ABD Enerji Bakanlığı yapay zekayı nasıl dönüştürüyor?

ABD Enerji Bakanlığı (DOE) uzun zamandır bilim, teknoloji ve inovasyon odaklı ABD federal kurumlarından biri olarak öne çıkıyor. DOE'nin yapay zeka ve makine öğrenimi gibi dönüştürücü teknolojilere yatırım yapmaya devam etmesi biraz şaşırtıcı olmalı. 

DOE, yapay zekanın araştırılmasını, geliştirilmesini, sunulmasını ve benimsenmesini hızlandırarak DOE'nin dünya lideri bir Yapay Zeka (AI) kuruluşuna dönüştürülmesine yardımcı olmak için Yapay Zeka ve Teknoloji (AITO) ofisini kurdu. AITO'nun yeni Direktörü Pamela Isom, stratejik koordinasyon, planlama ve müşteri hizmetleri mükemmelliği yoluyla AI'nın etkilerini nasıl en üst düzeye çıkardıklarını paylaşmak için Şubat 2021 AI in Government etkinliğinde sunum yapacak. Bu röportaj makalesinde, Bayan Isom, DOE'nin verileri ve ajansın temel misyonlarını ilerletmeye yardımcı olacak dönüştürücü teknolojileri nasıl kullandığı hakkında daha fazla ayrıntıya giriyor.

Ajansınıza fayda sağlamak için verilerden ve yapay zekadan yararlanmanın bazı yenilikçi yolları nelerdir?

Pamela İzom: Kesişen yapay zeka girişimlerini koordine etme ve departman çapında yapay zeka sonuçlarını stratejik olarak planlama sorumluluğu, altyapımızı güvence altına almak ve görev etkilerini en üst düzeye çıkarmak için kritik öneme sahiptir. 2022'de ekibim, sorumlu ve güvenilir yapay zekanın standardı belirlediği yenilikçi yapay zeka yönetimine odaklanıyor. Takip ettiğimiz AI yatırımlarımızın etkilerini takip etmeyi daha kolay hale getirmek için AI yaşam döngüsünde daha fazla insan merkezli entegrasyona ve birleşik bir algoritma ve veri seti kataloğuna ihtiyacımız var. 

AI risk yönetimi oyun kitabı (AIRMP), 2023'te her şey plana göre giderse halka dağıtılmasını öngördüğümüz uygulamalı bir yeniliktir. AIRMP, risk senaryolarını yakalar ve AI kararlarının sorumlu ve güvenilir olması için bu riskleri azaltmak için kuralcı rehberlik sağlar. Başucu kitabı, insansız sistemler ve kişisel cihazlar gibi uç cihazlarla ilgili azaltmaları bile dikkate alır. Edge AI sistemleri, acil müdahale ekiplerimiz gibi ekiplerin veriler üzerinde tam yakalandığı yerde hızlı bir şekilde harekete geçmesine olanak tanır. Bununla birlikte, AIRMP'nin desteklediği düşmanca tehditler ve güvenlik açıkları vardır. 

İnovasyondan bahsetmişken, AI ekibi 2022 yılını AI ve sürükleyici teknolojilerin yakınsaması üzerine bir endüstri odak grup oturumu ile başlattı ve şu anda bu alandaki önemli büyüme nedeniyle AI ve genişletilmiş gerçekliğin (XR) yakınsamasına dikkat etti. ve gelecekte. Sürükleyici deneyimler, bazen sentetik verilerin daha güvenli olduğu ve gerçek zamanlı veriler kadar istilacı olmadığı otonom araç senaryoları gibi kritik durumların eğitimi ve hassas modellemesi için değerlidir. Ekibim, diğer program ofisleriyle ortaklaşa olarak, topluluklar arasında işgücü ve yetenek yönetimi için yapay zeka eğitim müfredatı oluşturmak için yapay zeka ve karma gerçekliğin kullanımını takip ediyor.

Yapay zeka yolculuğunuzda size yardımcı olması için otomasyondan nasıl yararlanıyorsunuz?

Pamela İzom: Otomasyonu önemli iş süreçlerine uyguluyoruz. Kredi işleme sürecini kolaylaştırmak ve işlemcilerin daha stratejik görevlere odaklanabilmesi için müşterilerin genellikle sorduğu bazı önemli soruları yanıtlamak için bir pilot uygulama başlattık. Operasyonel görevleri ele almak için hem konuşma tabanlı yapay zeka hem de robotik süreç otomasyonu uyguluyoruz. Otomasyon platformları ve teknolojileri için bir giriş noktası olarak bulut ortamlarında kullanıma hazır yeteneklerden yararlanıyoruz, ancak aynı zamanda en karmaşık iş yükleri için kullandığımız süper bilgisayarlarımızla ve bunun mantıklı olduğu yerlerde de tanınıyoruz. Bazı paydaşlar ticari kullanıma hazır ürünleri tercih ediyor, ancak veri bilimindeki ilerlemeler göz önüne alındığında, şu anda ihtiyaçlarımızı karşılamak için hibritin en uygun yaklaşım olduğunu görüyoruz. 

Otomasyon ve bilişsel teknoloji projeleriniz için hangi sorunlu alan(lar)la başlayacağınızı nasıl belirlersiniz? 

Pamela İzom: Aklıma iki ifade geliyor. Birincisi ve en önemlisi 'göreve odaklanma' ve ikincisi 'dinle'. Misyon başarısı için yeniliklerin uygulanması bir zorunluluktur. Örneğin, şebeke iletimlerinin esnek olmasını sağlamak ve böylece topluluklar arasında temiz enerji muhasebesinin adil bir şekilde uygulanmasını sağlamak için AI algoritmalarından yararlanılabilir. Bu tür AI çözümlerinin verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için AI araştırma, geliştirme, gösteriler ve yeniden kullanım ve denetimler uygularız. Paydaşların ihtiyaçlarını, isteklerini ve acı noktalarını dinliyoruz. Yapay zeka değişim (AIX) sistemimiz aracılığıyla en az yılda bir kez gözden geçirip güncellediğimiz yapay zeka yatırımlarının bir envanterini tutuyoruz. Hedeflenen yapay zeka konuları hakkında fikir alışverişinde bulunmak ve sektör içgörülerini yakalamak için bireysel bakış açılarını duymak için sektör ve akademi ile odak oturumları yapılır. Özünde, mevcut ve hedef durumu değerlendirir, boşlukları belirler ve AI stratejimiz aracılığıyla otomasyon ve bilişsel teknoloji projeleriyle bizi ileriye taşıyan programların sunulmasına öncelik verir, düzenler ve katılırız.

Veri ve yapay zeka söz konusu olduğunda kamu sektörünün sahip olduğu benzersiz fırsatlardan bazıları nelerdir?

Pamela İzom: Özel sektör, akademi ve uluslararası ekiplerle stratejik ortaklıklar, kamu sektörü için büyük fırsatlardır. Ajansların öne çıkma ve varlık geliştirme, paylaşma ve günümüzün gizlilik uygulamaları için AI düzenlemeleri oluşturma fırsatı vardır. Ülkenin siber güvenliğini geliştirmek ve Devlete Güveni Yeniden İnşa Etmek için Federal Müşteri Deneyimini ve Hizmet Sunumunu Dönüştürmek gibi mevzuatların tümü, medeni hak ve özgürlüklerimize saygı duyan AI gibi etik, sorumlu ve güvenilir çözümlere dayanır. Stratejik ortaklıklar aracılığıyla birlikte, en çeşitli senaryoları araştırıp keşfedebilir ve daha geniş erişim sağlarken verileri koruyan çözümler oluşturabiliriz. Araştırma ve işbirliği için ulusal bir platform olmalı ve bu yüzden ekibimin üyesi olduğu Ulusal Yapay Zeka Araştırma Kaynak Görev Gücü çok önemli. Kamu sektörü düzenleyici gereklilikleri tek başına karşılayamaz – endüstri, akademi ve uluslararası işbirliği gerektirir.

Yapay zekayı başarıyla uyguladığınız yerlerde paylaşabileceğiniz bazı kullanım durumları nelerdir?

Pamela İzom: Özellikle, AI ekibi, Departmanın AI projesinin stratejik analizine yardımcı olmak ve vaka envanterini kullanmak için makine öğrenimi metin analizi ve kümeleme ile birlikte doğal dil işleme gelişmeleri uygular. Kullanım örnekleri, ulusal güvenliğimizi güçlendirmek için yeni nesil alana duyarlı yapay zeka yöntemleri araştırmalarından iklim krizini ele almak için kullanılması gereken malzemeleri belirleyen temiz enerji projelerine kadar uzanmaktadır. Envanterdeki verilere dayalı temaları belirleyebilir ve ölçek ekonomilerini en üst düzeye çıkarmak, israfı azaltmak, bilgilendirmek ve daha fazla kesişen AI etkinliği sağlamak için departman genelindeki paydaşları ortak sinerjilerle hizalayabiliriz. Envanter verilerimizi sürekli olarak geliştiriyoruz ve bugün yapay zeka yatırımlarının nerede olduğunu ve müşteri deneyimlerini iyileştirmek için fırsatların olup olmadığını belirleyebiliyoruz. Uygulanan AI olmadan, ekibim ve departman paydaşları çok büyük miktarda veriyi elemek zorunda kalacaktı ve stratejik karar verme için gerekli olan zamanında AI portföy çıkarımları yapmak neredeyse imkansız olacaktı. 

Görevi takip ederek, yer altı alanındaki araştırmamız, karbon yakalama ve depolamaya yönelik derin bir araştırmadır. Yeraltı Uygulamalarında Gerçek Zamanlı Kararları Hızlandırmak için Bilim Bilgili Makine Öğrenimi (SMART) Girişimi. Bu, yeraltındaki etkileşimlerimizi ve yeraltı anlayışımızı dönüştürüyor ve saha ölçeğinde karbon depolama ile geleneksel olmayan petrol ve gaz operasyonlarının verimliliğini ve etkinliğini önemli ölçüde iyileştiriyor. SMART, DOE'nin Karbon Depolama ve Upstream Petrol ve Gaz Programı tarafından finanse edilen ve gerçek zamanlı görselleştirme, sanal öğrenme ve tahminden oluşan üç odak alanına sahip çok organizasyonlu bir çabadır.

Kamu sektöründe yapay zeka ve makine öğrenimi söz konusu olduğunda bazı zorlukları paylaşabilir misiniz?

Pamela İzom: AI'nın mülkiyeti, üzerinde çalıştığımız bir zorluktur. Veri bolluğu, AI'nın doğru bir şekilde gezinmesi ve tahmin etmesi için giderek artan bir ihtiyaç sunuyor. Dikeyler için veri açıklama standartları, örneğin enerji, kolayca erişilebilir değildir. Görev açısından kritik kullanım durumlarını ele almak için daha gelişmiş denetimsiz öğrenmeyi uygulamadan önce makine öğrenimini geliştirme fırsatı vardır. Ayrıca AI yetenek yönetimini Departmanın dışına genişletmek için önemli bir fırsat var. Siberde yaptığımız gibi, ulus için veri bilimi ve AI büyümesine daha fazla odaklanmak gerekiyor, bu konuda başka seçeneğimiz yok.

Ajansınızda analitik, otomasyon ve yapay zeka birlikte nasıl çalışır?

Pamela İzom: Analitik, AI için bir başlangıç ​​veya giriş noktası olsa da, sorumlu tavsiyelerin ve güvenilir karar vermenin en büyük etkilerini sağlamak için üçünü de (analitik, otomasyon ve AI) uygularız. AI operasyonlarının (AIOps) DevSecOps kavramlarını entegre AI güvenceleriyle geliştirmesi için bazı temelleri iyileştirme fırsatları vardır ve yetenekler (analitik, otomasyon ve AI) aracılığıyla, ortak karar alma için kurumlar arası işbirliğini geliştirmek için önemli fırsatlar vardır. Bugün bu tutarlılığı daha fazla gördüğümü itiraf edeceğim, ancak fırsatlar devam ediyor.

Yapay zeka kullanımıyla ilgili gizlilik, güven ve güvenlik endişelerini nasıl gideriyorsunuz?

Pamela İzom: Bunlar, 2021'de dahili olarak yayınlanan AI risk yönetimi oyun kitabının (AIRMP) kritik unsurlarıdır. AIRMP, paydaşlara gizlilik, güven ve güvenlik konularında (çelişmeli bir bakış açısıyla) rehberlik eder ve kullanıcıları AI ile ortaya çıkan potansiyel güvenlik açıkları hakkında bilgilendirir. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) dahil olmak üzere başkalarının bu çabadan faydalanmasını ve katkıda bulunmasını istiyoruz.

Yapay zekaya hazır bir iş gücü geliştirmek için ne yapıyorsunuz?

Pamela İzom: Ulusal laboratuvarlarla ortaklık kuruyoruz ve yılda iki kez DOE paydaşlarına yapay zeka öğretiyoruz. 2022'de, belirtildiği gibi, kapsamlı öğrenmeye giriş ile eğitimi başka bir seviyeye taşımak istiyoruz. 

Yapay zekanın otomasyon yönlerinden etkilenen topluluklara yardım etmek için kişisel bir hedefim var. Bir endişe alanı, aynı zamanda Enerji Bakanı ve İdarenin de odak noktası olan işlerdir. Yapay zeka gelişmeleri nedeniyle onları kaybetmek yerine, işlerini sürdürmek ve büyütmek için vatandaşlara ihtiyacımız var. Örneğin, çalışanların robotlarla birlikte nasıl çalışacaklarını ve çıkarımların doğrulanması ve doğru bir şekilde iletilmesi için AI'nın açıklanabilirlik yönlerinin nasıl artırılacağını bilmeleri gerekir. Bu yetenek, beceri geliştirme için benzersiz fırsatlar yaratırken tüketici güvenini kolaylaştıran daha yumuşak ama kritik becerilerle aynı çizgidedir. Örneğin okul öğretmenleri, algoritmik eğitime ve en azından adil, tarafsız çıktıların üretilmesine yardımcı olmak için testlere dahil edilmelidir. Yapay zeka çıkarımlarının öğrenci davranışlarını olumsuz etkilemeyeceğine veya benimsenme üzerine hayatları riske atmayacağına dair güvenceye ihtiyaçları var. Açıklanabilir AI bu açıdan umut vericidir. Bu örnekler, hayat kurtarabilecek beceri ve yetenek geliştirme potansiyelinin bir kısmını temsil etmektedir.

Önümüzdeki yıllarda en çok hangi AI teknolojilerini bekliyorsunuz?

Pamela İzom: 2022 ve gelecek nesil yapay zekaya göre ortaya çıkan ileriye dönük faaliyetler konusunda heyecanlıyım. Yapay zekadaki ilerlemeleri dört gözle bekliyorum, böylece verilere olan güven o kadar derin değil ve daha ziyade AI, sorunları çözmek için hangi verilere ihtiyaç duyduğunu kendi başına çözüyor. Çözümlerin açıklamalarını ve tahminlerin arkasındaki mantığı sağlayan araçlara ve teknolojilere güveniyorum. Departman, strateji koordinasyonunu, programların planlanmasını ve uygulanmasını geliştirerek yapay zekada daha güçlü bir liderlik rolü üstleniyor. Lawrence Livermore'un sponsor olduğu ulusal laboratuvarlar ve AI inkübatör girişimi, gerçekleşen birçok inovasyon örneğinden biridir. Risk azaltma söz konusu olduğunda, yapay zekanın karbondan arındırma çabalarına karşı koyabilecek enerji ve kaynak verimsizlikleri getirmediğinden emin olmak istiyoruz ve misyonun, ulusun ve özellikle de ülkemizin iyiliği için sorumlu, etik yapay zeka sunma konusunda tutkuluyuz. çocuklar. 

Pamela Isom, Şubat 2021'de Hükümette Yapay Zeka etkinliğinde sunacak ve burada DOE'nin yapay zeka etiği, yapay zeka ilkeleri ve yapay zeka risk yönetimi oyun kitabında öne çıkan konuları ele almak da dahil olmak üzere stratejik koordinasyon, planlama ve müşteri hizmetleri mükemmelliği yoluyla yapay zekanın etkilerini nasıl en üst düzeye çıkardığını ele alacaktır. .