Akademik Birisi

Son yıllarda, Amerikalı büyük teknoloji şirketleri, özellikle yapay zeka (AI) ve veri merkezlerinin artan enerji taleplerini karşılamak amacıyla nükleer enerjiye büyük bir ilgi gösteriyorlar. Bu eğilimin, çevresel sürdürülebilirlik hedefleri ve güvenilir enerji kaynaklarına duyulan ihtiyaçtan kaynaklandığı ifade ediyorlar.

Bu durumun bazı sebepleri bulunmakta;

1. Yüksek Enerji Talebi ve Sürekli Güç İhtiyacı: Yapay zeka uygulamaları ve gelişen teknolojiler, veri merkezlerinin enerji tüketimini önemli ölçüde artırmıştır. Bu merkezler, 7/24 kesintisiz çalışmaları nedeniyle sabit ve yüksek enerji arzına ihtiyaç duyarlar. Nükleer enerji, bu tür sürekli ve yüksek enerji taleplerini karşılamak için ideal bir çözümdür. Yıllık küresel veri merkezi enerji tüketimi halihazırda yaklaşık 460 terawatt-saat (TWh) olduğu tahmin ediliyor, bu da küresel elektrik talebinin kabaca %2'si.

2. Karbon Salınımının Azaltılması ve Sürdürülebilirlik Hedefleri: Teknoloji şirketleri, karbon ayak izlerini azaltma ve yenilenebilir enerji hedeflerine ulaşma konusunda baskı altındadır. Nükleer enerji, düşük karbon emisyonları ile büyük miktarlarda elektrik üretimi sağlayarak bu hedeflere ulaşmada önemli bir rol oynar. Amazon 2040 yılına kadar sıfır karbon hedefine ulaşmak istiyor.

3. Güvenilir ve Sürekli Enerji Kaynağı Arayışı: Rüzgar ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir kaynaklar, hava koşullarına bağlı olarak değişkenlik gösterebilir. Nükleer enerji ise hava koşullarından bağımsız olarak sürekli ve güvenilir bir enerji arzı sunar, bu da veri merkezlerinin istikrarlı çalışması için kritik öneme sahiptir.

Hangi teknoloji şirketleri nükleer enerji yatırımı yapıyor?

Meta (Facebook): Meta, yapay zeka inovasyonu ve sürdürülebilirlik hedeflerini gerçekleştirmek için nükleer enerji geliştiricilerinden teklifler almayı planlamaktadır. Şirket, 2030'ların başından itibaren ABD'de 1-4 gigawatt yeni nükleer üretim kapasitesi hedeflemektedir.

Amazon: Amazon'un bulut bilişim hizmeti olan AWS, Virginia eyaletindeki bir enerji sağlayıcısıyla küçük modüler reaktörler (SMR) geliştirilmesi için 500 milyon dolarlık bir anlaşma imzalamıştır. SMR'ler, daha küçük bir alana inşa edilebilen ve şebekeye yakın konumlandırılabilen gelişmiş nükleer enerji sistemleridir.

Google: Google, Kairos Power ile gelişmiş küçük modüler reaktörlerden (SMR) elektrik satın almak için tarihi bir anlaşma yapmıştır. Bu anlaşma, şirketin yapay zeka yatırımlarını desteklemek ve iklim hedeflerine ulaşmak için temiz ve güvenilir enerji arayışının bir parçasıdır.

Microsoft: Microsoft, nükleer enerjiye yatırım yaparak yapay zeka alanında öncü olmayı ve veri merkezlerinin çevresel etkisini azaltmayı hedeflemektedir. Şirketin kurucusu Bill Gates, nükleer enerjinin iklim değişikliğiyle mücadelede kilit bir rol oynayacağına inanmaktadır.

Peki Yukarıda Sıkça Bahsettiğimiz SMR nedir?

Küçük Modüler Reaktörler (SMR), geleneksel büyük nükleer santrallere kıyasla daha küçük boyutlarda ve daha esnek bir tasarıma sahip nükleer reaktörlerdir. Bu reaktörler, genellikle 50-300 MW arasında elektrik üretme kapasitesine sahip olup, modüler yapıları sayesinde fabrikalarda üretilip, inşa edildikleri bölgelere taşınabilirler. Şu anki piyasa koşulları, SMR'lerin 2-4 milyar dolar arasında bir maliyetle kurulabileceğini göstermektedir. SMR'lerde yakıt olarak uranyum ve toryum kullanılmaktadır.

Kaynaklar:

• businessinsider.com
• New York Post 
• The Verge

Posted by Mustafa Ali ÖZAY

Microsoft Academic 2016 yılında Microsoft research tarafından geliştirilmiştir. Akademik yayınlar ve literatür açısından halka açık olan bir arama motoru olarak hizmet vermektedir. Büyük bir veri altyapısına sahip olan Microsoft academic geliştirmiş olduğu algoritması sayesinde aranılan konuya en yakın içerikte ki yayınları göstermeyi başarmaktadır. Kullanmanızı tavsiye ederim.

Hangi Özelliklere Sahip?

2 Günlük inceleme sonucunda edinmiş olduğum bazı bilgiler var. Bu bilgileri sizlerle paylaşmak istiyorum. Siz de bu özellikle göre kullanıp kullanmama durumunuzu netleştirebilirsiniz 😊
Madde madde yazmak gerekirse:

• Öncelikle size en sevdiğim özelliğinden bahsetmek istiyorum. Herhangi bir makaleyi aratıp bulduğunuzda bu makaleyi atıf yapılacaklar listenize kolaylıkla ekleyebiliyorsunuz. Daha sonrasında ise bu listeye girip dilediğiniz formatta (APA, MLA, CHICAGO) atıflarınızı yönetebiliyorsunuz. Size otomatik olarak atıfınızı dönüştürüyor ve bir kopyalama alanı oluşturuyor. Bu alandan kolaylıkla atıfı alıp araştırma veya tezinizde ki kaynakçanıza ekleyebiliyorsunuz (Aşağıda görseli bulunuyor).
• Microsoft Academic bünyesinde 1800'lü yıllardan itibaren yayımlanan hemen hemen bütün makaleleri, çalışmaları bulunduruyor.
• Akademinin bütün bilimlerine (Fen, Sosyal vs.) hitap eden bir arşivi bulunuyor.
• İçerisinde 240 milyona yakın araştırmacının yazıları bulunuyor. Bu yönüyle ne kadar büyük bir proje olduğunu ortaya koyuyor.
• İçerisinde 220 milyona yakın makale ve çeşitli araştırmalar bulunuyor.
• Google Akademik'ten daha iyi arama sonuçlarını sizin önünüze koyuyor. En alakalı ve en iyiyi size sunuyor.
• Sitede sebebini anlayamadığım bir yavaşlık söz konusu sayfalar arasında geçişler biraz yavaş bu haliyle insanı bazen sinir edebiliyor.
• Siteye kayıt aşamasında sizden en az 3 adet ilgi alanınızla alakalı konu seçmenizi istiyor ve daha sonrasında size alanınızla alakalı olarak okumak isteyebileceğiz makaleler öneriyor. Bu özellik hoşuma gitti çünkü güzel makaleler öneriyor ve her girişinizde bu tavsiye makaleleri güncelliyor.
• Ayrıca kendisi bir Top List oluşturmuş. Bu Top 10 listelerde akademisyenleri, okulları, dergileri, konferansları sıralıyor.
• En kötü özelliği ise sizin adınıza bir profili sizin ilk makalenizi taradığında hemen oluşturmuş aylar belki yıllar önce oluşturulmuş. Profilinizi görebiliyorsunuz ama dokunamıyorsunuz 😅
• Bunların haricinde gözüme çarpan ahım şahım özellikler bulunmuyor ama keşfettikçe bu alanı güncelleyeceğim.

Üyelik aşamasında sizden istediği önemli bir bilgi de ORCID numaranız. Orcid numaranızı sizden muhakkak girmenizi istiyor. Orcid hakkında bilginiz yoksa bu yazımı okuyabilirsiniz. Tıklayınız

Atıf Özelliği Nasıl Kullanılır?

Atıf özelliğinin en sevdiğim kısım olduğunu yukarıda belirtmiştim. Size de kullanmanızı tavsiye edebilirim çünkü işinizi kolaylaştırıyor.
Makalenizi arattıktan sonra çıkan sayfada Follow, Claim, Cite seçenekleri bulunuyor. Buradan Cite(Atıf) seçeneğine tıklayarak kendi atıf listenize otomatik ekleyebiliyorsunuz. 1 numaralı ok ile gösterilmiş alan.

Tıkladıktan sonra ise yukarıda 2 numaralı ok ile gösterdiğim yere atıfınızı hemen ekliyor. 2 numaralı alana tıkladığınızda ise karşınıza şöyle bir ekran geliyor. Bu ekrandan atıflarınızı kolayca yönetebiliyorsunuz.



Umarım faydalı olabilmiştir yazım. Deneyimlerinizi aktarmak isterseniz yorum kısmından yazabilirsiniz. İyi Çalışmalar 😊

Posted by Mustafa Ali ÖZAY