Как Министерство энергетики США трансформирует ИИ

Министерство энергетики США (DOE) долгое время выделялось как одно из наиболее ориентированных на науку, технологии и инновации федеральных агентств США. Поэтому неудивительно, что Министерство энергетики продолжает инвестировать в преобразующие технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение. 

Министерство энергетики создало Управление искусственного интеллекта и технологий (AITO), чтобы помочь превратить Министерство энергетики в ведущее в мире предприятие по искусственному интеллекту (ИИ) за счет ускорения исследований, разработки, доставки и внедрения ИИ. Памела Исом, новый директор AITO, выступит на мероприятии AI in Government в феврале 2021 года, чтобы рассказать, как они максимизируют влияние ИИ посредством стратегической координации, планирования и повышения качества обслуживания клиентов. В этой статье-интервью г-жа Исом более подробно рассказывает о том, как Министерство энергетики использует данные и трансформационные технологии для продвижения основных задач агентства.

Какие инновационные способы использования данных и искусственного интеллекта вы можете использовать для пользы своего агентства?

Памела Исом: Ответственность за координацию междисциплинарных инициатив ИИ и стратегическое планирование результатов ИИ в масштабах всего отдела имеет решающее значение для защиты нашей инфраструктуры и максимизации воздействия на миссию. В 2022 году моя команда сосредоточится на инновационном управлении ИИ, где ответственный и заслуживающий доверия ИИ станет стандартом. Нам действительно нужна более ориентированная на человека интеграция в жизненный цикл ИИ и объединенный каталог алгоритмов и наборов данных, чтобы было легче отслеживать влияние наших инвестиций в ИИ, к которым мы стремимся. 

Плейбук управления рисками ИИ (AIRMP) — это прикладная инновация, которую мы планируем развернуть для общественности, если все пойдет по плану в 2023 году. AIRMP фиксирует сценарии риска и дает рекомендации по снижению этих рисков, чтобы решения ИИ были ответственными и заслуживающими доверия. В сборнике даже учитываются меры по смягчению последствий, относящиеся к периферийным устройствам, таким как беспилотные системы и персональные устройства. Пограничные системы искусственного интеллекта позволяют командам, таким как наши аварийно-спасательные службы, быстро реагировать на данные прямо там, где они были собраны. Однако существуют враждебные угрозы и уязвимости, которые поддерживает AIRMP. 

Говоря об инновациях, команда ИИ начала 2022 год с отраслевой фокус-группы по конвергенции ИИ и иммерсивных технологий, уделяя пристальное внимание конвергенции ИИ и расширенной реальности (XR) из-за значительного роста в этой области сейчас. и в будущем. Иммерсивный опыт полезен для обучения и точного моделирования критических ситуаций, таких как сценарии автономных транспортных средств, где иногда синтетические данные безопаснее и не так инвазивны, как данные в реальном времени. В партнерстве с другими программными офисами моя команда занимается использованием ИИ и смешанной реальности для создания учебной программы по ИИ для рабочей силы и для управления талантами в разных сообществах.

Как вы вообще используете автоматизацию, чтобы помочь на пути к ИИ?

Памела Исом: Применяем автоматизацию ключевых бизнес-процессов. Мы запустили пилотный проект, чтобы упростить обработку кредитов и ответить на некоторые ключевые вопросы, которые обычно задают клиенты, чтобы обработчики могли сосредоточиться на более стратегических задачах. Мы применяем как диалоговый ИИ, так и роботизированную автоматизацию процессов для решения операционных задач. Мы используем преимущества готовых облачных сред в качестве отправной точки для платформ и технологий автоматизации, но мы также известны своими суперкомпьютерами, которые мы используем для самых сложных рабочих нагрузок и там, где это имеет смысл. Некоторые заинтересованные стороны предпочитают коммерческие готовые продукты, но, учитывая достижения в науке о данных, мы считаем, что гибридный подход является наиболее подходящим подходом для удовлетворения наших потребностей в настоящее время. 

Как вы определяете, с каких проблемных областей начать свои проекты автоматизации и когнитивных технологий? 

Памела Исом: На ум приходят два выражения. Во-первых, это «сосредоточиться на миссии», а во-вторых, «слушать». Применение инноваций для достижения миссии является императивом. Например, алгоритмы ИИ можно использовать для обеспечения устойчивости передачи по сети и справедливого учета чистой энергии в сообществах. Мы проводим исследования, разработки, демонстрации ИИ, практикуем повторное использование и аудит, чтобы максимизировать эффективность таких решений ИИ. Мы прислушиваемся к потребностям, желаниям, а также болевым точкам заинтересованных сторон. Мы поддерживаем перечень инвестиций в ИИ, который мы проверяем и обновляем не реже одного раза в год через нашу систему обмена искусственным интеллектом (AIX). Фокус-сессии с представителями промышленности и научных кругов, чтобы услышать индивидуальные точки зрения, проводятся для обмена мнениями и сбора отраслевых идей по целевым темам ИИ. По сути, мы оцениваем текущее и целевое состояние, выявляем пробелы и с помощью нашей стратегии ИИ расставляем приоритеты, организуем и участвуем в реализации программ, которые продвигают нас вперед с помощью проектов автоматизации и когнитивных технологий.

Каковы уникальные возможности государственного сектора в отношении данных и искусственного интеллекта?

Памела Исом: Стратегическое партнерство с частным сектором, академическими кругами и международными командами открывает большие возможности для государственного сектора. У агентств есть возможность выйти вперед и создать правила ИИ для разработки активов, обмена и современных методов обеспечения конфиденциальности. Законодательство, такое как повышение национальной кибербезопасности и преобразование федерального обслуживания клиентов и предоставления услуг для восстановления доверия к правительству, опирается на этические, ответственные и заслуживающие доверия решения, такие как ИИ, которые уважают наши гражданские права и свободы. Вместе, благодаря стратегическому партнерству, мы можем исследовать и обнаруживать самые разнообразные сценарии и создавать решения, которые защищают данные и обеспечивают более широкий доступ. Должна существовать национальная платформа для исследований и сотрудничества, и именно поэтому так важна Национальная рабочая группа по исследовательским ресурсам ИИ, членом которой является моя команда. Государственный сектор не может выполнять нормативные требования в одиночку — для этого требуется промышленность, научные круги, а также международное сотрудничество.

Какими примерами использования вы можете поделиться, когда успешно применили ИИ?

Памела Исом: В частности, команда ИИ применяет анализ текста и кластеризацию машинного обучения, а также усовершенствования обработки естественного языка, чтобы помочь со стратегическим анализом проекта ИИ Департамента и инвентаризацией вариантов использования. Варианты использования варьируются от исследований методов искусственного интеллекта следующего поколения для укрепления нашей национальной безопасности до проектов чистой энергии, которые определяют материалы, которые необходимо использовать для решения климатического кризиса. Мы можем определить темы на основе инвентаризационных данных и объединить заинтересованные стороны из разных отделов с помощью общих синергий, чтобы максимизировать экономию за счет масштаба, сократить потери, информировать и стимулировать более сквозные действия ИИ. Мы постоянно совершенствуем наши данные о запасах, и сегодня мы можем определить, где находятся инвестиции в ИИ и существуют ли возможности для улучшения качества обслуживания клиентов. Без прикладного ИИ моей команде и заинтересованным сторонам отдела пришлось бы просеивать огромные объемы данных, и было бы почти невозможно делать своевременные выводы из портфолио ИИ, необходимые для принятия стратегических решений. 

Следя за миссией, наши исследования в области недр направлены на улавливание и хранение углерода. Инициатива по научно-обоснованному машинному обучению для ускорения принятия решений в режиме реального времени в приложениях для разработки недр (SMART). Это меняет наше взаимодействие внутри и понимание недр, а также значительно повышает эффективность и результативность хранения углерода в полевых условиях и нетрадиционных операций по добыче нефти и газа. SMART — это многоорганизационная инициатива, финансируемая Программой по хранению углерода и разведке и добыче нефти и газа Министерства энергетики с тремя основными направлениями: визуализация в реальном времени, виртуальное обучение и прогнозирование.

Можете ли вы рассказать о некоторых проблемах, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением в государственном секторе?

Памела Исом: Владение ИИ — это вызов, над которым мы работаем. Изобилие данных создает постоянно растущую потребность в ИИ для навигации и точного прогнозирования. Стандарты аннотации данных для вертикалей, например, энергия, не всегда доступны. Существует возможность развивать машинное обучение, прежде чем применять более продвинутое обучение без учителя для решения критически важных задач. Существует также значительная возможность расширить управление талантами ИИ за пределы Департамента. Как и в случае с киберпространством, необходимо уделять больше внимания науке о данных и развитию ИИ для страны, у нас нет выбора в этом вопросе.

Как в вашем агентстве взаимодействуют аналитика, автоматизация и искусственный интеллект?

Памела Исом: Хотя аналитика может быть отправной точкой или отправной точкой для ИИ, мы применяем все три (аналитика, автоматизация и ИИ), чтобы обеспечить наибольшую отдачу от ответственных рекомендаций и надежного принятия решений. Существуют возможности для улучшения некоторых основ, чтобы операции ИИ (AIOps) продвигали концепции DevSecOps с интегрированными гарантиями ИИ, а благодаря возможностям (аналитика, автоматизация и ИИ) открываются значительные возможности для улучшения межведомственного сотрудничества для совместного принятия решений. Я признаю, что сегодня я вижу больше этой сплоченности, но возможности остаются.

Как вы решаете проблемы конфиденциальности, доверия и безопасности при использовании ИИ?

Памела Исом: Это важнейшие элементы схемы управления рисками ИИ (AIRMP), которая была выпущена для внутреннего использования в 2021 году. AIRMP помогает заинтересованным сторонам решить вопросы конфиденциальности, доверия и безопасности (с точки зрения состязательности) и информирует пользователей о потенциальных уязвимостях, связанных с ИИ. Мы хотим, чтобы другие, в том числе Национальный институт стандартов и технологий (NIST), извлекали пользу и вносили свой вклад в эти усилия.

Что вы делаете для развития рабочей силы, готовой к использованию ИИ?

Памела Исом: Мы сотрудничаем с национальными лабораториями и два раза в год обучаем заинтересованных лиц Министерства энергетики искусству искусственного интеллекта. В 2022 году мы хотим вывести обучение на новый уровень, как уже упоминалось, с внедрением иммерсивного обучения. 

У меня есть личная цель — помочь сообществам, на которые влияют аспекты автоматизации ИИ. Одной из проблемных областей являются рабочие места, которые также находятся в центре внимания министра энергетики и администрации. Нам нужно, чтобы граждане поддерживали и развивали свои рабочие места, а не теряли их из-за достижений в области искусственного интеллекта. Рабочие должны знать, как работать в тандеме с роботами, например, и как расширить аспекты объяснимости ИИ, чтобы выводы проверялись и сообщались должным образом. Эта способность аналогична более мягким, но важным навыкам, которые повышают доверие потребителей и создают уникальные возможности для развития навыков. Школьные учителя, например, должны участвовать в обучении алгоритмам и, как минимум, в тестировании, чтобы помочь в получении достоверных и непредвзятых результатов. Им нужны гарантии того, что выводы ИИ не окажут негативного влияния на поведение учащихся и не поставят под угрозу жизни после усыновления. Объяснимый ИИ многообещающ в этом отношении. Эти примеры представляют лишь часть потенциала развития навыков и талантов, которые могут спасти жизни.

Какие технологии искусственного интеллекта вы больше всего ждете в ближайшие годы?

Памела Исом: Я с нетерпением жду 2022 года и перспективных действий, которые появляются в связи с ИИ следующего поколения. Я очень жду прогресса в области ИИ, чтобы зависимость от данных не была такой глубокой, и, скорее, ИИ сам определял, какие данные ему нужны для решения проблем. Я опираюсь на инструменты и технологии, которые дают объяснения решений и обоснование прогнозов. Департамент берет на себя более сильную руководящую роль в области ИИ, улучшая координацию стратегии, планирования и реализации программ. Национальные лаборатории и инициатива инкубатора искусственного интеллекта, спонсируемая Лоуренсом Ливермором, — один из многих примеров реализации инноваций. Когда дело доходит до снижения рисков, мы хотим гарантировать, что ИИ не приводит к неэффективности использования энергии и ресурсов, что может противодействовать усилиям по обезуглероживанию, и мы увлечены созданием ответственного, этического ИИ на благо миссии, нации и, в частности, нашей дети. 

Памела Исом выступит на мероприятии AI in Government в феврале 2021 года, где она расскажет, как Министерство энергетики максимизирует воздействие ИИ посредством стратегической координации, планирования и повышения качества обслуживания клиентов, включая рассмотрение этики ИИ, принципов ИИ и основных моментов из сборника правил управления рисками ИИ. .