LingVo.club
Seviye
Veri merkezlerinde FCI ile daha az karbon ve daha uzun ömür — Seviye A2 — white steel locker on yellow concrete building

Veri merkezlerinde FCI ile daha az karbon ve daha uzun ömürCEFR A2

30 Ara 2025

Uyarlanmıştır: David Danelski - UC Riverside, Futurity CC BY 4.0

Fotoğraf: Terra Slaybaugh, Unsplash

Seviye A2 – Temel
2 dk
76 kelime

Yapay zekâ büyüdükçe veri merkezlerinin enerji ve su ihtiyacı artıyor. Çoğu merkez fosil yakıtla üretilen elektrik kullanıyor ve bu durum hava kirliliğini ve iklim sorunlarını kötüleştiriyor.

Bir üniversiteden araştırmacılar FCI adında yeni bir yöntem geliştirdi. FCI çevresel verileri sunucuların gerçek zamanlı donanım bilgisiyle birleştiriyor. Sistem hem karbonu azaltmayı hem de makineleri korumayı hedefliyor.

Araştırmacılar FCI'yi simülasyonlarda test etti. Sonuçlar daha az emisyon ve daha uzun sunucu ömrü olduğunu gösterdi. Bir sonraki adım gerçek veri merkezlerinde denemektir.

Zor kelimeler

  • veri merkeziveri saklanan ve işlem yapılan büyük bilgisayar tesisi
    veri merkezlerinin, veri merkezlerinde
  • donanımbilgisayarın fiziksel parçaları, örneğin işlemci ve bellek
    donanım bilgisiyle
  • emisyonhavaya salınan kirli gaz veya partikül miktarı
  • karbongenellikle karbondioksiti ifade eden gaz adı
    karbonu
  • simülasyongerçek olayların bilgisayarda taklit edilmesi süreci
    simülasyonlarda
  • çevreseldoğa veya çevre ile ilgili olan, çevreye dair
    çevresel verileri

İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.

Tartışma soruları

  • Veri merkezlerinde enerji kullanımını azaltmak neden önemli olabilir?
  • FCI gibi bir yöntemin gerçek veri merkezlerinde denenmesi neden bir sonraki adım?
  • Sen evde enerji veya su tasarrufu için neler yapıyorsun?

İlgili makaleler

Kan almadan 10 dakikada antikor testi — Seviye A2
24 Kas 2025

Kan almadan 10 dakikada antikor testi

University of Pittsburgh araştırmacıları kan alınmasına gerek duymayan, 10 dakika içinde sonuç veren giyilebilir antikor sensörleri geliştirdi. Sensörler SARS-CoV-2 ve H1N1 antikorlarını tespit ediyor ve Analytical Chemistry'de yayımlandı.