Kuidas USA energeetikaministeerium muudab tehisintellekti

USA energeetikaministeerium (DOE) on pikka aega silma paistnud kui üks enim teadusele, tehnoloogiale ja innovatsioonile keskendunud USA föderaalagentuur. See peaks olema väike üllatus, et DOE jätkab investeerimist transformatiivsesse tehnoloogiasse, nagu tehisintellekt ja masinõpe. 

DOE asutas tehisintellekti ja -tehnoloogia (AITO) büroo, et aidata muuta DOE maailma juhtivaks tehisintellekti (AI) ettevõtteks, kiirendades tehisintellekti uurimist, arendust, tarnimist ja kasutuselevõttu. AITO uus direktor Pamela Isom esineb 2021. aasta veebruari AI in Government üritusel, et jagada, kuidas nad suurendavad tehisintellekti mõju strateegilise koordineerimise, planeerimise ja klienditeeninduse tipptaseme kaudu. Selles intervjuu artiklis räägib pr Isom üksikasjalikumalt, kuidas DOE kasutab andmeid ja muutvaid tehnoloogiaid, mis aitavad agentuuri põhiülesandeid edendada.

Millised on mõned uuenduslikud viisid, kuidas oma agentuurile kasu tuua andmeid ja tehisintellekti?

Pamela Isom: Vastutus valdkondadevaheliste tehisintellekti algatuste koordineerimise ja osakonnaüleste tehisintellekti tulemuste strateegilise planeerimise eest on meie infrastruktuuri kindlustamiseks ja missioonide mõju maksimeerimiseks ülioluline. 2022. aastal on minu meeskond keskendunud uuenduslikule tehisintellekti juhtimisele, kus vastutustundlik ja usaldusväärne tehisintellekt täidab standardi. Vajame tehisintellekti elutsüklisse rohkem inimkeskset integreerimist ning algoritmide ja andmekogumite liitkataloogi, et oleks lihtsam jälgida tehisintellekti investeeringute mõju, mida me taotleme. 

Tehisintellekti riskijuhtimise mänguraamat (AIRMP) on rakenduslik uuendus, mille kavatseme avalikkuses kasutusele võtta, kui kõik läheb plaanipäraselt 2023. aastal. AIRMP fikseerib riskistsenaariumid ja annab ettekirjutavaid juhiseid nende riskide maandamiseks, et tehisintellekti otsused oleksid vastutustundlikud ja usaldusväärsed. Mänguraamat võtab isegi arvesse leevendusi, mis on olulised selliste ääreseadmete jaoks nagu mehitamata süsteemid ja isiklikud seadmed. Edge AI-süsteemid võimaldavad meeskondadel, näiteks meie hädaabitöötajatel, andmetega kiiresti tegutseda just seal, kus need on jäädvustatud. Siiski on võistlevaid ohte ja haavatavusi, mida AIRMP toetab. 

Innovatsioonist rääkides alustas tehisintellekti meeskond 2022. aasta tööstuse fookusgrupi sessiooniga tehisintellekti ja ümbritsevate tehnoloogiate lähenemisest, pöörates suurt tähelepanu tehisintellekti ja laiendatud reaalsuse (XR) lähenemisele, kuna see ruum on praegu märgatavalt kasvanud. ja tulevikus. Kaasahaaravad kogemused on väärtuslikud koolitamiseks ja kriitiliste olukordade (nt autonoomsete sõidukite stsenaariumide) täpseks modelleerimiseks, kus sünteetilised andmed on mõnikord turvalisemad ega ole nii invasiivsed kui reaalajas andmed. Koostöös teiste programmibüroodega püüab minu meeskond kasutada tehisintellekti ja segareaalsust, et luua tehisintellekti koolituse õppekava tööjõule ja kogukondade talentide juhtimiseks.

Kuidas te üldse automaatikat võimendate, et aidata oma teekonnal tehisintellekti juurde?

Pamela Isom: Rakendame peamistes äriprotsessides automatiseerimist. Alustasime pilootprojekti, et lihtsustada laenude töötlemist ja vastata mõnele põhiküsimusele, mida kliendid tavaliselt küsivad, et töötlejad saaksid keskenduda strateegilisematele ülesannetele. Rakendame operatiivülesannete lahendamiseks nii vestluslikku AI-d kui ka robotprotsesside automatiseerimist. Kasutame automatiseerimisplatvormide ja -tehnoloogiate sisenemispunktina pilvekeskkonnas olemasolevaid võimalusi, kuid oleme tuntud ka superarvutite poolest, mida kasutame kõige keerulisemate töökoormuste jaoks ja kus see on mõttekas. Mõned sidusrühmad eelistavad kaubanduslikke valmistooteid, kuid andmeteaduse edusamme arvestades leiame, et hübriid on praegu meie vajaduste rahuldamiseks kõige sobivam lähenemisviis. 

Kuidas teha kindlaks, millise probleemiga (valdkondadega) alustada oma automatiseerimise ja kognitiivse tehnoloogia projektidega? 

Pamela Isom: Kaks väljendit tulevad meelde. Esimene ja peamine on "keskendumine missioonile" ja teine ​​on "kuulamine". Uuenduste rakendamine missiooni saavutamiseks on hädavajalik. Näiteks võib AI-algoritme kasutada selleks, et tagada võrguedastuste vastupidavus ja et puhta energia arvestust rakendataks kogukondades õiglaselt. Teeme tehisintellektilahenduste uurimis-, arendus-, tutvustamis- ja korduskasutamist ning auditeid, et maksimeerida selliste tehisintellektilahenduste tõhusust. Kuulame ära nii huvigruppide vajadused, soovid kui ka valupunktid. Peame tehisintellekti vahetussüsteemi (AIX) kaudu tehisintellekti vahetussüsteemi kaudu inventuuri tehisintellekti investeeringute kohta, mida vaatame üle ja värskendame vähemalt kord aastas. Keskendutakse tööstuse ja akadeemiliste ringkondadega, et kuulata individuaalseid vaatenurki, et vahetada arvamusi ja koguda tööstusharu teadmisi sihitud tehisintellekti teemadel. Sisuliselt hindame praegust ja sihtseisundit, tuvastame lünki ning oma tehisintellekti strateegia abil seame prioriteediks, korraldame ja osaleme programmide tarnimises, mis viivad meid automatiseerimise ja kognitiivse tehnoloogia projektidega edasi.

Millised on avaliku sektori ainulaadsed võimalused andmete ja tehisintellekti osas?

Pamela Isom: Strateegilised partnerlussuhted erasektori, akadeemiliste ringkondade ja rahvusvaheliste meeskondadega on avalikule sektorile suurepärased võimalused. Agentuuridel on võimalus astuda esile ja luua tehisintellekti eeskirjad varade arendamiseks, jagamiseks ja tänapäevaste privaatsustavade jaoks. Sellised õigusaktid nagu riigi küberjulgeoleku parandamine ning föderaalsete klientide kogemuste ja teenuste osutamise muutmine, et taastada usaldus valitsuse vastu, tuginevad eetilistele, vastutustundlikele ja usaldusväärsetele lahendustele, nagu AI, mis austavad meie kodanikuõigusi ja -vabadusi. Üheskoos saame strateegiliste partnerluste kaudu uurida ja avastada kõige erinevamaid stsenaariume ning koostada lahendusi, mis kaitsevad andmeid, võimaldades samas laiemat juurdepääsu. Teadusuuringuteks ja koostööks peab olema riiklik platvorm ning seetõttu on riiklik tehisintellekti uurimisressursside töörühm, mille liige minu meeskond on, nii väga oluline. Avalik sektor ei suuda üksi regulatiivseid nõudeid täita – selleks on vaja nii tööstust, akadeemilist ringkonda kui ka rahvusvahelist koostööd.

Milliseid kasutusjuhtumeid saate jagada, kui olete AI -d edukalt rakendanud?

Pamela Isom: Täpsemalt rakendab tehisintellekti meeskond masinõppe tekstianalüüsi ja rühmitamist koos loomuliku keele töötlemise edusammudega, et aidata osakonna AI projekti strateegilisel analüüsil ja kasutusjuhtumite loendit. Kasutusjuhtumid ulatuvad järgmise põlvkonna domeeniteadlike tehisintellekti meetodite uurimisest meie riikliku julgeoleku tugevdamiseks kuni puhta energia projektideni, mis määravad kindlaks materjalid, mida tuleb kliimakriisi lahendamiseks kasutada. Saame inventeeritud andmete põhjal tuvastada teemad ja viia sidusrühmad üle osakonna ühise sünergiaga, et maksimeerida mastaabisäästu, vähendada raiskamist, teavitada ja juhtida rohkem valdkondadevahelisi tehisintellekti tegevusi. Arendame pidevalt oma laoseisuandmeid ja täna suudame tuvastada, kus on tehisintellekti investeeringud ja kas on võimalusi klientide kogemuste parandamiseks. Ilma rakendatud tehisintellektita peaksid minu meeskonna ja osakonna sidusrühmad läbi sõeluma tohutul hulgal andmeid ning oleks peaaegu võimatu teha õigeaegseid tehisintellektiportfelli järeldusi, mis on vajalikud strateegiliste otsuste tegemiseks. 

Missioonil silma peal hoides on meie maa-aluse ala uurimine süsinikdioksiidi kogumise ja säilitamise osas sügav. Teaduspõhise masinõppe algatus maa-aluste rakenduste reaalajaotsuste kiirendamiseks (SMART). See muudab meie suhtlust maa-aluses pinnases ja selle mõistmist ning parandab märkimisväärselt süsinikdioksiidi põllul salvestamise ning ebatavaliste nafta- ja gaasioperatsioonide tõhusust ja tulemuslikkust. SMART on mitut organisatsiooni hõlmav jõupingutus, mida rahastavad DOE süsinikdioksiidi säilitamise ning nafta- ja gaasitööstuse eelvoolu programm, millel on kolm fookusvaldkonda: reaalajas visualiseerimine, virtuaalne õppimine ja prognoosimine.

Kas saate jagada mõningaid väljakutseid, mis puudutavad AI -d ja ML -i avalikus sektoris?

Pamela Isom: Tehisintellekti omamine on väljakutse, millega tegeleme. Andmete rohkus eeldab AI-i üha kasvavat vajadust navigeerimiseks ja täpsusega ennustamiseks. Vertikaalide andmete annotatsiooni standardid, nt energia ei ole kergesti ligipääsetav. Enne täiustatud juhendamata õppe rakendamist on võimalik arendada masinõpet, et lahendada missioonikriitilisi kasutusjuhtumeid. Samuti on märkimisväärne võimalus laiendada tehisintellekti talendijuhtimist väljaspool osakonda. Nagu kübervaldkonnas, tuleb rohkem keskenduda andmeteadusele ja tehisintellekti kasvule rahva jaoks, meil pole selles küsimuses valikut.

Kuidas analüüs, automatiseerimine ja tehisintellekt teie agentuuris koos töötavad?

Pamela Isom: Kuigi analüütika võib olla AI lähte- või sisenemispunkt, rakendame kõiki kolme (analüütika, automatiseerimine ja tehisintellekt), et tagada vastutustundlike soovituste ja usaldusväärsete otsuste tegemise suurim mõju. Võimalusi on mõningaid põhialuseid täiustada, et tehisintellekti toimingud (AIOps) arendaksid DevSecOpsi kontseptsioone koos integreeritud tehisintellekti tagatistega, ning tänu võimalustele (analüütika, automatiseerimine ja tehisintellekt) on olulisi võimalusi tõhustada asutustevahelist koostööd jagatud otsuste tegemiseks. Tunnistan, et näen täna seda ühtekuuluvust rohkem, kuid võimalused jäävad.

Kuidas navigeerite tehisintellekti kasutamisel privaatsuse, usalduse ja turvalisuse probleemides?

Pamela Isom: Need on 2021. aastal sisemiselt välja antud tehisintellekti riskijuhtimise käsiraamatu (AIRMP) kriitilised elemendid. AIRMP juhendab sidusrühmi privaatsuse, usalduse ja turvalisuse küsimustes (konkurentsi seisukohast) ning teavitab kasutajaid tehisintellektiga kaasnevatest võimalikest haavatavustest. Soovime, et teised, sealhulgas National Institute of Standards and Technology (NIST), saaksid sellest kasu ja panustaksid sellesse jõupingutusse.

Mida teete tehisintellektiks valmis tööjõu arendamiseks?

Pamela Isom: Teeme koostööd riiklike laboritega ja õpetame tehisintellekti DOE sidusrühmadele kaks korda aastas. 2022. aastal tahame viia koolituse teisele tasemele, tutvustades, nagu mainitud, kaasahaaravat õppimist. 

Mul on isiklik eesmärk aidata kogukondi, keda AI automatiseerimise aspektid mõjutavad. Üks murevaldkond on töökohad, millele keskenduvad ka energeetika- ja haldusminister. Me vajame kodanikke, et säilitada ja kasvada oma töökohad, mitte kaotada neid tehisintellekti arengu tõttu. Töötajad peavad teadma, kuidas töötada koos näiteks robotitega ja kuidas täiustada tehisintellekti seletatavust, et järeldused oleksid kinnitatud ja edastatud õigesti. See võime sarnaneb pehmemate, kuid kriitiliste oskustega, mis suurendab tarbijate usaldust, luues samal ajal ainulaadseid võimalusi oskuste arendamiseks. Näiteks kooliõpetajad tuleks kaasata algoritmiõppesse ja vähemalt testimisse, et aidata luua õiglasi ja erapooletuid väljundeid. Nad vajavad kinnitust, et tehisintellekti järeldused ei mõjuta negatiivselt õpilaste käitumist ega sea lapsendamisel elusid ohtu. Selgitav tehisintellekt on selles osas paljulubav. Need näited esindavad murdosa oskuste ja talentide arendamise potentsiaalist, mis võivad päästa elusid.

Milliseid tehisintellekti tehnoloogiaid ootate lähiaastatel kõige rohkem?

Pamela Isom: Olen põnevil 2022. aastast ja edasiviivatest tegevustest, mis järgmise põlvkonna tehisintellektiga võrreldes esile kerkivad. Ootan väga edusamme tehisintellektis, et andmetele tuginemine ei oleks nii sügav ja AI selgitab välja, milliseid andmeid ta probleemide lahendamiseks vajab. Toetun tööriistadele ja tehnoloogiatele, mis selgitavad lahendusi ja prognooside põhjendusi. Osakond võtab tehisintellektis tugevama juhtrolli, parandades strateegia koordineerimist, planeerimist ja programmide rakendamist. Riiklikud laborid ja AI inkubaatori algatus, mida sponsoreerib Lawrence Livermore, on üks paljudest näidetest innovatsiooni võimaldamise kohta, mis toimub. Mis puutub riskide maandamisesse, siis tahame tagada, et tehisintellekt ei tooks kaasa energia- ja ressursipuudust, mis võiks takistada süsinikdioksiidi heitkoguste vähendamise jõupingutusi, ning oleme kirglikud vastutustundliku ja eetilise tehisintellekti pakkumise vastu missiooni, riigi ja eriti meie hüvanguks. lapsed. 

Pamela Isom esineb 2021. aasta veebruari AI in Government üritusel, kus ta käsitleb seda, kuidas DOE maksimeerib tehisintellekti mõju strateegilise koordineerimise, planeerimise ja klienditeeninduse tipptaseme kaudu, sealhulgas käsitledes tehisintellekti eetikat, tehisintellekti põhimõtteid ja tehisintellekti riskijuhtimise mänguraamatu olulisimaid teemasid. .