Google, yapay zekanın enerji ihtiyacını golf topu büyüklüğünde nükleer reaktörle karşılayacak

Kairos Power, çakıl taşlarının 4 ton kömürle aynı miktarda enerji üretebildiğini ve bunu hiç karbon salmadan yaptığını söylüyor

Google'la bu ay anlaşma yapan Kaliforniya merkezli nükleer enerji girişimi Kairos Power'ın golf topu büyüklüğündeki yakıt taşı (Kairos Power)
Google'la bu ay anlaşma yapan Kaliforniya merkezli nükleer enerji girişimi Kairos Power'ın golf topu büyüklüğündeki yakıt taşı (Kairos Power)
TT

Google, yapay zekanın enerji ihtiyacını golf topu büyüklüğünde nükleer reaktörle karşılayacak

Google'la bu ay anlaşma yapan Kaliforniya merkezli nükleer enerji girişimi Kairos Power'ın golf topu büyüklüğündeki yakıt taşı (Kairos Power)
Google'la bu ay anlaşma yapan Kaliforniya merkezli nükleer enerji girişimi Kairos Power'ın golf topu büyüklüğündeki yakıt taşı (Kairos Power)

Google, dünyada ilk kez minyatür nükleer reaktörler kullanarak yapay zekasına güç sağlamak için anlaşma imzaladı.

Teknoloji devi, temiz enerji teknolojisini 2030'a kadar hayata geçirme umuduyla Kaliforniya merkezli girişim Kairos Power'la anlaşma yaptı.

Google anlaşmayı duyuran blog yazısında, "Yeni nesil gelişmiş nükleer reaktörler, basitleştirilmiş tasarımları ve sağlam, doğal güvenlikleri sayesinde nükleer yayılımı hızlandırmaya yeni bir yol sunuyor" dedi.

Daha küçük boyut ve modüler tasarım, inşaat zaman çizelgelerini kısaltabilir, daha fazla yerde konuşlandırmaya imkan sunabilir ve nihai proje teslimatını daha öngörülebilir hale getirebilir.

Kairos Power'ın teknolojisi, bir buhar türbininden güç üretmek için erimiş tuz soğutma sistemiyle birlikte seramik, golf topu büyüklüğünde bir yakıt kullanarak çalışıyor.

Firma, çakıl taşlarının her birinin 4 ton kömürle aynı miktarda enerji üretebildiğini ve bunu karbon salmadan yaptığını iddia ediyor.

4 ton kömürü elinizde nasıl tutarsınız? Yerine tek bir TRISO yakıt taşı koyarak. Kairos Power'ın florür tuz soğutmalı yüksek ısılı reaktöründeki (KP-FHR) golf topu büyüklüğündeki her taş, 4 ton kömür yakmaktan daha fazla enerji üretecek, hem de karbondioksit salımı olmadan.

Elektrik tüketiminin büyük kısmı dünyanın dört bir yanındaki dev veri merkezlerinden kaynaklanan Google, tüm elektriğini temiz enerji kaynaklarından elde etme taahhüdünde bulunuyor.

Firmaların yoğun enerji tüketen yapay zeka sistemlerine giderek daha fazla bel bağlaması nedeniyle ABD veri merkezlerinin elektrik kullanımının bugünle 2030 arasında üç katına çıkması bekleniyor.

Kairos Power, Tennessee'de örnek bir reaktör inşa etmeyi planlıyor ancak Google'la yapılan 500 megavatlık anlaşma, 2020'lerin sonuna kadar ihtiyaç duyulacağı tahmin edilen 47 gigavatlık yeni üretim kapasitesinin yalnızca küçük bir kısmını oluşturuyor.

Hem Google hem de Kairos Power, teknolojinin ticari olarak kullanılabilir hale gelmesinden önce bir anlaşma yapılmasının, gelişimini hızlandırmaya ve temiz enerji teknolojisini ölçeklendirmeye yardımcı olacağını iddia ediyor.

Kairos Power'ın iş geliştirme ve finans başkan yardımcısı Jeff Olson, "Birden fazla dağıtım için anlaşma yapmak, çok ihtiyaç duyulan enerji üretimi ve kapasitesini sağlarken elektrik şebekelerini karbonsuzlaştırmada kritik olan bir çözümün teknik ve pazar uygulanabilirliğini göstererek gelişmiş nükleer enerjinin ticarileştirilmesini hızlandırmak adına önemli" dedi.

Google'dan gelen bu erken taahhüt, Kairos Power'ın yinelemeli geliştirme yaklaşımımıza ve ticari üretim ölçeğini büyütmeye yönelik devam eden yatırımını güçlendiren güçlü bir müşteri talebi sinyali sağlıyor.

Independent Türkçe



Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
TT

Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)

Bilim insanları farklı tatları insandan daha iyi ayırt edebilen elektronik bir dil geliştirdi.

ABD'deki Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nden bir ekip, grafen bazlı cihazın kimyasal ve çevresel değişikliklerin tespitinde "devrim yaratma" potansiyeline sahip olduğunu iddia ederken bu, tıbbi teşhislerden yiyeceklerin bozulduğunu tespit etmeye kadar her türlü alanda kullanılabilir.

Yeni teknoloji ayrıca yapay zekanın "içsel düşünceleri" hakkında benzersiz bir içgörü sunuyor. Kara kutu sorunu denen bir durum nedeniyle bu alan bugüne kadar büyük ölçüde karanlıkta kalmıştı.

Ekip, sinir ağının çeşitli süt, kahve ve gazlı içecek türleri arasındaki farkları belirlerken nihai karara varma yolu üzerinde tersine mühendislik yaparak bunu başardı.

Bu süreç araştırmacıların "sinir ağının karar verme sürecine ışık tutmasını" sağlarken, bunun daha iyi bir yapay zeka güvenliği ve gelişimine yol açabileceğini öne sürüyorlar.

Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nde mühendislik bilimi ve mekanik profesörü Saptarshi Das, "Yapay bir dil yapmaya çalışıyoruz fakat farklı yiyecekleri deneyimleme sürecimize sadece dil dahil olmuyor" diyor.

Elimizde, gıda türleriyle etkileşime girerek bilgileri biyolojik sinir ağı olan tat alma korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisi var.

Elektronik dil tarafından kullanılan sinir ağı, insan seçimi parametrelere kıyasla en az yüzde 95 daha yüksek bir tat alma doğruluğuna ulaşmayı başardı.

Araştırmacılar, Shapley eklemeli açıklamalar adlı bir yöntem kullanarak sinir ağının karar verme sürecini derinlemesine inceledi.

Sinir ağı farklı tatları değerlendirirken, insan tarafından atanan parametreleri tek tek incelemek yerine, en önemli olduğunu belirlediği verileri dikkate aldı.

Profesör Das, "Ağın verilerdeki daha ince özelliklere, biz insanların düzgün bir şekilde tanımlamakta zorlandığımız şeylere baktığını gördük" diyor.

Ve sinir ağı, sensör özelliklerini bütünsel olarak değerlendirdiği için günden güne meydana gelebilecek değişiklikleri azaltıyor. Süt örneğinde, sinir ağı sütün değişen su içeriğini saptayarak bu bağlamda herhangi bir bozulma göstergesinin, gıda güvenliği sorunu olarak değerlendirilecek kadar anlamlı olup olmadığını belirleyebilir.

Araştırma, hakemli dergi Nature'da yayımlanan "Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning" (Grafen kemosensörler ve makine öğrenimiyle güçlü kimyasal analiz) başlıklı çalışmada detaylandırılıyor.

Independent Türkçe