarısı başlayan 24 saatlik grev, havalimanlarındaki kamu sektörü çalışanlarının yanı sıra yer ve güvenlik personelini de kapsıyor.

Almanya’nın en işlek havalimanı olan Frankfurt Havalimanı’nın işletmecisi, bugün buradan hiçbir yolcu uçağının kalkmayacağını bildirdi.

Habere göre yarın da gecikmeler ve iptaller yaşanabilir. Planlanan 1,116 gelen ve giden uçuştan 1,050’si şimdiden iptal edildi ve bu sayının artması bekleniyor.

Berlin Havalimanı’nın tüm düzenli kalkış ve varışları iptal edilirken, Hamburg Havalimanı hiçbir kalkışın mümkün olmayacağını belirtti.

Köln/Bonn Havalimanı düzenli yolcu servisi olmadığını açıkladı. Münih Havalimanı’ndan ise yolculara “büyük ölçüde azaltılmış bir uçuş programı” beklentisinde olmaları tavsiye edildi.

Kuzey Denizi’nde kargo gemisinin petrol tankeriyle çarpışmasının ardından 32 kişi kıyıya çıkarıldı.

Kraliyet Ulusal Cankurtaran Kurumundan yapılan açıklamada, Doğu Yorkshire açıklarında çarpışan petrol tankeri ile kargo gemisinde yangın çıktığı duyuruldu.

Açıklamada, kaza yerine 4 cankurtaran botunun gönderildiği ve birkaç kişinin gemileri terk ettiğine dair raporların alındığı belirtildi.

Sahil güvenlikten yapılan açıklamada da kaza ihbarı üzerine “acil durum” müdahalesinin koordine edildiği bildirildi.

Açıklamada, kazayla ilgili ilk alarmın yerel saatle 09.48’de verilmesinin ardından cankurtaran botları, yangın söndürme ekipleri ve kurtarma helikopterinin bölgeye gönderildiği ifade edildi.

– Gemilerdeki 32 kişi karaya çıkarıldı

Ülke basınında yer alan haberlere göre, Doğu Grimsby Limanı Başkanı Martyn Boyers, şu ana kadar 32 kişinin kıyıya çıkarıldığını söyledi.

Bu kişilerin durumları hakkında ise henüz detay paylaşılmadı.

Kazaya karışan petrol tankerinin ABD, kargo gemisinin ise Portekiz bandıralı olduğu bildirildi.