Bitcoin Enerji Tüketimi ve Yapay Zeka: RNN ve LSTM Modelleri ile Geleceği Tahmin Etmek

Bitcoin, dünya çapında popüler bir dijital para birimi olarak hayatımıza girdiğinden beri, sadece finansal sistemleri değil, aynı zamanda enerji tüketimini de etkilemeye başladı. Bitcoin madenciliği, karmaşık hesaplamalar ve blok doğrulama işlemleri nedeniyle büyük miktarda enerji harcıyor. Bu da Bitcoin'in çevresel etkileri hakkında geniş bir tartışma başlattı. İşte bu noktada, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri devreye giriyor.

Ben de bitirme projemde, Bitcoin enerji tüketimini tahmin etmek için RNN (Recurrent Neural Networks) ve LSTM (Long Short-Term Memory) modelleri uygulayarak bu sorunun çözümüne katkıda bulunmayı amaçladım.

Bitcoin'in Enerji Tüketimi

Bitcoin madenciliği, işlemleri doğrulamak için kullanılan karmaşık algoritmalar nedeniyle yüksek enerji harcayan bir süreçtir. Bu enerji tüketiminin yıllık bazda artması, Bitcoin’in çevresel etkilerini daha da görünür hale getirmektedir. Peki, bu enerji tüketimini nasıl tahmin edebiliriz? İşte bu soruya yanıt ararken, geçmiş verilerden öğrenebilen yapay zeka modelleri devreye giriyor.

RNN ve LSTM Modellerine Giriş

RNN ve LSTM modelleri, zaman serisi verileri üzerinde yapılan tahminlerde sıklıkla kullanılan yapay sinir ağı türleridir. Bu modeller, geçmişteki verileri kullanarak gelecekteki olayları tahmin etme yeteneğine sahiptir.

• RNN: Bu model, sıralı verileri işler ve geçmişteki verileri kullanarak geleceğe dair tahminlerde bulunur. Ancak, uzun vadeli bağımlılıkları anlamakta zorluk yaşayabilir.
• LSTM: RNN'nin bir türü olan LSTM, uzun vadeli bağımlılıkları öğrenme konusunda daha başarılıdır. Bu özellik, Bitcoin gibi zamanla değişen enerji tüketimi verilerini tahmin etmek için oldukça kullanışlıdır.

Proje Adımları

Projede kullanılan temel adımlar şunlardı:

1. Veri Toplama ve Ön İşleme: Bitcoin'in tarihsel verileri, enerji tüketimi ile ilişkili faktörlerle birlikte toplandı. Bu veriler, zaman serisi verisi olarak modellenmek üzere uygun şekilde işlenmiştir.
2. RNN ve LSTM Modelleri Kurulumu: Veriyi anlamak ve tahminler yapmak için RNN ve LSTM modelleri kuruldu. Bu modeller, Bitcoin'in geçmiş enerji tüketim verilerine dayalı olarak gelecekteki tüketim seviyelerini tahmin etmek için eğitildi.
3. Model Değerlendirme: Elde edilen modellerin performansı, doğruluk, kayıp ve hata oranları gibi metriklerle değerlendirildi. Bu değerlendirmeler, modellerin tahmin gücünü anlamada önemli bir rol oynadı.
4. Tahmin ve Sonuçlar: Son olarak, modellenen verilerle Bitcoin'in enerji tüketiminin gelecekteki seviyeleri tahmin edildi. LSTM modelinin özellikle uzun vadeli tahminlerde daha başarılı olduğu gözlemlendi.

Projemi github'ta inceleyebiirsiniz: https://github.com/talhasarlik/BitcoinEnergyConsumptionPrediction