Paano Binabago ng Kagawaran ng Enerhiya ng US ang AI

Matagal nang namumukod-tangi ang US Department of Energy (DOE) bilang isa sa pinaka-agham, teknolohiya, at innovation-focused US federal agencies. Hindi na dapat magtaka na ang DOE ay patuloy na namumuhunan sa pagbabagong teknolohiya tulad ng artificial intelligence at machine learning. 

Itinatag ng DOE ang tanggapan ng Artificial Intelligence and Technology (AITO) upang tumulong sa pagbabago ng DOE sa isang nangunguna sa mundong Artificial Intelligence (AI) na enterprise sa pamamagitan ng pagpapabilis sa pagsasaliksik, pagpapaunlad, paghahatid, at paggamit ng AI. Si Pamela Isom, ang bagong Direktor ng AITO, ay magpe-present sa February 2021 AI in Government event para ibahagi kung paano nila na-maximize ang mga epekto ng AI sa pamamagitan ng strategic coordination, planning, at customer service excellence. Sa artikulong ito ng panayam, binibigyang-detalye ni Ms. Isom ang tungkol sa kung paano ginagamit ng DOE ang data, at mga teknolohiyang nagbabago upang makatulong na isulong ang mga pangunahing misyon ng ahensya.

Ano ang ilang makabagong paraan kung paano mo ginagamit ang data at AI para makinabang ang iyong ahensya?

Pamela Isom: Ang responsibilidad ng pag-coordinate ng mga cross-cutting AI initiative at madiskarteng pagpaplano ng mga resulta ng AI sa buong departamento ay mahalaga para ma-secure ang aming imprastraktura at ma-maximize ang mga epekto sa misyon. Noong 2022, ang aking team ay nakatutok sa makabagong pamamahala ng AI kung saan ang responsable at mapagkakatiwalaang AI ang kinalabasan ng pamantayan. Kailangan namin ng higit pang human centric integration sa AI lifecycle at isang federated catalog ng mga algorithm at data set para mas madaling masubaybayan ang mga epekto ng aming AI investments, na aming hinahabol. 

Ang AI risk management playbook (AIRMP) ay isang inilapat na innovation na inaasahan naming i-deploy sa publiko kung mapupunta ang lahat ayon sa plano sa 2023. Kinukuha ng AIRMP ang mga sitwasyon sa peligro at nagbibigay ng prescriptive na patnubay upang mabawasan ang mga panganib na iyon para maging responsable at mapagkakatiwalaan ang mga desisyon ng AI. Isinasaalang-alang pa ng playbook ang mga pagpapagaan na nauugnay sa mga edge na device tulad ng mga unmanned system at personal na device. Nagbibigay-daan ang mga Edge AI system sa mga team, gaya ng aming mga emergency responder, na kumilos nang mabilis sa data kung saan ito kinukunan. Gayunpaman, may mga banta at kahinaan sa kalaban, na sinusuportahan ng AIRMP. 

Sa pagsasalita tungkol sa inobasyon, sinimulan ng AI team ang taong 2022 sa isang session ng focus group sa industriya sa convergence ng AI at immersive na mga teknolohiya, na binibigyang pansin ang convergence ng AI at extended reality (XR) dahil sa makabuluhang paglago sa espasyong ito ngayon. at sa hinaharap. Ang mga nakaka-engganyong karanasan ay mahalaga para sa pagsasanay at tumpak na pagmomodelo ng mga kritikal na sitwasyon gaya ng mga autonomous na sitwasyon ng sasakyan kung saan minsan ay mas ligtas ang synthetic na data at hindi kasing invasive gaya ng real-time na data. Sa pakikipagtulungan sa iba pang mga opisina ng programa, ang aking team ay nagsusumikap sa paggamit ng AI at mixed reality para magtatag ng AI training curriculum para sa workforce at para sa talent management sa mga komunidad.

Paano mo talaga pinapakinabangan ang automation upang makatulong sa iyong paglalakbay sa AI?

Pamela Isom: Inilapat namin ang automation sa mga pangunahing proseso ng negosyo. Sinimulan namin ang isang pilot upang i-streamline ang pagpoproseso ng pautang at sagutin ang ilang mahahalagang tanong na karaniwang itinatanong ng mga customer para makapag-focus ang mga processor sa mas madiskarteng mga takdang-aralin. Inilalapat namin ang parehong pakikipag-usap na AI at robotic na pag-automate ng proseso upang matugunan ang mga gawain sa pagpapatakbo. Sinasamantala namin ang mga kakayahan na wala sa kahon sa mga cloud environment bilang entry point para sa mga automation platform at teknolohiya, ngunit kilala rin kami para sa aming mga supercomputer na ginagamit namin para sa pinakamasalimuot na workload at kung saan ito makatuwiran. Mas gusto ng ilang stakeholder ang mga komersyal na off-the-shelf na produkto ngunit dahil sa mga pagsulong sa data science, nalaman namin na ang hybrid ang pinakaangkop na diskarte sa pagtugon sa aming mga pangangailangan sa ngayon. 

Paano mo makikilala kung aling mga (mga) lugar ng problema ang magsisimula para sa iyong mga proyekto sa automation at nagbibigay-malay na teknolohiya? 

Pamela Isom: Dalawang expression ang pumasok sa isip ko. Una at pangunahin ay ang 'focus sa misyon' at ang pangalawa ay 'makinig'. Ang aplikasyon ng mga inobasyon para sa pagkamit ng misyon ay isang kinakailangan. Halimbawa, maaaring gamitin ang mga algorithm ng AI upang matiyak na ang mga pagpapadala ng grid ay nababanat at upang ang accounting ng malinis na enerhiya ay patas na inilalapat sa mga komunidad. Nagsasagawa kami ng pagsasaliksik, pagpapaunlad, mga demonstrasyon at pagsasanay ng AI at mga pag-audit para mapakinabangan ang kahusayan ng mga naturang solusyon sa AI. Nakikinig kami sa mga pangangailangan, pagnanais at pati na rin sa mga pasakit na punto ng mga stakeholder. Nagpapanatili kami ng imbentaryo ng mga pamumuhunan sa AI na sinusuri at ina-update namin kahit man lang taun-taon sa pamamagitan ng aming sistema ng artificial intelligence exchange (AIX). Isinasagawa ang mga focus session sa industriya at akademya upang marinig ang mga indibidwal na pananaw upang makipagpalitan ng mga opinyon at makakuha ng mga insight sa industriya sa mga naka-target na paksa ng AI. Sa esensya, tinatasa namin ang kasalukuyan at target na estado, tinutukoy ang mga gaps at sa pamamagitan ng aming diskarte sa AI, binibigyang-priyoridad, orchestrate, at nakikibahagi kami sa paghahatid ng mga programa na nagpapasulong sa amin sa automation at mga proyekto ng teknolohiyang nagbibigay-malay.

Ano ang ilan sa mga natatanging pagkakataon na mayroon ang sektor ng publiko pagdating sa data at AI?

Pamela Isom: Ang mga madiskarteng pakikipagsosyo sa pribadong sektor, akademya at internasyonal na mga koponan ay mahusay na pagkakataon para sa pampublikong sektor. Ang mga ahensya ay may pagkakataong lumabas at lumikha ng mga regulasyon ng AI para sa pagbuo ng asset, pagbabahagi at mga makabagong kasanayan sa privacy. Ang mga batas tulad ng pagpapabuti sa cybersecurity ng Nation at Pagbabago ng Pederal na Karanasan sa Customer at Paghahatid ng Serbisyo upang Muling Buuin ang Tiwala sa Pamahalaan ay umaasa sa mga etikal, responsable, mapagkakatiwalaang solusyon tulad ng AI na gumagalang sa ating mga karapatang sibil at kalayaan. Sama-sama, sa pamamagitan ng mga madiskarteng pakikipagsosyo, maaari tayong magsaliksik at tuklasin ang pinaka magkakaibang mga sitwasyon at bumuo ng mga solusyon na nagpoprotekta sa data habang pinapagana ang mas malawak na pag-access. Kailangang mayroong pambansang plataporma para sa pananaliksik at pakikipagtulungan, at iyon ang dahilan kung bakit napakahalaga ng National AI Research Resource Task Force , kung saan miyembro ang aking team. Ang pampublikong sektor ay hindi makakatugon sa mga kinakailangan sa regulasyon nang mag-isa - nangangailangan ito ng industriya, akademya at pati na rin ng internasyonal na pakikipagtulungan.

Ano ang ilang mga kaso ng paggamit na maibabahagi mo kung saan matagumpay mong naipatupad ang AI?

Pamela Isom: Sa partikular, ang AI team ay nag-aaplay ng machine learning text analysis at clustering kasama ng natural na pagpoproseso ng wika para tumulong sa strategic analysis ng AI project ng Department at use case inventory. Ang mga kaso ng paggamit ay mula sa susunod na henerasyong domain-aware na mga pamamaraan ng AI na nagsasaliksik upang palakasin ang ating pambansang seguridad hanggang sa mga proyekto ng paglilinis ng enerhiya na tumutukoy sa mga materyales na dapat gamitin upang matugunan ang krisis sa klima. Maaari naming tukuyin ang mga tema batay sa naka-imbentaryo na data at ihanay ang mga stakeholder mula sa buong departamento na may mga karaniwang synergies para ma-maximize namin ang economies of scale, bawasan ang basura, ipaalam, at humimok ng higit pang mga cross-cutting na aktibidad ng AI. Patuloy naming binabago ang aming data ng imbentaryo at ngayon ay matutukoy namin kung nasaan ang mga pamumuhunan ng AI at kung mayroon bang mga pagkakataon upang mapabuti ang mga karanasan ng customer. Kung walang inilapat na AI, ang aking koponan at mga stakeholder ng departamento ay kailangang magsala sa napakaraming data, at halos imposibleng gumuhit ng napapanahong mga hinuha ng portfolio ng AI na kinakailangan para sa madiskarteng paggawa ng desisyon. 

Sa pagsubaybay sa misyon, ang aming pananaliksik sa subsurface area ay malalim sa pagkuha at pag-iimbak ng carbon. Ang Science-informed Machine Learning for Accelerating Real-Time Decisions in Subsurface Applications (SMART) Initiative. Binabago nito ang aming mga pakikipag-ugnayan sa loob at pag-unawa sa ilalim ng lupa, at makabuluhang pagpapabuti ng kahusayan at pagiging epektibo ng field-scale na imbakan ng carbon at hindi kinaugalian na mga operasyon ng langis at gas. Ang SMART ay isang multi-organizational na pagsisikap na pinondohan ng Carbon Storage at Upstream Oil and Gas Program ng DOE na may tatlong focus area ng real-time visualization, virtual learning, at forecasting.

Maaari mo bang ibahagi ang ilan sa mga hamon pagdating sa AI at ML sa sektor ng publiko?

Pamela Isom: Ang pagmamay-ari ng AI ay isang hamon na pinagsusumikapan namin. Ang napakaraming data ay nagpapakita ng patuloy na pagtaas ng pangangailangan para sa AI na mag-navigate at mahulaan nang may katumpakan. Ang mga pamantayan ng annotation ng data para sa mga vertical, hal., hindi madaling ma-access ang enerhiya. May pagkakataong mag-evolve ng machine learning bago mag-apply ng mas advanced na unsupervised learning para matugunan ang mission critical use cases. Mayroon ding malaking pagkakataon na palawigin ang pamamahala ng talento ng AI sa labas ng Departamento. Tulad ng ginawa natin sa cyber, kailangang magkaroon ng higit na pagtuon sa data science at paglago ng AI para sa bansa, wala tayong pagpipilian sa bagay na ito.

Paano gumagana ang analytics, automation, at AI sa iyong ahensya?

Pamela Isom: Bagama't ang analytics ay maaaring simula o entry point para sa AI, inilalapat namin ang lahat ng tatlo (analytics, automation, at AI) upang magbigay ng pinakamalaking epekto ng mga responsableng rekomendasyon at mapagkakatiwalaang paggawa ng desisyon. May mga pagkakataong pahusayin ang ilang mga pangunahing kaalaman upang ang mga pagpapatakbo ng AI (AIOps) ay sumulong sa mga konsepto ng DevSecOps na may pinagsamang mga katiyakan ng AI, at sa pamamagitan ng mga kakayahan (analytics, automation, at AI) mayroong mga makabuluhang pagkakataon upang mapahusay ang pakikipagtulungan ng inter-agency para sa ibinahaging paggawa ng desisyon. Aaminin ko na mas nakikita ko ang pagkakaisa ngayon, ngunit nananatili ang mga pagkakataon.

Paano mo nai-navigate ang mga alalahanin sa privacy, tiwala, at seguridad sa paligid ng paggamit ng AI?

Pamela Isom: Ito ang mga kritikal na elemento ng AI risk management playbook (AIRMP) na internal na inilabas noong 2021. Ginagabayan ng AIRMP ang mga stakeholder sa pamamagitan ng privacy, tiwala, at mga usapin sa seguridad (mula sa isang adversarial na perspektibo) at nagpapaalam sa mga user ng mga potensyal na kahinaan na ipinakilala sa AI. Gusto naming ang iba, kabilang ang National Institute of Standards and Technology (NIST) ay makinabang at mag-ambag sa pagsisikap na ito.

Ano ang ginagawa mo upang makabuo ng isang handa na manggagawa sa AI?

Pamela Isom: Nakikipagsosyo kami sa mga pambansang laboratoryo at nagtuturo ng AI sa mga stakeholder ng DOE dalawang beses sa isang taon. Sa 2022 gusto naming dalhin ang pagsasanay sa isa pang antas na may, tulad ng nabanggit, pagpapakilala sa immersive na pag-aaral. 

Mayroon akong personal na layunin na tulungan ang mga komunidad na naaapektuhan ng mga aspeto ng automation ng AI. Ang isang lugar ng pag-aalala ay ang mga trabaho na isa ring pokus ng Kalihim ng Enerhiya at ng Administrasyon. Kailangan natin ng mga mamamayan na mapanatili at lumago sa kanilang mga trabaho, hindi mawawala sa kanila dahil sa mga pagsulong ng AI. Kailangang malaman ng mga manggagawa kung paano magtrabaho kasabay ng mga robot, halimbawa, at kung paano dagdagan ang mga aspeto ng pagpapaliwanag ng AI upang ang mga hinuha ay mapatunayan at maiparating nang maayos. Ang kakayahang ito ay kasama ng mga linya ng mas malambot ngunit kritikal na mga kasanayan na nagpapadali sa kumpiyansa ng mga mamimili habang lumilikha ng mga natatanging pagkakataon para sa pagpapaunlad ng mga kasanayan. Ang mga guro ng paaralan, halimbawa, ay dapat isama sa algorithmic na pagsasanay at sa pinakamababa, pagsubok upang tumulong sa pagbuo ng patas, walang pinapanigan na mga output. Kailangan nila ng mga katiyakan na ang mga hinuha ng AI ay hindi makakaapekto sa mga gawi ng mag-aaral o maglalagay ng mga buhay sa panganib sa pag-aampon. Ang maipaliwanag na AI ay nangangako sa bagay na ito. Ang mga halimbawang ito ay kumakatawan sa isang bahagi ng mga kakayahan at potensyal sa pagpapaunlad ng talento na maaaring magligtas ng mga buhay.

Ano ang mga teknolohiya ng AI na inaasahan mo sa mga darating na taon?

Pamela Isom: Ako ay nasasabik tungkol sa 2022 at ang mga aktibidad na nakahilig sa pasulong na lumalabas na nauugnay sa susunod na henerasyong AI. Lubos akong umaasa sa mga pagsulong sa AI upang ang pagtitiwala sa data ay hindi kasing lalim at sa halip, inaalam ng AI kung anong data ang kailangan nito sa sarili nitong pagtugon sa mga problema. Nakasandal ako sa mga tool at teknolohiya na nagbibigay ng mga paliwanag ng mga solusyon at ang katwiran sa likod ng mga hula. Ang Departamento ay nagsasagawa ng mas malakas na tungkulin sa pamumuno sa AI sa pamamagitan ng pagpapabuti ng koordinasyon ng diskarte, pagpaplano at pagpapatupad ng mga programa. Ang mga pambansang laboratoryo at ang AI incubator initiative, na itinataguyod ni Lawrence Livermore ay isa sa maraming halimbawa ng innovation enablement na nangyayari. Pagdating sa pagpapagaan ng panganib, gusto naming tiyakin na ang AI ay hindi nagpapakilala ng mga kakulangan sa enerhiya at mapagkukunan na maaaring humadlang sa mga pagsusumikap sa decarbonization at kami ay masigasig sa paghahatid ng responsable, etikal na AI para sa ikabubuti ng misyon, ang Nation, at lalo na ang aming mga bata. 

Si Pamela Isom, ay magtatanghal sa February 2021 AI in Government event kung saan tatalakayin niya kung paano pinalaki ng DOE ang mga epekto ng AI sa pamamagitan ng estratehikong koordinasyon, pagpaplano at kahusayan sa serbisyo sa customer kabilang ang pagtugon sa etika ng AI, mga prinsipyo ng AI, at mga highlight ng playbook ng pamamahala sa peligro ng AI .