Kako Ministarstvo energetike SAD transformira AI

Američko ministarstvo energetike (DOE) se već dugo ističe kao jedna od američkih federalnih agencija koje su najviše fokusirane na nauku, 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 osnovao Ured za umjetnu inteligenciju i tehnologiju (AITO) kako bi pomogao transformaciji DOE u vodeće svjetsko preduzeće 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 februaru 2021. kako bi podijelila kako oni maksimiziraju utjecaje AI kroz stratešku koordinaciju, planiranje i izvrsnost usluga korisnicima. U ovom članku intervjua, gospođa Isom ulazi u više detalja o tome kako DOE koristi podatke i transformativne tehnologije kako bi pomogla u unapređenju ključnih misija agencije.

Koji su neki inovativni načini na koje iskorištavate podatke i AI u korist vaše agencije?

Pamela Isom: Odgovornost koordinacije intersektorskih inicijativa AI i strateškog planiranja ishoda AI u cijelom odjelu je ključna za osiguranje naše infrastrukture i maksimiziranje utjecaja misije. U 2022. godini moj tim je fokusiran na inovativno upravljanje umjetnom inteligencijom gdje odgovorna i pouzdana AI predstavlja standard. Potrebna nam je integracija koja je više usmjerena na čovjeka u životni ciklus umjetne inteligencije i udruženi katalog algoritama i skupova podataka kako bismo lakše pratili utjecaje naših ulaganja u umjetnu inteligenciju, kojima težimo. 

Priručnik za upravljanje rizicima od umjetne inteligencije (AIRMP) je primijenjena inovacija za koju očekujemo da će 2023. godine biti uvedena u javnost ako sve bude išlo po 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 kao što su sistemi bez posade i lični uređaji. Edge AI sistemi omogućavaju timovima, kao što su naši službenici za hitne slučajeve, da brzo reaguju 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 sa sesijom fokus grupe o konvergenciji AI i imerzivnih tehnologija, obraćajući veliku pažnju na konvergenciju AI i proširene stvarnosti (XR) zbog značajnog rasta u ovom prostoru sada iu budućnosti. Imerzivna iskustva su vrijedna za obuku i precizno modeliranje kritičnih situacija kao što su scenariji autonomnih vozila gdje su sintetički podaci ponekad sigurniji i nisu tako invazivni kao podaci u stvarnom vremenu. U partnerstvu sa drugim programskim kancelarijama, moj tim nastoji da koristi veštačku inteligenciju i mešovitu stvarnost kako bi uspostavio nastavni plan i program obuke za AI za radnu snagu i upravljanje talentima u zajednicama.

Kako uopće koristite automatizaciju kako biste pomogli na svom putu do AI?

Pamela Isom: Primjenjujemo automatizaciju na ključne poslovne procese. Pokrenuli smo pilot kako bismo pojednostavili obradu kredita i odgovorili na neka ključna pitanja koja klijenti obično postavljaju kako bi se procesori mogli fokusirati na više strateških zadataka. Za rješavanje operativnih zadataka primjenjujemo i konverzacijsku umjetnu inteligenciju i robotsku automatizaciju procesa. Iskorištavamo mogućnosti koje su van okvira u cloud okruženjima kao ulazna tačka za platforme i tehnologije za automatizaciju, ali smo također poznati po našim superračunarima koje koristimo za najsloženija radna opterećenja i gdje to ima smisla. Neki dionici preferiraju komercijalne proizvode koji nisu dostupni, ali s obzirom na napredak u nauci o podacima, smatramo da je hibrid najprikladniji pristup za rješavanje naših potreba u ovom trenutku. 

Kako prepoznati s kojim problemskim područjem započeti za svoje projekte automatizacije i kognitivne tehnologije? 

Pamela Isom: Dva izraza mi padaju na pamet. Prvo i najvažnije je 'fokus na misiju', a drugo je 'slušajte'. 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. Sprovodimo istraživanje, razvoj, demonstracije i praktikuju ponovnu upotrebu i revizije AI kako bismo maksimizirali efikasnost takvih AI rješenja. Slušamo potrebe, želje kao i bolne tačke zainteresovanih strana. Održavamo inventar ulaganja u umjetnu inteligenciju koji pregledavamo i ažuriramo barem jednom godišnje putem našeg sistema 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 AI. U suštini, mi procjenjujemo trenutno i ciljano stanje, identificiramo nedostatke i kroz našu AI strategiju postavljamo prioritete, orkestriramo i učestvujemo u isporuci programa koji nas pokreću naprijed sa projektima automatizacije i kognitivne tehnologije.

Koje su neke od jedinstvenih mogućnosti koje javni sektor ima kada su u pitanju podaci i AI?

Pamela Isom: Strateška partnerstva sa privatnim sektorom, akademskim krugom i međunarodnim timovima su velike mogućnosti za javni sektor. Agencije imaju priliku da izađu ispred i kreiraju AI propise za razvoj imovine, dijeljenje i moderne prakse privatnosti. Zakonodavstvo kao što je poboljšanje kibernetičke sigurnosti nacije i transformacija federalnog korisničkog iskustva i pružanje usluga kako bi se obnovilo povjerenje u vladu računaju na etička, odgovorna i pouzdana rješenja poput AI koja poštuju naša građanska prava i slobode. Zajedno, kroz strateška partnerstva, možemo istraživati ​​i otkrivati ​​najrazličitije scenarije i sastavljati rješenja koja štite podatke istovremeno omogućavajući širi pristup. Mora postojati nacionalna platforma za istraživanje i saradnju, i zato je Nacionalna radna grupa za istraživanje AI, čiji je moj tim član, toliko važna. Javni sektor ne može sam ispuniti regulatorne zahtjeve – zahtijeva industriju, akademsku zajednicu kao i međunarodnu saradnju.

Koje slučajeve upotrebe možete podijeliti gdje ste uspješno primijenili AI?

Pamela Isom: Konkretno, AI tim primenjuje analizu teksta mašinskog učenja i grupisanje zajedno sa napretkom obrade prirodnog jezika kako bi pomogao u strateškoj analizi AI projekta Odeljenja i inventaru slučajeva upotrebe. Slučajevi upotrebe se kreću od istraživanja metoda umjetne inteligencije s svjesnim domena sljedeće generacije za jačanje naše nacionalne sigurnosti do projekata čiste energije koji identifikuju materijale koji se moraju koristiti za rješavanje klimatske krize. Možemo identifikovati teme na osnovu inventarizovanih podataka i uskladiti zainteresovane strane iz celog odeljenja sa zajedničkim sinergijama tako da maksimiziramo ekonomiju obima, smanjimo otpad, informišemo i pokrenemo više međusektorskih aktivnosti veštačke inteligencije. Kontinuirano razvijamo naše podatke o zalihama i danas možemo identificirati gdje su ulaganja AI i postoje li mogućnosti za poboljšanje korisničkog iskustva. Bez primijenjene umjetne inteligencije, moj tim i dionici odjela morali bi pregledati ogromne količine podataka i bilo bi gotovo nemoguće izvući pravovremene zaključke o portfelju umjetne inteligencije koji su neophodni za donošenje strateških odluka. 

Držeći na oku misiju, naše istraživanje podzemnog područja duboko je usmjereno na hvatanje i skladištenje ugljika. Inicijativa Mašinsko učenje zasnovano na nauci za ubrzavanje donošenja odluka u realnom vremenu u podzemnim aplikacijama (SMART). Ovo transformiše naše interakcije unutar i razumijevanje podzemne površine i značajno poboljšava efikasnost i efektivnost skladištenja ugljika na terenu i nekonvencionalnih operacija nafte i plina. SMART je multi-organizacijski napor finansiran od strane DOE-ovog Programa za skladištenje ugljika i Upstream nafte i plina sa tri fokusna područja vizualizacije u realnom vremenu, virtuelnog učenja i predviđanja.

Možete li podijeliti neke od izazova kada su u pitanju AI i ML u javnom sektoru?

Pamela Isom: Vlasništvo nad umjetnom inteligencijom je izazov kroz koji radimo. Mnoštvo podataka predstavlja sve veću potrebu za AI za navigacijom i predviđanjem s preciznošću. Standardi za označavanje podataka za vertikale, npr. energija, nisu lako dostupni. Postoji prilika za razvoj mašinskog učenja prije primjene naprednijeg učenja bez nadzora za rješavanje kritičnih slučajeva upotrebe. Postoji i značajna prilika za proširenje upravljanja talentima AI izvan Odjeljenja. Kao što smo uradili sa sajber, potrebno je više fokusa na nauku o podacima i rast veštačke inteligencije za naciju, nemamo izbora po tom pitanju.

Kako analitika, automatizacija i AI rade zajedno u vašoj agenciji?

Pamela Isom: Iako analitika može biti početna ili ulazna tačka za AI, primenjujemo sve tri (analitiku, automatizaciju i AI) kako bismo pružili najveći uticaj odgovornih preporuka i kredibilnog donošenja odluka. Postoje prilike da se poboljšaju neke osnove tako da AI operacije (AIOps) unapređuju DevSecOps koncepte sa integrisanim AI garancijama, a kroz mogućnosti (analitika, automatizacija i AI) postoje značajne mogućnosti da se poboljša međuagencijska saradnja za zajedničko donošenje odluka. Priznajem da danas vidim više te kohezivnosti, ali prilike ostaju.

Kako se snalazite u pitanjima privatnosti, povjerenja i sigurnosti oko upotrebe AI?

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

Šta radite da razvijete radnu snagu spremnu za veštačku inteligenciju?

Pamela Isom: Sarađujemo s nacionalnim laboratorijama i podučavamo AI dionike DOE dva puta godišnje. U 2022. godini želimo da obuku podignemo na još jedan nivo sa, kao što je spomenuto, uvodom u imerzivno učenje. 

Imam lični cilj da pomognem zajednicama na koje utiču aspekti automatizacije AI. Jedna oblast zabrinutosti su poslovi koji su takođe u fokusu sekretara za energetiku i administraciju. Građani su nam potrebni da se održe i razvijaju 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 na liniji mekših, ali kritičnih vještina koje olakšavaju povjerenje potrošača dok stvaraju jedinstvene mogućnosti za razvoj vještina. Školski nastavnici, na primjer, treba da budu uključeni u algoritamsku obuku i, u najmanju ruku, testiranje kako bi pomogli u stvaranju pravednih, nepristrasnih rezultata. Potrebna su im jamstva da zaključci umjetne inteligencije neće negativno utjecati na ponašanje učenika ili ugroziti živote nakon usvajanja. Objašnjiva AI obećava u tom pogledu. Ovi primjeri predstavljaju dio potencijala za razvoj vještina i talenata koji bi mogli spasiti živote.

Kojim AI tehnologijama se najviše radujete u narednim godinama?

Pamela Isom: Uzbuđen sam zbog 2022. godine i aktivnosti usmjerenih naprijed koje se pojavljuju u odnosu na sljedeću generaciju AI. Jako se radujem napretku u AI tako da oslanjanje na podatke nije toliko duboko, već da AI sama shvati koji su joj podaci potrebni za rješavanje problema. Oslanjam se na alate i tehnologije koje daju objašnjenja rješenja i obrazloženja predviđanja. Odjel preuzima jaču vodeću ulogu u AI kroz poboljšanje koordinacije strategije, planiranja i implementacije programa. Nacionalne laboratorije i inicijativa za AI inkubator, koju sponzorira Lawrence Livermore, jedan je od mnogih primjera omogućavanja inovacija koje se dešavaju. Kada je u pitanju ublažavanje rizika, želimo osigurati da AI ne uvodi neefikasnost energije i resursa koja bi mogla suprotstaviti napore dekarbonizacije i strastveni smo u pružanju odgovorne, etičke AI za dobrobit misije, nacije, a posebno našeg djeca. 

Pamela Isom, predstavit će se na događaju AI u vladi u februaru 2021. gdje će se pozabaviti načinom na koji DOE maksimizira utjecaj AI kroz stratešku koordinaciju, planiranje i izvrsnost usluga korisnicima, uključujući rješavanje etike AI, principa AI i naglasaka u priručniku za upravljanje rizikom od AI .