Lineer ekonomik sistemin anahtar ögelerinin döngüsel biçimde yeniden tasarlanmasında teknoloji kilit rol oynuyor. Tasarım, veri analizi, karar verme, takip, otomasyon ve yönetim gibi birçok alanda çağımızdaki cömert dijitalleşme yardıma koşuyor. Örneğin blockchain teknolojisi tedarik zincirinde atığın azaltılmasında takip edilebilirlik ve şeffaflık sağlayarak atığın minimizasyonuna katkı sağlıyor. Çağımızın en albenili gelişmelerinden yapay zekâ da sistem değişiminin gerçekleşmesinde önemli rol oynayabilir. Endüstri 4.0’ı mümkün kılan bir dizi teknolojiyi ifade eden yapay zekânın can alıcı noktası insan aklı ile ilişkilendirilen mantık yürütme ve öğrenme gibi işlevleri gösterebilmesi. Veri toplama, veri mühendisliği, algoritma geliştirme ve algoritmaya dayalı karar alma gibi işlevleri ile yapay zekâ insanların becerilerini tamamlayıcı bir nitelik kazanarak, insanların karmaşık yapıları ve büyük verileri daha çabuk işlemesini, daha çevik kararlar almasını sağlıyor. Yapay zekânın döngüsel ekonomi ile birleştirilmesi ise geleceğe uygun ve yenilenebilir bir sisteme geçişi çeşitli biçimlerde hızlandırabilir: 1. Döngüsel ürünlerin, malzemelerin ve bileşenlerin tasarımı Tasarım, teknik ve biyolojik döngüler arasında ayrım yaparak ürünleri, bileşenleri ve malzemeleri her zaman en yüksek fayda ve değerde tutmak için döngüsel ekonominin olmazsa olmazlarından. Tasarım sayesinde teknik malzemelerin yeniden kullanımı, onarımı, yenilenmesi ve geri dönüştürülmesi döngülerini ve biyolojik besin maddelerinin basamaklı ve döngüsel süreçlerini güçlendirebiliyoruz. Yapay zekâ hızlı prototip oluşturmaya ve test etmeye olanak tanıyan yinelemeli makine öğrenimi destekli tasarım süreçleri aracılığıyla döngüsel ekonomiye uygun yeni ürünlerin, bileşenlerin ve malzemelerin geliştirilmesini ilerletebilir ve hızlandırabilir. 2. Döngüsel iş modellerinin çalışması Döngüsel iş modellerindeki tersine lojistik ve yeniden üretim çalışmaları, kullanılmış ürün ve bileşenlerin talep ve arzının dalgalanması ve iade edilen bileşenler gibi çeşitli sorunları çözmeyi gerektiriyor. Mesela bir şirketin iade edilen her ürün için bir sonraki kullanım döngüsünü seçmesi için ürünün durumu ve mevcut marka durumu ile ilgili faktörlerin bir kombinasyonunu dikkate alması gerekiyor. Yapay zekâ ürünlerden ve kullanıcılardan gelen gerçek zamanlı ve geçmiş verileri birleştirerek fiyatlandırma ve talep tahmini, koruyucu/önleyici bakım ve akıllı envanter yönetimi aracılığıyla ürün dolaşımını ve varlık kullanımını artırmaya yardımcı olabilir. Büyük miktarlarda ürün ve müşteri verisi toplama kapasitesin ve bu verileri anlamlandırabilecek güçlü bir yapay zekâ tabanlı analitik model ile döngüsel iş modellerinin rekabet gücünü arttırabilecek karar verme modeli uygulanabilir. 3. Dairesel altyapının optimizasyonu Ürün ve malzemenin yeniden kullanılmasını esas alan döngüsel ekonomide geri dönüşüm, toplama, ayırma, işleme ve yeniden dağıtım süreçlerinin gerçekleştirilmesi verimli ve kapsamlı bir altyapı gerektiriyor. Yapay zekâ, ürünleri sınıflandırmak ve sökmek, bileşenleri yeniden üretmek ve malzemeleri geri dönüştürmek için süreçleri iyileştirerek ürünler ve malzemelerdeki “döngüyü kapatmak” için gereken ters lojistik altyapısını oluşturmaya ve altyapıyı iyileştirmeye destek olabilir. Yapay zekâ ve döngüsel ekonominin bereketli kombinasyonlarına tarım-gıda ve tüketici elektronikleri olmak üzere iki sektörden örneklerle göz atalım.<img src="https://images.aposto.com/2021/3/2021-04-28T21:30:51.914Z_sm.jpeg" style="display: block; vertical-align: top; margin: 5px auto; text-align: center; width: 100%; max-width: 550px; border-style: none; position: relative; cursor: pointer; padding: 0px 1px; box-sizing: border-box;" ratio="1.50" fr-original-style="display: block; vertical-align: top; margin: 5px auto; text-align: center; width: 100%; max-width: 550px;" fr-original-class="fr-draggable">Yapay zekânın atıkları eleyecek biçimde gıda sistemlerinin tasarlanmasına yardımcı olmak üzere ortaya çıkardığı potansiyel değerin 2030'da yılda 127 milyar dolara ulaşacağı öngörülüyor.Döngüsel bir gıda sistemine geçiş için, üç ana hedefi, yenileyici ve uygun olduğu yerlerde yerel olarak yetiştirilen yiyecekleri tedarik etmek, gıdalardan en iyi şekilde yararlanmak ve daha sağlıklı gıda ürünleri tasarlamak ve pazarlamaktır. Yapay zekâ bu hedeflerin her birinde çiftlik, işletme, lojistik ve tüketim aşamaları için fırsatlar barındırıyor. Örneğin dronelar, uzak sensörler, uydu görüntüleri ve akıllı çiftlik ekipmanları tarafından tarlalardan toplanan verileri kullanan yapay zekâ çiftçilere tarlalarında ne olduğu hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayabilir. Veya hava koşulları, toprak kalitesi, mahsul ve hayvan sağlığı, girdi ve çıktılar için piyasa koşulları gibi değişkenler hakkında gerçek zamanlı bilgilere erişerek verileri analiz eden yapay zekâ, çiftçilerin hangi ekinin nerede yetiştirileceği, ürün rotasyon modellerinin nasıl optimize edileceği ve ekim, kompost ve hasat için doğru zamanı öngörme konusunda daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Yapay zekâ ile ürünleri yetiştirdik diyelim, bunca emekle elde ettiğimiz mahsullerimiz tedarik ve tüketim aşamalarına ziyan mı olsun? Hayır, yapay zekâ gıda arz ve talebini daha etkin bir şekilde eşleştirmek, gıda atığını analiz etmek ve gıda atığına karşı önlemler, atığı azaltma stratejileri sunmak için kullanılabilir. Son olarak insanlığın ve gezegenin geleceği için yine oldukça seksi bir konu olan yapay et, bitkisel et ve laboratuvarda yetiştirilmiş et ile ilgilenen şirketler de ürün tasarımı sürecinde yapay zekâdan faydalanabilir. Hatta <a fr-original-style="" href="https://impossiblefoods.com/" rel="noopener nofollow" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Impossible Foods</a>, <a fr-original-style="" href="https://www.beyondmeat.com/" rel="noopener nofollow" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">Beyond Meat</a> ve <a fr-original-style="" href="https://www.newagemeats.com/" rel="noopener nofollow" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">New Age Meats</a> gibi şirketler bu teknolojiyi iş süreçlerine entegre etmeye başladı bile!<img src="https://images.aposto.com/2021/3/2021-04-28T21:31:38.639Z_sm.jpeg" style="display: block; vertical-align: top; margin: 5px auto; text-align: center; width: 100%; max-width: 550px; border-style: none; position: relative; cursor: pointer; padding: 0px 1px; box-sizing: border-box;" ratio="1.50" fr-original-style="display: block; vertical-align: top; margin: 5px auto; text-align: center; width: 100%; max-width: 550px;" fr-original-class="fr-draggable">Yapay zekânın tüketici elektroniğinde döngüsel ekonomiye geçişi hızlandırarak yarattığı eşdeğer fırsatlar 2030'da yıllık 90 milyar dolar değer kazanıyor.Tüketici elektroniğinin döngüselliğinde bileşenlerin kolayca değiştirilebilmesi ve malzemelerin geri kazanılabilmesi; yeniden kullanılabilen veya demonte edilebilen cihazların oluşturulabilmesi için yeni ürün ve malzemelerin tasarımına ihtiyaç duyuluyor. Ayrıca lineer sistemlere uygun bir alternatif sağlanması için de toplama ve ayırma gibi işlemler konusunda ciddi altyapı yatırımları ve inovasyonları gerekiyor. Yapay zekâ kullanım süresini uzatmak, ar-ge optimizasyonu, e-atıkların yeniden kullanımı ve malzemenin verimli kullanımı gibi süreçlerde tüketici elektroniğinde döngüselleşmeye yardımcı olabilir. Yapay zekâ tüketici elektroniği için tasarım ve ürün geliştirme sürecini hızlandırabilir ve destekleyebilir. Algoritmalar, çok sayıda döngüsel değişkeni optimize ederek hızla büyük miktarlarda tasarım alternatifleri oluşturabilir; kullanımda olan ürünlerden gelen geri bildirimler, yeni tasarımlara dahil edilecek en iyi uygulamalar için yapay zekâ tarafından analiz edilebilir. Benzer biçimde şu an endüstriyel makineler için kullanılan yapay zekâ destekli koruyucu/önleyici bakım yöntemleri tüketici elektroniklerine uyarlandığı takdirde cihazların durumu, ne zaman tamir, bakım yahut yenilenme gerektirdiği konusunda bilgi sağlayarak cihazların ömrünü uzatabilir. Ayrıca yapay zekâ, pazar koşullarıyla birlikte yaş ve marka gibi ürüne özgü özellikleri dikkate alarak ikinci el tüketici elektronik pazarında ürünlerin fiyatlandırılmasına ve ikinci el tüketici elektroniklerinin sıfırdan cihaz pazarına göre rekabetçi avantajını yükseltmesine yardımcı olabilir.<img src="https://images.aposto.com/2021/3/2021-04-28T21:32:22.017Z_sm.jpeg" style="display: block; vertical-align: top; margin: 5px auto; text-align: center; width: 100%; max-width: 550px; border-style: none; position: relative; cursor: pointer; padding: 0px 1px; box-sizing: border-box;" ratio="1.34" fr-original-style="display: block; vertical-align: top; margin: 5px auto; text-align: center; width: 100%; max-width: 550px;" fr-original-class="fr-draggable">Özetle günümüzde şiir yazıp Posta Gazetesindeki Yurdumun Şairleri köşesine gönderebilecek kadar <a fr-original-style="" href="https://bigumigu.com/haber/siir-denemeleri-yazan-robot/" rel="noopener nofollow" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">gelişmiş olan</a> yapay zekâ biyolojik ve teknik malzemeler üzerinden geniş bir ekonomik faaliyet yelpazesinin döngüselliğini arttırma potansiyeline sahip. Yapay zekânın gücünü döngüsel ekonomi vizyonuyla birleştirmek kırılganlığıyla yüzlerce iktisat kitabına konu olmuş küresel ekonomik sistemimizi lineerden döngüsele dönüştürmek ve onu yeniden canlandırmak için büyük fırsatlar barındırıyor. Üstelik teknolojik gelişmeler ve dijitalleşme konularındaki hız kesmeyen gelişmeleri göz önüne aldığımızda önümüzde daha keşfedilecek çok şey var. Yapay zekânın döngüsel bir ekonomiyi desteklemek için nasıl kullanılabileceğine dair daha geniş bir farkındalık ve anlayış oluşturmak, döngüsel tasarım alanlarını kapsayan ve ötesine geçen uygulamaları teşvik etmek, döngüsel iş modellerini çalıştırmak ve döngüsel altyapıyı optimize etmek için hem ilgili paydaşlar arasında iş birliği hem de bir dereceye kadar gözetim gerekiyor. Bu da verilerin açık ve güvenli bir şekilde paylaşılabilmesini ve yapay zekânın herkes için kapsayıcı ve adil bir şekilde geliştirilip dağıtılmasını sağlayabilir. Günün sonunda “Yapay Zekâ Döngüsel Ekonomiye Geçişi Hızlandırabilir mi?” sorusuyla başladığımız bir mesele yapay zekânın demokratikleşmesine uzanıyorsa belki de bu doğru yolda olduğumuzun göstergesidir…Bu sefer kapanışımızı yapay zekaya uygun olarak yapalım. Bireysel olarak ne yapacağımızı bilemiyorsak, belki de yapay zeka teknolojisinin bizim için döngüsel ekonomiye geçiş sürecinde neler yapabileceğimize dair sunacağı önerileri değerlendirmeye başlayabiliriz, ne dersiniz?

ri 4.0 ile ilgili hikayeler