Як Міністерство енергетики США трансформує ШІ

Міністерство енергетики США (DOE) вже давно виділяється як одне з найбільш орієнтованих на науку, технології та інновації федеральних агентств США. Тож мало здивувати, що Міністерство охорони здоров’я продовжує інвестувати в трансформаційні технології, такі як штучний інтелект і машинне навчання. 

DOE заснував офіс штучного інтелекту та технологій (AITO), щоб допомогти перетворити DOE на провідне світове підприємство зі штучного інтелекту (AI) шляхом прискорення досліджень, розробок, доставки та впровадження AI. Памела Ісом, новий директор AITO, виступить на заході AI в уряді в лютому 2021 року, щоб розповісти про те, як вони максимізують вплив ШІ за допомогою стратегічної координації, планування та високого рівня обслуговування клієнтів. У цій статті інтерв’ю пані Ізом детальніше розповідає про те, як Міністерство охорони здоров’я використовує дані та технології трансформації, щоб допомогти просунути основні завдання агентства.

Які інноваційні способи використання даних та штучного інтелекту на користь свого агентства?

Памела Ісом: Відповідальність за координацію міжгалузевих ініціатив у сфері штучного інтелекту та стратегічне планування результатів штучного інтелекту для всього відділу є критичними для забезпечення безпеки нашої інфраструктури та максимального впливу на місію. У 2022 році моя команда зосереджена на інноваційному управлінні штучним інтелектом, де відповідальний та надійний ШІ відповідає стандарту. Нам потрібна більша інтеграція, орієнтована на людину, у життєвий цикл ШІ та об’єднаний каталог алгоритмів і наборів даних, щоб було легше відстежувати вплив наших інвестицій у ШІ, які ми прагнемо. 

Посібник з управління ризиками AI (AIRMP) — це прикладна інновація, яку ми очікуємо розгорнути для громадськості, якщо все піде за планом у 2023 році. AIRMP фіксує сценарії ризиків і надає рекомендації щодо пом’якшення цих ризиків, щоб рішення AI були відповідальними та заслуговуючими на довіру. У посібнику навіть враховано пом’якшення, які стосуються периферійних пристроїв, таких як безпілотні системи та персональні пристрої. Системи Edge AI дозволяють командам, таким як наші служби реагування на надзвичайні ситуації, швидко діяти з даними саме там, де вони були отримані. Проте існують загрози та вразливості, які підтримує AIRMP. 

Говорячи про інновації, команда AI розпочала 2022 рік із галузевої фокус-групової сесії щодо конвергенції AI та технологій занурення, приділяючи пильну увагу конвергенції AI та розширеної реальності (XR) через значне зростання цього простору зараз. і в майбутньому. Інтерактивний досвід є цінним для навчання та точного моделювання критичних ситуацій, таких як сценарії автономного транспортного засобу, де іноді синтетичні дані є безпечнішими та не такими інвазивними, як дані в реальному часі. У партнерстві з іншими програмними офісами моя команда намагається використовувати штучний інтелект і змішану реальність, щоб створити навчальну програму AI для робочої сили та управління талантами в громадах.

Як ви взагалі використовуєте автоматизацію, щоб допомогти на своєму шляху до ШІ?

Памела Ісом: Ми застосовуємо автоматизацію для ключових бізнес-процесів. Ми ініціювали пілотний проект, щоб спростити обробку кредитів і відповісти на деякі ключові запитання, які зазвичай задають клієнти, щоб обробники могли зосередитися на більш стратегічних завданнях. Ми застосовуємо як розмовний AI, так і роботизовану автоматизацію процесів для вирішення операційних завдань. Ми використовуємо можливості, які є звичайними в хмарних середовищах, як точку входу для платформ і технологій автоматизації, але ми також відомі своїми суперкомп’ютерами, які ми використовуємо для найскладніших робочих навантажень і де це має сенс. Деякі зацікавлені сторони віддають перевагу комерційним стандартним продуктам, але, враховуючи досягнення в галузі науки про дані, ми вважаємо, що гібридний підхід є найбільш підходящим підходом для задоволення наших потреб на даний момент. 

Як визначити, з яких проблемних областей слід почати для своїх проектів з автоматизації та когнітивних технологій? 

Памела Ісом: На думку спадають два вирази. Перше і головне – це «зосередитися на місії», а друге – «слухати». Застосування інновацій для досягнення місії є обов’язковим. Наприклад, алгоритми штучного інтелекту можуть бути використані для забезпечення стійкості передачі в мережі та забезпечення справедливого застосування обліку чистої енергії в громадах. Ми проводимо дослідження, розробки, демонстрації, практикуємо повторне використання та аудит ШІ, щоб максимально підвищити ефективність таких рішень ШІ. Ми прислухаємося до потреб, побажань, а також до проблем зацікавлених сторін. Ми підтримуємо перелік інвестицій у штучний інтелект, який переглядаємо та оновлюємо щонайменше раз на рік за допомогою нашої системи обміну штучним інтелектом (AIX). Проводяться фокус-сесії з промисловістю та науковими колами, щоб почути індивідуальні точки зору, щоб обмінятися думками та отримати галузеві ідеї щодо цільових тем ШІ. По суті, ми оцінюємо поточний і цільовий стан, виявляємо прогалини та за допомогою нашої стратегії штучного інтелекту визначаємо пріоритети, організуємо та беремо участь у розробці програм, які просувають нас вперед із проектами автоматизації та когнітивних технологій.

Які унікальні можливості має державний сектор, коли йдеться про дані та ШІ?

Памела Ісом: Стратегічне партнерство з приватним сектором, науковцями та міжнародними командами є чудовими можливостями для державного сектору. Агентства мають можливість вийти наперед і створити правила штучного інтелекту для розвитку активів, обміну ними та сучасної практики конфіденційності. Такі законодавчі акти, як покращення національної кібербезпеки та перетворення федерального клієнтського досвіду та надання послуг для відновлення довіри до уряду, розраховують на етичні, відповідальні та надійні рішення, такі як ШІ, які поважають наші громадянські права та свободи. Разом, завдяки стратегічному партнерству, ми можемо досліджувати та відкривати найрізноманітніші сценарії та створювати рішення, які захищають дані, забезпечуючи ширший доступ. Повинна існувати національна платформа для досліджень і співпраці, і тому Національна робоча група з дослідницьких ресурсів ШІ, членом якої є моя команда, є дуже важливою. Державний сектор не може задовольнити нормативні вимоги сам по собі – він потребує промисловості, наукових кіл, а також міжнародного співробітництва.

Якими прикладами використання ви можете поділитися, коли ви успішно застосували AI?

Памела Ісом: Зокрема, команда ШІ застосовує аналіз тексту та кластеризацію машинного навчання разом із вдосконаленням обробки природної мови, щоб допомогти зі стратегічним аналізом проекту ШІ Департаменту та інвентаризацією варіантів використання. Варіанти використання варіюються від дослідження методів штучного інтелекту наступного покоління, що обізнані з доменами, для зміцнення нашої національної безпеки до проектів з екологічно чистої енергії, які визначають матеріали, які необхідно використовувати для подолання кліматичної кризи. Ми можемо визначати теми на основі даних інвентаризації та поєднувати зацікавлені сторони з усього відділу за допомогою спільної синергії, щоб максимізувати економію від масштабу, зменшувати відходи, інформувати та стимулювати більше наскрізних видів штучного інтелекту. Ми постійно вдосконалюємо наші дані про запаси, і сьогодні ми можемо визначити, де інвестиції в штучний інтелект та чи існують можливості для покращення роботи клієнтів. Без застосування штучного інтелекту моїй команді та зацікавленим сторонам відділу довелося б перебирати величезні обсяги даних, і було б майже неможливо зробити своєчасні висновки щодо портфеля AI, які необхідні для прийняття стратегічних рішень. 

Слідкуючи за місією, наше дослідження підземних шарів спрямоване на захоплення та зберігання вуглецю. Ініціатива машинного навчання на основі науки для прискорення прийняття рішень у реальному часі в наземних додатках (SMART). Це трансформує нашу взаємодію всередині та розуміння недр, а також значно покращує ефективність та результативність зберігання вуглецю в польових масштабах та нетрадиційних нафтогазових операцій. SMART – це багатоорганізаційна робота, яка фінансується програмою Міністерства економіки США щодо зберігання вуглецю та видобутку нафти та газу з трьома основними областями візуалізації в реальному часі, віртуального навчання та прогнозування.

Чи можете ви поділитися деякими проблемами, коли мова заходить про AI та ML у державному секторі?

Памела Ісом: Право власності на AI – це проблема, над якою ми працюємо. Велика кількість даних викликає дедалі зростаючу потребу в тому, щоб штучний інтелект з точністю орієнтуватися та прогнозувати. Стандарти анотації даних для вертикалей, наприклад, енергія, не є легкодоступними. Є можливість розвивати машинне навчання, перш ніж застосовувати більш просунуті неконтрольовані навчання для вирішення важливих випадків використання. Існує також значна можливість розширити управління талантами ШІ за межами Департаменту. Як ми зробили з кіберпространством, нам потрібно більше зосередитися на науці даних і розвитку штучного інтелекту для нації, у нас немає вибору в цьому питанні.

Як аналітика, автоматизація та штучний інтелект працюють разом у вашому агентстві?

Памела Ісом: Хоча аналітика може бути відправною точкою або точкою входу для ШІ, ми застосовуємо всі три (аналітику, автоматизацію та ШІ), щоб забезпечити найбільший вплив відповідальних рекомендацій та впевненого прийняття рішень. Є можливості покращити деякі основи, щоб операції AI (AIOps) вдосконалювали концепції DevSecOps з інтегрованими гарантіями AI, а завдяки можливостям (аналітика, автоматизація та AI) були значні можливості для покращення міжвідомчої співпраці для спільного прийняття рішень. Я визнаю, що сьогодні я бачу більше цієї згуртованості, але можливості залишаються.

Як ви розбираєтеся з проблемами конфіденційності, довіри та безпеки навколо використання AI?

Памела Ісом: Це важливі елементи підручника з управління ризиками AI (AIRMP), який було випущено внутрішньо у 2021 році. AIRMP направляє зацікавлених сторін у питаннях конфіденційності, довіри та безпеки (з точки зору змагальності) та інформує користувачів про потенційні вразливості, які виникли з AI. Ми хочемо, щоб інші, включно з Національним інститутом стандартів і технологій (NIST), отримали користь і внесли свій внесок у ці зусилля.

Що ви робите, щоб створити робочу силу, готову до штучного інтелекту?

Памела Ісом: Ми співпрацюємо з національними лабораторіями та навчаємо AI зацікавлених сторін DOE двічі на рік. У 2022 році ми хочемо вивести навчання на інший рівень із, як уже згадувалося, вступом до навчання заглиблення. 

У мене є особиста мета — допомагати спільнотам, на які впливають аспекти автоматизації ШІ. Однією з проблем, яка викликає занепокоєння, є робочі місця, які також є предметом уваги міністра енергетики та адміністрації. Нам потрібні громадяни, щоб підтримувати та розвиватися на своїх робочих місцях, а не втрачати їх через досягнення ШІ. Наприклад, працівники повинні знати, як працювати в тандемі з роботами і як підвищити пояснювальні аспекти ШІ, щоб висновки перевірялися та належним чином передавались. Ця здатність схожа на більш м’які, але важливі навички, які сприяють довірі споживачів, створюючи унікальні можливості для розвитку навичок. Шкільних вчителів, наприклад, слід залучити до навчання алгоритмів і, як мінімум, до тестування, щоб допомогти отримати справедливі, неупереджені результати. Їм потрібні гарантії, що висновки ШІ не вплинуть негативно на поведінку студентів і не піддадуть ризику життя після усиновлення. З’ясовний ШІ є багатообіцяючим у цьому відношенні. Ці приклади представляють частину потенціалу розвитку навичок і талантів, які можуть врятувати життя.

На які технології штучного інтелекту ви найбільше чекаєте в найближчі роки?

Памела Ісом: Я схвильований 2022 роком і тими діяльністю, яка налаштована на майбутнє щодо ШІ наступного покоління. Я з нетерпінням чекаю досягнень у сфері штучного інтелекту, щоб покладатися на дані не настільки глибоко, а швидше, ШІ самостійно з’ясовує, які дані йому потрібні для вирішення проблем. Я спираюся на інструменти та технології, які надають пояснення рішень та обґрунтування передбачень. Департамент бере більш сильну лідерську роль у ШІ, покращуючи координацію стратегії, планування та впровадження програм. Національні лабораторії та ініціатива інкубатора штучного інтелекту, спонсорована Лоуренсом Лівермором, є одним із багатьох прикладів впровадження інновацій, які відбуваються. Коли справа доходить до зменшення ризику, ми хочемо переконатися, що ШІ не спричиняє неефективності енергії та ресурсів, що може протистояти зусиллям з декарбонізації, і ми прагнемо надавати відповідальний, етичний ШІ на благо місії, нації та, зокрема, нашої дітей. 

Памела Ісом виступить на заході AI в уряді в лютому 2021 року, де вона розповість про те, як Міністерство охорони здоров'я максимізує вплив штучного інтелекту за допомогою стратегічної координації, планування та високого рівня обслуговування клієнтів, включаючи вирішення питань етики AI, принципів штучного інтелекту та підручника з управління ризиками AI. .