Kako Ministarstvo energetike SAD-a transformira umjetnu inteligenciju

Ministarstvo energetike SAD-a (DOE) dugo se ističe kao jedna od američkih saveznih agencija koje su najviše usmjerene na znanost, tehnologiju i inovacije. Ne bi trebalo biti iznenađenje da DOE nastavlja ulagati u transformativnu tehnologiju kao što su umjetna inteligencija i strojno učenje. 

DOE je uspostavio Ured za umjetnu inteligenciju i tehnologiju (AITO) kako bi pomogao transformirati DOE u vodeće svjetsko poduzeće za umjetnu inteligenciju (AI) ubrzavanjem istraživanja, razvoja, isporuke i usvajanja AI. Pamela Isom, nova direktorica AITO-a, predstavit će se na događaju AI u vladi u veljači 2021. kako bi podijelila kako maksimiziraju učinke umjetne inteligencije kroz stratešku koordinaciju, planiranje i izvrsnost usluge korisnicima. U ovom članku intervjua gospođa Isom detaljnije govori o tome kako DOE koristi podatke i transformativne tehnologije kako bi pomogao u unapređenju temeljnih misija agencije.

Koji su neki inovativni načini na koje koristite podatke i umjetnu inteligenciju u korist svoje agencije?

Pamela Isom: Odgovornost koordinacije intersektorskih inicijativa AI i strateškog planiranja ishoda umjetne inteligencije na razini odjela od ključne je važnosti za osiguranje naše infrastrukture i maksimiziranje učinaka misije. 2022. moj je tim fokusiran na inovativno upravljanje umjetnom inteligencijom gdje odgovorna i pouzdana umjetna inteligencija ispunjava standard. Trebamo više integracije usredotočene na čovjeka u životni ciklus umjetne inteligencije i udruženi katalog algoritama i skupova podataka kako bismo lakše pratili učinke naših ulaganja u umjetnu inteligenciju, kojima težimo. 

Priručnik za upravljanje rizicima od umjetne inteligencije (AIRMP) primijenjena je inovacija za koju očekujemo da će 2023. godine biti uvedena u javnost ako sve bude prema planu. AIRMP bilježi scenarije rizika i pruža propisane smjernice za ublažavanje tih rizika kako bi odluke AI bile odgovorne i pouzdane. Priručnik čak uzima u obzir ublažavanja koja su relevantna za rubne uređaje poput bespilotnih sustava i osobnih uređaja. Edge AI sustavi omogućuju timovima, poput naših hitnih službi, da brzo djeluju na podatke upravo tamo gdje su zarobljeni. Međutim, postoje suprotstavljene prijetnje i ranjivosti koje AIRMP podržava. 

Govoreći o inovacijama, AI tim je 2022. godinu započeo sasijom fokusne grupe o konvergenciji AI i impresivnih tehnologija, obraćajući veliku pozornost na konvergenciju AI i proširene stvarnosti (XR) zbog značajnog rasta u ovom prostoru sada i u budućnosti. Imerzivna iskustva dragocjena su za obuku i precizno modeliranje kritičnih situacija kao što su scenariji autonomnih vozila gdje su sintetski podaci ponekad sigurniji i nisu tako invazivni kao podaci u stvarnom vremenu. U partnerstvu s drugim programskim uredima, moj tim nastoji koristiti AI i mješovitu stvarnost kako bi uspostavio kurikulum obuke AI za radnu snagu i upravljanje talentima u svim zajednicama.

Kako uopće koristite automatizaciju koja će vam pomoći na vašem putu do umjetne inteligencije?

Pamela Isom: Primjenjujemo automatizaciju na ključne poslovne procese. Pokrenuli smo pilot projekt kako bismo pojednostavili obradu zajma i odgovorili na neka ključna pitanja koja klijenti obično postavljaju kako bi se procesori mogli usredotočiti na više strateških zadataka. Za rješavanje operativnih zadataka primjenjujemo i razgovornu umjetnu inteligenciju i robotsku automatizaciju procesa. Iskorištavamo mogućnosti koje su izvan okvira u oblaku kao ulaznu točku za platforme i tehnologije za automatizaciju, ali smo također poznati po našim superračunalima koja koristimo za najsloženija radna opterećenja i gdje to ima smisla. Neki dionici preferiraju komercijalne gotove proizvode, ali s obzirom na napredak u znanosti o podacima, smatramo da je hibrid najprikladniji pristup za naše potrebe u ovom trenutku. 

Kako prepoznajete problematična područja s kojima biste započeli svoje projekte automatizacije i kognitivne tehnologije? 

Pamela Isom: Padaju mi ​​na pamet dva izraza. Prvo i najvažnije je 'usredotočiti se na misiju', a drugo je 'slušati'. Primjena inovacija za postizanje misije je imperativ. Na primjer, AI algoritmi bi se mogli iskoristiti kako bi se osiguralo da su prijenosi mreže otporni i da se računovodstvo čiste energije pošteno primjenjuje u zajednicama. Provodimo AI istraživanje, razvoj, demonstracije i prakticiramo ponovnu upotrebu i revizije kako bismo maksimalno povećali učinkovitost takvih rješenja AI. Slušamo potrebe, želje kao i bolne točke dionika. Održavamo inventar ulaganja u umjetnu inteligenciju koji pregledavamo i ažuriramo barem jednom godišnje putem našeg sustava za razmjenu umjetne inteligencije (AIX). Održavaju se fokusne sesije s industrijom i akademskim krugovima kako bi se čule pojedinačne perspektive kako bi se razmijenila mišljenja i uhvatili uvidi industrije o ciljanim temama umjetne inteligencije. U biti, procjenjujemo trenutno i ciljano stanje, identificiramo nedostatke i kroz našu strategiju umjetne inteligencije postavljamo prioritete, orkestriramo i sudjelujemo u isporuci programa koji nas pokreću naprijed s projektima automatizacije i kognitivne tehnologije.

Koje su jedinstvene mogućnosti javnog sektora kada su u pitanju podaci i umjetna inteligencija?

Pamela Isom: Strateška partnerstva s privatnim sektorom, akademskim krugom i međunarodnim timovima velike su prilike za javni sektor. Agencije imaju priliku istaknuti i stvoriti AI propise za razvoj imovine, dijeljenje i suvremene prakse privatnosti. Zakonodavstvo kao što je poboljšanje nacionalne kibernetičke sigurnosti i transformacija federalnog korisničkog iskustva i pružanje usluga radi ponovnog izgradnje povjerenja u vladu računaju na etička, odgovorna, pouzdana rješenja poput umjetne inteligencije koja poštuju naša građanska prava i slobode. Zajedno, kroz strateška partnerstva, možemo istraživati ​​i otkrivati ​​najrazličitije scenarije i sastavljati rješenja koja štite podatke, a istovremeno omogućuju širi pristup. Mora postojati nacionalna platforma za istraživanje i suradnju i zato je Nacionalna radna skupina za istraživačke resurse AI, čiji je moj tim član, toliko važna. Javni sektor ne može sam ispuniti regulatorne zahtjeve – on zahtijeva industriju, akademsku zajednicu kao i međunarodnu suradnju.

Koje slučajeve uporabe možete podijeliti u kojima ste uspješno primijenili AI?

Pamela Isom: Konkretno, AI tim primjenjuje analizu teksta strojnog učenja i grupiranje zajedno s napretkom obrade prirodnog jezika kako bi pomogao u strateškoj analizi AI projekta Odjela i inventaru slučajeva upotrebe. Slučajevi korištenja kreću se od istraživanja AI metoda svjesne domene sljedeće generacije za jačanje naše nacionalne sigurnosti do projekata čiste energije koji identificiraju materijale koji se moraju koristiti za rješavanje klimatske krize. Možemo identificirati teme na temelju popisanih podataka i uskladiti dionike iz cijelog odjela sa zajedničkim sinergijama kako bismo maksimalno povećali ekonomiju razmjera, smanjili otpad, informirali i pokrenuli više međusektorskih AI aktivnosti. Neprestano razvijamo svoje podatke o zalihama i danas možemo identificirati gdje su ulaganja u umjetnu inteligenciju i postoje li prilike za poboljšanje korisničkog iskustva. Bez primijenjene umjetne inteligencije, moj tim i dionici odjela morali bi probirati goleme količine podataka i bilo bi gotovo nemoguće izvući pravovremene zaključke o portfelju umjetne inteligencije koji su neophodni za donošenje strateških odluka. 

Prateći misiju, naše istraživanje podzemnog područja duboko je usmjereno na hvatanje i skladištenje ugljika. Inicijativa strojnog učenja temeljenog na znanosti za ubrzanje donošenja odluka u stvarnom vremenu u podzemnim aplikacijama (SMART). Ovo transformira naše interakcije unutar i razumijevanje podzemnih površina, te značajno poboljšava učinkovitost i djelotvornost skladištenja ugljika na terenu i nekonvencionalnih operacija nafte i plina. SMART je višeorganizacijski napor financiran od strane DOE-ovog Programa za skladištenje ugljika i upstream nafte i plina s tri fokusna područja vizualizacije u stvarnom vremenu, virtualnog učenja i predviđanja.

Možete li podijeliti neke od izazova kada je u pitanju AI i pranje novca u javnom sektoru?

Pamela Isom: Vlasništvo nad umjetnom inteligencijom izazov je s kojim radimo. Mnoštvo podataka predstavlja sve veću potrebu za AI za navigacijom i predviđanjem s točnošću. Standardi za označavanje podataka za vertikale, npr. energija, nisu lako dostupni. Postoji prilika za razvoj strojnog učenja prije primjene naprednijeg učenja bez nadzora za rješavanje kritičnih slučajeva upotrebe. Također postoji značajna prilika za proširenje upravljanja talentima AI izvan Odjela. Kao što smo to učinili s cyber-om, treba se više usredotočiti na znanost o podacima i rast umjetne inteligencije za naciju, nemamo izbora po tom pitanju.

Kako analitika, automatizacija i umjetna inteligencija rade zajedno u vašoj agenciji?

Pamela Isom: Iako analitika može biti početna ili ulazna točka za AI, primjenjujemo sve tri (analitiku, automatizaciju i AI) kako bismo pružili najveće učinke odgovornih preporuka i vjerodostojnog donošenja odluka. Postoje prilike za poboljšanje nekih temelja kako bi operacije umjetne inteligencije (AIOps) unaprijedile DevSecOps koncepte s integriranim AI jamstvima, a kroz sposobnosti (analitika, automatizacija i AI) postoje značajne mogućnosti za poboljšanje suradnje među agencijama za zajedničko donošenje odluka. Priznajem da danas vidim više te kohezivnosti, ali prilike ostaju.

Kako se krećete po pitanju privatnosti, povjerenja i sigurnosti oko upotrebe umjetne inteligencije?

Pamela Isom: Ovo su kritični elementi priručnika za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AIRMP) koji je interno objavljen 2021. AIRMP vodi dionike kroz pitanja privatnosti, povjerenja i sigurnosti (iz suprotstavljene perspektive) i obavještava korisnike o potencijalnim ranjivostima uvedenim s AI. Želimo da drugi, uključujući Nacionalni institut za standarde i tehnologiju (NIST), imaju koristi i doprinesu ovom naporu.

Što radite na razvoju radne snage spremne za AI?

Pamela Isom: Surađujemo s nacionalnim laboratorijima i podučavamo AI dionike DOE dva puta godišnje. U 2022. godini želimo obuku podići na drugu razinu uz, kao što je spomenuto, uvod u imerzivno učenje. 

Imam osobni cilj pomoći zajednicama na koje utječu aspekti automatizacije AI. Jedna od područja zabrinutosti su radna mjesta koja su također u fokusu ministra energetike i uprave. Građani su nam potrebni da se održe i rastu u svojim poslovima, a ne da ih izgube zbog napretka umjetne inteligencije. Radnici moraju znati kako raditi u tandemu s robotima, na primjer, i kako povećati aspekte objašnjivosti AI tako da se zaključci validiraju i pravilno komuniciraju. Ova sposobnost je u skladu s mekšim, ali kritičnim vještinama koje olakšavaju povjerenje potrošača, istovremeno stvarajući jedinstvene prilike za razvoj vještina. Školski učitelji, na primjer, trebali bi biti uključeni u algoritamsku obuku i, u najmanju ruku, testiranje kako bi pomogli u stvaranju poštenih, nepristranih rezultata. Potrebna su im jamstva da zaključci umjetne inteligencije neće negativno utjecati na ponašanje učenika ili ugroziti živote nakon usvajanja. Objašnjiva umjetna inteligencija obećava u tom pogledu. Ovi primjeri predstavljaju djelić potencijala za razvoj vještina i talenata koji bi mogli spasiti živote.

Kojim se tehnologijama umjetne inteligencije najviše radujete u sljedećim godinama?

Pamela Isom: Uzbuđen sam zbog 2022. i aktivnosti usmjerenih naprijed koje se pojavljuju u odnosu na sljedeću generaciju AI. Jako se veselim napretku u umjetnoj inteligenciji tako da oslanjanje na podatke nije tako duboko, već da AI sama shvaća koje podatke treba za rješavanje problema. Oslanjam se na alate i tehnologije koji daju objašnjenja rješenja i obrazloženja predviđanja. Odjel preuzima jaču vodeću ulogu u umjetnoj inteligenciji poboljšanjem koordinacije strategije, planiranja i provedbe programa. Nacionalni laboratoriji i inicijativa za inkubator umjetne inteligencije, koju sponzorira Lawrence Livermore, jedan je od mnogih primjera omogućavanja inovacija koje se događa. Kada je riječ o ublažavanju rizika, želimo osigurati da AI ne uvodi neučinkovitost energije i resursa koja bi mogla suprotstaviti nastojanjima dekarbonizacije i strastveni smo u pružanju odgovorne, etičke umjetne inteligencije za dobrobit misije, nacije, a posebno naše djeca. 

Pamela Isom, predstavit će se na događaju AI u vladi u veljači 2021. gdje će se pozabaviti načinom na koji DOE maksimizira učinke AI kroz stratešku koordinaciju, planiranje i izvrsnost usluge korisnicima, uključujući rješavanje etike AI, principa umjetne inteligencije i naglasaka u priručniku za upravljanje rizicima AI .