Yapay zekada doğruluk artarken enerji kullanımı 100 kat azalıyor

Küresel enerji arzının yüzde 10’unu tüketen yapay zeka sistemleri için sürdürülebilir bir çıkış yolu bulundu. Geleneksel sinir ağlarını mantıksal akıl yürütmeyle birleştiren ‘Nöro-sembolik Yapay zeka’, enerji kullanımını yüzde 1 seviyesine indirirken operasyonel başarıyı yüzde 95’e taşıyor.

Yapay zeka sistemleri ve dev veri merkezleri, 2024 yılında yaklaşık 415 terawatt saat enerji tüketerek ABD'nin toplam elektrik üretiminin yüzde10'undan fazlasını kullandı. Talebin 2030'a kadar iki katına çıkması beklenirken, sürdürülebilirlik endişeleri sektörün en büyük risk unsuru haline geldi. Karol Ailesi Uygulamalı Teknoloji Profesörü Matthias Scheutz ve ekibi, bu krize çözüm sunan 100 kat daha verimli bir yapay zeka prototipi geliştirdi. MANTIK VE VERİNİN STRATEJİK ORTAKLIĞIGeliştirilen sistem, ChatGPT veya Gemini gibi sadece istatistiksel kalıplara dayanan modellerden farklı olarak, ‘Nöro-sembolik’ bir mimari kullanıyor. Bu yöntem, derin öğrenmenin gücünü sembolik akıl yürütmenin kurallarıyla birleştiriyor. İnsan beyninin sorunlara yaklaşım biçimini taklit eden sistem, görevleri adımlara ve kategorilere ayırarak gereksiz deneme-yanılma süreçlerini elimine ediyor.Özellikle robotikte kullanılan Görsel-Dil-Eylem (VLA) modellerine odaklanan ekip, bu hibrit yaklaşım sayesinde robotların nesneleri tanımlarken gölge veya hatalı hizalama gibi yanılsamalara düşmesini engelliyor. PERFORMANSDA DEV SIÇRAMAAraştırmacılar, sistemin kapasitesini kanıtlamak için karmaşık bir mantık problemi olan Hanoi Kulesi bulmacasını kullandı. Sonuçlar, geleneksel modellerle arasındaki uçurumu net bir şekilde ortaya koydu: KriterGeleneksel VLA ModelleriNöro-Sembolik VLABaşarı Oranı% 34% 95Eğitim Süresi36+ Saat (1.5 gün)34 DakikaEğitim Enerji Maliyeti% 100 (Referans)% 1Operasyonel Enerji% 100 (Referans)% 5 TİCARİ SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK İÇİN YENİ ROTAProfesör Matthias Scheutz, mevcut modellerin ‘bir sonraki adımı tahmin etme’ üzerine kurulu yapısının yüksek enerji tükettiğini ve sıklıkla hatalı sonuçlar (halüsinasyonlar) ürettiğini vurguluyor. Scheutz’a göre, bir Google aramasındaki yapay zeka özetinin normal listelemeden 100 kat fazla enerji harcaması, mevcut modelin uzun vadede sürdürülebilir olmadığını kanıtlıyor. Yapay zekanın sektörler genelinde benimsenmesi hızlanırken, yüzlerce megawatt elektrik gerektiren veri merkezleri altyapı sınırlamalarına takılıyor. Nöro-sembolik yapay zeka, daha az işlem gücüyle daha güvenilir sonuçlar üreterek, sanayi ve teknoloji şirketleri için maliyetleri radikal biçimde düşürecek yeni bir standart vaat ediyor. Mayıs ayında Viyana'da düzenlenecek Uluslararası Robotik ve Otomasyon Konferansı'nda sunulacak bu çalışma, yapay zekanın gelecekteki enerji haritasını yeniden çizmeye aday.