Günümüzde yapay zeka teknolojileri hayatımızın birçok alanına entegre olmuş durumda; ancak büyük dil modelleri (LLM) ve diğer yapay zeka sistemlerinin eğitimi, artan enerji tüketimi nedeniyle sürdürülebilirlik açısından kaygılar doğuruyor. Almanya’daki veri merkezleri 2020 yılında 16 milyar kilovat saat (kWh) elektrik tüketmişken, bu rakamın 2025’te 22 milyar kWh’ye yükselebileceği öngörülüyor. Bilim insanları, bu sorunun üstesinden gelmek için yapay zeka eğitimine yönelik yeni bir yöntem geliştirmeyi amaçlıyor.
Scitech Daily’nin haberine göre, geleneksel yapay zeka eğitimi büyük bir hesaplama gücü talep eden bir süreç. Sinir ağları, verileri işlerken birçok iterasyon boyunca parametreleri optimize ederek doğruluk seviyesini artırıyor. Ancak bu durum, zaman açısından oldukça yavaş ve yüksek enerji tüketimi gerektiren bir yöntem olarak öne çıkıyor.
Fizik Tabanlı Makine Öğrenimi profesörü Felix Dietrich ve ekibi, bu süreçte devrim niteliğinde bir eğitim yöntemi geliştirdi. Yeni yöntem, sinir ağlarını iterasyonlarla eğitmek yerine olasılık tabanlı bir yaklaşım benimseyerek öğrenmeyi hızlandırıyor. Böylece yapay zeka, geleneksel yöntemlere kıyasla 100 kat daha hızlı bir öğrenme süreci yaşarken, aynı doğruluk seviyesini de koruyabiliyor.
NASIL ÇALIŞIYOR?
Geleneksel yapay zeka eğitim yönteminde, ağın içerisindeki parametreler rastgele belirleniyor ve model, binlerce iterasyon ile bu parametreleri optimizasyon süreçlerine tabi tutuyor. Yenilikçi yaklaşımda ise kritik noktalarda parametrelerin belirlenmesi için olasılıklar kullanılarak hesaplama yükü azaltılıyor ve öğrenme süreci hızlandırılıyor.
Araştırmacılar, bu yöntem sayesinde sadece yapay zeka eğitiminde değil, aynı zamanda iklim modelleri ve finans piyasaları gibi dinamik sistemlerde de önemli ilerlemeler sağlanabileceğini ifade ediyor.
DAHA SÜRDÜRÜLEBİLİR BİR GELECEK
“Yöntemimiz, yapay zeka modellerinin çok daha az enerjiyle eğitilmesini sağlıyor. Bu sayede maliyetler düşerken çevresel etkiler de azalıyor,” diyen Dietrich, bu yeniliğin gelecekte daha geniş bir kullanım alanına kavuşabileceğini belirtiyor.
Bu yeni yaklaşım, yapay zeka teknolojilerinin enerji verimliliğini artırarak sürdürülebilir bir teknolojiye dönüşmesine olanak tanıyabilir. Eğer geniş ölçekli sistemlerde hayata geçirilebilirse, yapay zeka eğitiminde yepyeni bir dönemin başlangıcını işaret edebilir.
