Enerji ve inşaat sektörlerinin dijitalleşme yolundaki ayak sesleri

Yapay zeka teknolojileri, yakın zamana kadar insan zekası olmadan yapılamayacağını sandığımız birçok işin bilgisayarlar veya bilgisayarların yönettiği robotlar tarafından daha hızlı ve daha yüksek verimle yapılabilmesini sağlıyor.

Geleceğin iş dünyasında en önemli oyunculardan biri olmaya aday olan bu teknoloji birçok sektörde şimdiden aktif olarak kullanılmaya başlandı. Fakat bu yenilikleri iş modellerine adapte etmeye yeni başlayan sektörler de var. Örneğin enerji sektörünün yapay zeka teknolojilerini kullanımı hala çok sınırlı ve birçok uygulama açısından planlama aşamasında bulunuyor. Enerji tasarrufu için devrim niteliğinde gelişmeler sağlayabileceği öngörülen yapay zeka teknolojisinin, enerji sistemleri ve toplumların sosyo-ekonomik yapıları üzerindeki muhtemel olumsuz etkileri ilerlemeyi yavaşlatan unsurlardan bazıları olarak yer alıyor. İnşaat sektörü de yapay zeka teknolojilerine uyum sağlamada geri kalmış sektörlere örnek olarak gösteriliyor. Diğer sektörlerle kıyaslandığında, bu konuda yok denecek kadar az gelişmenin yaşanan sektörde, yapay zekanın büyük fırsatlar yaratabileceği tahmin ediliyor.

Enerji üretimi, satışı ve dağıtımında kullanılan yöntemlerde yaşanan değişimlerin, yapay zeka teknolojisinin kullanılmasını yaygınlaştırması bekleniyor. Enerji tasarrufu konusunda devrim niteliği taşıyan bu teknoloji ile karbon salınımını en aza indirmek ve dolayısıyla iklim değişikliği ile mücadele etmek mümkün hale geliyor. Bu durum, ancak yeni yöntemlerin, yenilenebilir enerji kaynaklarından üretimle uyumlu olmasından geçiyor. Yeni yöntemler geliştirilirken göz önünde bulundurulması gereken başka bir konu ise maliyetler olarak yer alıyor. Sonuç olarak temiz, ucuz ve güvenilir enerjiye gittikçe artan talebi karşılamak için, orta ve uzun vadede büyük bir etki alanına sahip olan yapay zekadan her geçen gün daha fazla faydalanmak gerekiyor.

Yenilenebilir kaynakların sisteme entegrasyonundaki en büyük zorluklardan biri olarak üretimin değişen hava koşullarından doğrudan etkilenmesi ve bu durumun üretimdeki düzensizliğe sebep olması olarak gösteriliyor. Örneğin havanın bulutlu ya da rüzgarsız olması enerji üretimini durma noktasına getiriyor. Yine hava koşullarına bağlı olarak talepten fazla enerji üretilmesi durumu da söz konusu olabiliyor. Düzensiz üretim rejiminin nedeniyle tüketim fazlasını depolamak için maliyetli olabilen çözümler için yapay zeka teknolojilerinin ön plana çıkması bekleniyor.
Yapay zeka teknolojileri, enerji kullanımıyla ilgili önceden bilgi sahibi olmamızı ve üretimdeki dalgalanmaları yönetmemizi sağlayarak hava koşullarına bağlı olarak gelişen alternatif mekanizmalara duyulan ihtiyacı azaltma fırsatlarını sunabiliyor. Bunun yanı sıra söz konusu teknolojiler, karar alma ve planlama süreçlerinde de bir insanın yönetebileceği ölçeklerin çok ötesine geçebildiği için  çok daha karmaşık süreçlerin üstesinden gelebilir. Örneğin bir bölgede yaşanan enerji kıtlığı durumunda, geniş bölgelerin ve büyük toplulukların enerji kullanımlarını çok daha etkili ve hızlı bir şekilde yöneterek bu sorunu çözebiliyor. Bu çözümün ana nesnesi büyük sanayilerden evinizdeki buzdolabına kadar her şey örnek olarak gösterilebilir.

Evlerimizdeki cihazların enerji kullanımını bir bilgisayarın ya da robotun kontrol etmesi günümüzde kulağa bir bilim kurgu filminden bir parça gibi gelebilir ancak bu durumun örnekleri hayatımızda yer almaya çoktan başladı. Örneğin, bir işletim sisteminde kullanılabilen yeni bir uygulama aracılığıyla, uygulamaları ne sıklıkla kullandığınızı tespit eden yapay zeka, nadiren kullandığınız uygulamaların arka planda çalışmasını durdurarak telefonunuzun şarjının daha uzun süre dayanmasını sağlayabiliyor. Benzer şekilde, ev aletlerinde de enerji kullanımını daha verimli hale getirmek için yapay zeka çözümlerinden faydalanılabilir. Örneğin ev aletlerinizin kullandığı enerji miktarını ve maliyetini tam olarak öğrenmek, bu bilgileri temel alarak iyileştirici düzenlemeler yapmak mümkün olabiliyor.


Örneğin kullanıcılar çamaşır makinesini, elektriğin ne kadara mâl olduğunu bilmediği herhangi bir anda çalıştırmaktansa en ucuz olduğu zamanda çalışması için ayarlayabilir. Bunun gibi gelişmelerle fazla enerji tüketen aletlere olan talebin azalması, dolayısıyla üreticilerin enerji verimliliğine daha fazla önem vermeleri bekleniyor. İş dünyası da benzer yöntemleri kullanarak yapay zekanın enerji tasarrufu çözümlerinden faydalanma şansı yaratıyor.
Faaliyetlerinin yıllık değeri 10 trilyon doları aşan inşaat sektöründe müşterilerin her gün daha da çeşitlenen isteklerine rağmen yapay zeka çözümlerinin kullanımı hala sınırlı düzeyde. Oysa yapay zeka teknolojileri, sektörün maliyet ve iş takvimi aşımları, güvenlik zafiyetleri gibi temel sorunlarının üstesinden gelmeye oldukça yardımcı olabilir.

İnşaat sektörünün dijitalleşme yolundaki zayıflığının aksine bu sektörle kesişen ulaşım, imalat gibi sektörler, yapay zeka teknolojilerine uyum sağlamaya ve aralarındaki sınırları kaldırarak bir ekosistem gibi çalışmaya başladıkları görülüyor. Bu gelişmelerin etkilerinin orta ve uzun vadede görülmesi bekleniyor. Dolayısıyla, geleceğin geniş ekosistemlerinde kendine yer bulmak ve sektöre girecek olan yenilikçi şirketlerle rekabet edebilmek için inşaat sektöründeki oyuncuların yapay zeka uygulamalarını ve tekniklerini benimsemesi gerekiyor. Ancak yeni teknolojilerin sunduğu fırsatlara rağmen şirketlerin mevcut kapasiteleri, çalışanlar, iş modelleri ve kullanılan araçlar bakımından yapay zekaya adapte olmak için yeterli değil. Bu yüzden yakın gelecekte, sektörün gerekli altyapıya erişebilmesi için ayıracağı kaynağın artması bekleniyor.
İnşaat sektörünü yapay zeka teknolojileriyle buluşturmak için sektör liderlerinin izlemesi gereken rota üç ana noktadan oluşuyor. Bunların ilki olarak, şimdiye kadar hayata geçirilen sınırlı sayıdaki yapay zeka girişimleri inceleniyor. Örneğin, projenin başlangıcından teslimine kadarki sürecin planlamasında milyonlarca farklı alternatif sunabilen teknolojileri kullanarak proje takvimini optimize eden inşaat şirketleri var. Bir sonraki aşamada ise diğer sektörlerde kullanılan teknolojilerden inşaat sektörüne uyarlanabilir olanları belirlemek geliyor. Birçok sektörde çeşitli amaçlarla kullanılan görüntü tarama ve sınıflandırma teknolojileri, güvenliği tehdit eden çalışan davranışlarını tespit etmede kullanılabilir. Üstelik bu veriler, çalışan eğitimlerindeki öncelikleri belirlemek için de bir araç olabilir. Son olarak sektör, kendine özgü ihtiyaçları için yeni yapay zeka teknolojileri geliştirerek çağı yakalayabilir. Bu aşamada binlerce farklı ihtiyaç ve her biri için binlerce çözüm yolu belirlenebilir.

Hem enerji sektöründe hem de inşaat sektöründe yapay zeka uygulamalarının hayata geçirilmesi büyük fırsatlar sunuyor ancak bu teknolojilerin riskli tarafları da var. Örneğin enerji sektöründe kontrolün yapay zekaya bırakılması, sistemi siber saldırılara açık hale getiriyor. Bu yüzden bu teknolojiler geliştirilir ve uygulanırken ana amaçlardan biri de bu tehlikelere karşı korunaklı yapılar kurmak olmalı. Ayrıca, enerji sektöründe dijitalleşmenin getireceği yeniliklerin yalnızca satın alma gücü yüksek olan kullanıcılarla sınırlı kalması, geride kalan kesimler için enerji fiyatlarının yükselmesine sebep olabilir. İnşaat sektöründe ise bahsi geçen kapasite yetersizlikleri, yapay zeka teknolojilerine uyum sağlamanın maliyetini arttıran bir unsur olarak karşımıza çıkıyor. Fakat bu risk ve zorluklara rağmen her iki sektörde de yenilikleri benimsemede öncü olan şirketlerin rekabette öne çıkacağı ve daha büyük kazançlar sağlayacağı öngörülüyor.

Sözleşme

lorem klsdjlk sajdk ajsdkjskdjıoqw dqwuda sd lsdidss uds mdsudusuadahskasjh dsajdhajskhd kjasdhjkashdjk asjdhaskjkhd as

lorem klsdjlk sajdk ajsdkjskdjıoqw dqwuda sd lsdidss uds mdsudusuadahskasjh dsajdhajskhd kjasdhjkashdjk asjdhaskjkhd as

lorem klsdjlk sajdk ajsdkjskdjıoqw dqwuda sd lsdidss uds mdsudusuadahskasjh dsajdhajskhd kjasdhjkashdjk asjdhaskjkhd as

Sözleşme

lorem klsdjlk sajdk ajsdkjskdjıoqw dqwuda sd lsdidss uds mdsudusuadahskasjh dsajdhajskhd kjasdhjkashdjk asjdhaskjkhd as

lorem klsdjlk sajdk ajsdkjskdjıoqw dqwuda sd lsdidss uds mdsudusuadahskasjh dsajdhajskhd kjasdhjkashdjk asjdhaskjkhd as

lorem klsdjlk sajdk ajsdkjskdjıoqw dqwuda sd lsdidss uds mdsudusuadahskasjh dsajdhajskhd kjasdhjkashdjk asjdhaskjkhd as