İklim değişikliği, Dünya’nın bugün karşı karşıya olduğu en acil sorunların başında geliyor. Yapay zekâ, bu mücadelede en büyük destekçilerimizden biri olabilir mi?

İklim değişikliği ile kapitalizm arasındaki ilişkide önemli bir dönüm noktasına ulaştık. Eşi benzeri görülmemiş miktarlarda sermaye iklimle ilgili girişimlere doğru akmaya başladı. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde dünyanın en büyük şirketleri çevreci bir adım ile net sıfır emisyona ulaşma taahhüdünde bulundu ve kuruluşlarının operasyonlarını buna göre uyarlamaya başladı. Geride bıraktığımız 2020 yılı içerisinde dünyanın en büyük varlık yöneticisi BlackRock, iklim değişikliğini yatırım stratejisinin merkezine koyduğunu açıkladı. Hükûmetlerin merkez bankaları iklim değişikliğini sistemik bir ekonomik risk olarak görmeye başladıklarında, doğrudan politika adımları atmaya başladılar.

İklim değişikliğiyle mücadelede bir araç olarak hizmet etmenin yanı sıra, bilgi işlem kaynakları ve dolayısıyla elektrik konusundaki doymak bilmez iştahı göz önüne alındığında, makine öğreniminin iklim değişikliğine kendisinin de katkıda bulunduğunu belirtmek önemli. Bu yapay zekâ özelinde önemli bir sorun olmaya devam ediyor. Bu haftaki içeriğimiz ise makine öğreniminin iklim değişikliğiyle mücadeleye nasıl yardımcı olabileceğine odaklanıyor.

İklim İstihbaratı

Şirketlerin iklim değişikliğini stratejik bir öncelik haline getirmesinin nedenlerinden biri de olumsuz hava olaylarının işletmenin temel operasyonlarına zarar vermesi ve giderek daha fazla hasara yol açması.

“İnsanlar iklim riskinin uzak gelecekte değil, bugün gerçekleşen bir şey olduğunu anlamaya başlıyor.” Küresel ESG Başkanı Oliver Marchand

Bu iklim kaynaklı aksaklıklara hazırlanmak ve yanıt vermek için kuruluşların karşılaştıkları riskler hakkında eyleme geçirilebilir istihbarata ihtiyaçları var. Hızla değişen çevre koşulları, yalnızca geçmiş hava durumu modellerine bakmanın gelecekteki riski değerlendirmenin güvenilir bir yolu olmadığını ortaya koyuyor.

Birkaç örnek ile konuyu zihinlerimizde netliğe kavuşturabiliriz: Bir banka emlak kredisi portföyünü değerlendirirken artan kasırga faaliyetinin kıyıdaki mülk hasarı üzerinde beklenen etkisini anlamak isteyebilir. Bir hükûmet, daha zorlu hava koşulları karşısında ülkesinin kritik altyapısını güçlendirmek için hedefe yönelik yatırımlar yapmaya çalışabilir. Uluslararası bir otel zinciri, yeni mülklerin nerede geliştirileceğine karar vermeden önce uzun vadeli hava durumunu daha iyi anlamayı faydalı bulabilir.

Bu durumda makine öğrenimi, çok sayıda veriye dayalı karmaşık sistemler hakkında tahminlerde bulunabilir. Kuruluşların aşırı hava olaylarını daha iyi tahmin etmelerini ve bunlara hazırlanmalarını sağlamak için tahmine dayalı analitik platformlar sunan bir dizi “iklim zekâsı” girişimi ortaya çıktı. Bu girişimler genellikle makine öğrenimini daha geleneksel hava durumu modelleme teknikleriyle birleştirerek, modellerini eğitmek için herkese açık, özel ve müşteriye özel verilerin bir karışımından yararlanıyor.

Bu girişimlerin en eski ve iyi finanse edilenlerinden biri, 2021 yılının haziran ayında 45 milyon dolarlık yeni bir finansman turu açıklayan One Concern. One Concern, iklim değişikliğinin etkilerini yerel olarak modellemek için dünyanın doğal ve beşeri ortamlarının “dijital ikizini” geliştiriyor ve müşterilerine “hizmet olarak dayanıklılık” adını verdiği modeli sunuyor.

Bu alandaki diğer girişimler arasında Climavision, Gro Intelligence, ClimateAI ve Terrafuse AI gibi projeler yer alıyor.

Bu kategorideki girişim destekli şirketlerin karşılaştığı önemli bir zorluk, gerçekten ürünleştirilmiş ve ölçeklenebilir teklifler oluşturmak. Her potansiyel müşteri, kendi özel durumuna, coğrafi ayak izine, fiziksel varlıklara, iş önceliklerine vb. dayalı benzersiz bir dizi iklim sorusu ve hedefine sahip oluyor. Bu durum kaçınılmaz olarak girişimleri her müşteri için profesyonel hizmet ağırlıklı çözümler sunmaya doğru çekiyor.

Danışmanlık şirketleri kârlı işletmeler olabilir ancak nadiren girişim ölçeğinde sonuçlar elde ederler. Bu alandaki bir veya daha fazla girişimin iklim zekâsında ölçeklenebilir ve kategori tanımlayan bir teknoloji şirketi kurmak için yazılım ve makine öğreniminden yeterince yararlanmayı başarıp başaramayacağını zaman gösterecek.

İklim Sigortası

Önceki girişim kategorisi kuruluşların iklim risklerini daha iyi anlamalarına ve tahmin etmelerine yardımcı olmayı amaçlarken, bu kategori rakip kuruluşların kendilerini bu risklerden finansal olarak korumalarına yardımcı olmak için AI kullanıyor. Bunu iş dünyasının en eski yöntemlerinden birinde yenilik yaparak sağlıyorlar: sigorta. Eski sigorta şirketleri, iklim değişikliğinin yol açtığı yeni finansal riskleri etkin bir şekilde değerlendirmek ve fiyatlandırmak için mücadele ediyor.

Bir grup girişimci, riski daha doğru fiyatlandırmak ve iklim değişikliği çağı için yeni sigorta ürünleri yaratmak için alternatif veri kaynaklarından, gerçek zamanlı analitikten ve yapay zekâdan yararlanıyor.

Yapay zekâdan nasıl yararlanıldığından bahsetmeden önce parametrik sigorta kavramını öğrenmemiz gerek: Poliçe sahiplerine meydana gelen fiili zararları tazmin eden geleneksel sigortadan farklı olarak, parametrik sigorta, yangın veya fırtına gibi önceden tanımlanmış bir olayın meydana gelmesi durumunda otomatik olarak belirli bir tutarı öder. Parametrik sigorta, sigorta acentelerinin bireysel poliçe sahibi kayıplarını değerlendirme ve doğrulama ihtiyacını ortadan kaldırır, bunun yerine sadece belirli parametreler karşılandığında ödemeyi garanti eder: örneğin, belirli miktarda yağış, belirli bir ısı endeksi, bir kasırga, yaya trafiğinde belirli bir azalma gibi.

Parametrik model, sigortayı daha hızlı ve daha kesin ödemelerle daha otomatik, veri odaklı ve şeffaf hale getirir. Etkili bir şekilde yürütmek için karmaşık veri ve analitik yetenekleri gerektirir.

2018 yılında kurulan Paris merkezli Descartes Underwriting; sel, kuraklık, tedarik zinciri kesintileri, yenilenebilir enerji verimliliği, inşaat kesintileri ve daha fazlası dahil olmak üzere iklimle ilgili çok çeşitli riskler için parametrik sigorta sunuyor. Descartes, uydu görüntüleri, sabit sensörler, nesnelerin interneti cihazları, radar ve sonar dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gerçek zamanlı olarak veri alarak parametrik politikalarını garanti altına almak ve izlemek için makine öğrenimini kullanıyor.

Bu kategoride izlenecek diğer girişimler; Arbol, Kettle, Understory ve Cloud to Street. // insurance: sigorta

İklim değişikliği, önümüzdeki yıllarda mülk ve kaza sigortasını yeniden şekillendirecek diyebiliriz.

Hassas tarım

Tarım, dünyadaki sera gazı emisyonlarının %10 ila %15’ini oluşturan iklim değişikliğinin önemli bir itici gücü. Modern tarımda mevcut sistemde kaynak yoğun ve müsrifçe kullanılıyor. Örneğin, her yıl çiftçilik için 200 milyon tonun üzerinde gübre kullanılıyor ve bunların milyonlarcası yanlış ve aşırı uygulama nedeniyle boşa gidiyor. Bu, iklim değişikliği için büyük bir sorun:

Tüm sera gazı emisyonlarının %2,5’inden tek başına gübre kullanımının sorumlu olduğunu biliyor muydunuz?

Daha da kötüsü gübrelerin ürettiği nitröz oksit atmosferi karbondioksitten yaklaşık 300 kat daha fazla ısıtıyor. Tarımı daha verimli hale getirmek, gıda verimini artırırken karbon ayak izini azaltmak için dijital teknolojileri uygulamak için büyük bir fırsat var.

Hassas tarım; mahsullerdeki değişkenliği ölçen ve bunlara yanıt veren, verimliliği optimize etme ve atıkları azaltma hedefiyle arazi yönetimine alan sunan çiftçilik yöntemlerini ifade ediyor. Önümüzdeki yıllarda tarımın daha sürdürülebilir hâle getirilmesinde merkezi bir rol oynayacak diyebiliriz. Dünya Ekonomik Forumu’na göre çiftliklerin %15 ila %25’i hassas tarım tekniklerini benimserse, sera gazı emisyonları %10 ve su kullanımı %20 azaltılabilir ve tüm bunlar çiftçilik verimini %15 artırır.

Yapay zekâ girişimleri, dünyanın dört bir yanındaki çiftliklerde hassas tarımı gerçeğe dönüştürmede önemli bir rol oynuyor.

Bu girişimlerden bir tanesi olan Ceres, çiftçilere kaynakları çiftliklerinde en iyi şekilde nasıl dağıtacakları hakkında gerçek zamanlı bilgiler vermek için havadan görüntülere bilgisayarlı görü uyguluyor, nereye daha fazla veya daha az gübre uygulayacakları, sızan sulama borularını nerede düzeltecekleri gibi. Bu iş modelinin çekici yanı, yazılım tabanlı olması ve dolayısıyla sermaye açısından verimli ve ölçeklenebilir olmasından geçiyor.

Bu modeli takip eden girişimler arasında Hummingbird Technologies, Gamaya ve Prospera yer alıyor.

Semios ve Arable ise daha hassas mahsul yönetimi sağlamak için donanım sensörleri kullanan, iyi finanse edilen iki hassas tarım girişimi. Semios, bugüne kadar çiftliklere 2 milyondan fazla sensör kurduğunu ve bunlardan her gün 500 milyondan fazla veri noktası topladığını ifade ediyor.

Bu girişimlerin çoğunun kendilerini açıkça “iklim teknolojisi” şirketleri olarak konumlandırmadığını belirtmeliyiz. Hassas tarım teknolojileri her şeyden önce çiftlikleri daha üretken ve verimli hale getirerek, maliyetlerden tasarruf ederek ve çıktıyı artırdıklarından dolayı benimseniyor.

Dünya’da en büyük karbon salınımının yapıldığı sektörlerin birinde karbonsuzlaştırmanın da teşvik edilmesini tesadüfi bir yan fayda olarak yorumlayabiliriz. Bunun dışında emisyon azaltımlarını müşteriler için ekonomik değer yaratma ile uyumlu hale getiren girişimler ise başarılı olmak için en iyi konumda görünüyor. Bundandır ki önümüzdeki yıllarda bahsettiğimiz teknolojiler üzerine geliştirilmiş çok çeşitli büyük şirket girişimi ile karşılaşabiliriz.

Kaynak: Forbes, businesswire, world economic forum

Share:

administrator

1996 yılında İstanbul’da doğdu. Marmara Üniversitesi Basım Teknolojileri bölümünde gördüğü lisans eğitiminden sonra odağını gıdaya çeviren Elif, Mutfak Sanatları Akademisi Profesyonel Aşçılık ve Anadolu Üniversitesi Tarım Teknolojileri öğrencisi. Merakının izinde farkındalığını besleyecek her türlü konuya olan ilgisiyle anlamlı bir gelecek inşasına katkıda bulunmaya çalışıyor. 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir