Yapay zeka teknolojileri hızla gelişirken, enerji tüketimi büyük bir sorun haline gelmişti. Ancak bilim insanları, yapay zekayı 100 kat daha hızlı eğiten ve enerji tüketimini minimuma indiren yeni bir yöntem geliştirdi. Bu çığır açan buluş, geleceğin yapay zeka modellerine yön verebilir.
Enerji Tüketimi Büyük Sorun Haline Geliyor
Büyük dil modelleri (LLM) ve gelişmiş yapay zeka sistemleri, modern hayatın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Ancak bu teknolojileri çalıştıran veri merkezleri, giderek artan enerji talebiyle karşı karşıya. Yalnızca Almanya’da 2020 yılında veri merkezlerinin tükettiği elektrik miktarı 16 milyar kilovat saati (kWh) bulurken, bu rakamın 2025’e kadar 22 milyar kWh’ye ulaşması bekleniyor.
Yapay zekanın eğitim süreci, sinir ağları için yoğun hesaplama gücü gerektiriyor. Bu da enerji tüketimini büyük ölçüde artırıyor. Ancak yeni geliştirilen bir yöntem, yapay zeka eğitiminde devrim niteliğinde bir değişiklik yaratabilir.
100 Kat Daha Hızlı, Aynı Doğruluk Seviyesi
Geleneksel yapay zeka eğitim süreçleri, yüksek maliyetli ve uzun süreli hesaplamalar gerektirirken, yeni bulunan yöntem bu süreci radikal şekilde hızlandırıyor. Yeni teknik sayesinde yapay zeka modelleri 100 kat daha hızlı öğrenebilirken, aynı doğruluk seviyesini koruyabiliyor.
Sinir ağları, insan beyninden ilham alarak tasarlanmış sistemlerdir. Yapay sinir hücrelerinden oluşan bu ağlar, girdilere belirli ağırlıklar atayarak bilgiyi işler. Ancak eğitim sürecinde yapılan milyonlarca iterasyon, büyük enerji tüketimine neden oluyor.
Olasılık Tabanlı Yeni Eğitim Yöntemi
Fizik Tabanlı Makine Öğrenimi uzmanı Prof. Dr. Felix Dietrich ve ekibi, yapay zeka eğitiminde yepyeni bir devrim yarattı. Olasılık tabanlı bu yeni yaklaşım, geleneksel iteratif hesaplamalara duyulan ihtiyacı ortadan kaldırarak, kritik noktalara odaklanıyor ve gereksiz işlem yükünü azaltıyor.
Bu devrim niteliğindeki yöntem, büyük veri değişimlerini hedef alarak, eğitim sürecini hızlandırıyor ve enerji tasarrufu sağlıyor. Böylece, iklim modellemeleri, finans piyasaları ve otomasyon sistemleri gibi alanlarda yapay zeka kullanımı çok daha verimli hale geliyor.
Daha Az Enerji, Daha Yüksek Verimlilik
“Yeni geliştirdiğimiz yöntem, minimum hesaplama gücüyle en doğru parametreleri belirlemeye olanak tanıyor. Böylece yapay zeka sistemleri çok daha hızlı ve enerji verimli hale geliyor” diyen Prof. Dr. Felix Dietrich, bu teknolojinin gelecekte sürdürülebilir yapay zeka sistemleri oluşturulmasında kritik rol oynayacağını vurguladı.
Uzmanlar, bu yeni yapay zeka eğitim yönteminin, teknoloji dünyasında büyük yankı uyandıracağını ve gelecekte çok daha yaygın bir şekilde kullanılacağını belirtiyor. Yapay zekanın daha çevreci, verimli ve sürdürülebilir bir geleceğe ulaşması artık hayal değil!
