Come il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti sta trasformando l'IA

Il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE) si è distinto da tempo come una delle agenzie federali statunitensi più incentrate su scienza, tecnologia e innovazione. Non dovrebbe sorprendere quindi che il DOE continui a investire in tecnologie trasformative come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. 

Il DOE ha istituito l'ufficio di Intelligenza Artificiale e Tecnologia (AITO) per aiutare a trasformare il DOE in un'impresa di Intelligenza Artificiale (AI) leader a livello mondiale, accelerando la ricerca, lo sviluppo, la fornitura e l'adozione dell'IA. Pamela Isom, il nuovo Direttore dell'AITO, presenterà all'evento AI in Government di febbraio 2021 per condividere come stanno massimizzando gli impatti dell'IA attraverso il coordinamento strategico, la pianificazione e l'eccellenza del servizio clienti. In questo articolo dell'intervista, la signora Isom entra più nel dettaglio su come il DOE sta sfruttando i dati e le tecnologie trasformative per aiutare a far avanzare le missioni principali dell'agenzia.

Quali sono alcuni modi innovativi in ​​cui stai sfruttando i dati e l'IA a vantaggio della tua agenzia?

Pamela Isom: La responsabilità di coordinare le iniziative di IA trasversali e di pianificare strategicamente i risultati dell'IA a livello di reparto sono fondamentali per proteggere la nostra infrastruttura e massimizzare l'impatto della missione. Nel 2022, il mio team si concentra su una governance innovativa dell'IA in cui un'IA responsabile e affidabile soddisfa lo standard. Abbiamo bisogno di una maggiore integrazione incentrata sull'uomo nel ciclo di vita dell'IA e di un catalogo federato di algoritmi e set di dati in modo che sia più facile tenere traccia degli impatti dei nostri investimenti nell'IA, che stiamo perseguendo. 

L'AI Risk Management Playbook (AIRMP) è un'innovazione applicata che prevediamo di distribuire al pubblico se tutto andrà secondo i piani nel 2023. AIRMP acquisisce scenari di rischio e fornisce indicazioni prescrittive per mitigare tali rischi in modo che le decisioni sull'IA siano responsabili e affidabili. Il playbook prende anche in considerazione le attenuazioni rilevanti per i dispositivi edge come i sistemi senza pilota e i dispositivi personali. I sistemi Edge AI consentono ai team, come i nostri soccorritori di emergenza, di agire rapidamente sui dati proprio dove vengono acquisiti. Tuttavia, esistono minacce e vulnerabilità contraddittorie che AIRMP supporta. 

Parlando di innovazione, il team AI ha dato il via all'anno 2022 con una sessione di focus group di settore sulla convergenza di AI e tecnologie immersive, prestando molta attenzione alla convergenza di AI e realtà estesa (XR) a causa della crescita significativa in questo spazio ora e in futuro. Le esperienze immersive sono preziose per l'addestramento e la modellazione di precisione di situazioni critiche come scenari di veicoli autonomi in cui a volte i dati sintetici sono più sicuri e non invasivi come i dati in tempo reale. In collaborazione con altri uffici del programma, il mio team sta perseguendo l'uso dell'IA e della realtà mista per stabilire un curriculum di formazione sull'IA per la forza lavoro e per la gestione dei talenti nelle comunità.

In che modo stai sfruttando l'automazione per aiutarti nel tuo viaggio verso l'AI?

Pamela Isom: Applichiamo l'automazione sui processi aziendali chiave. Abbiamo avviato un progetto pilota per semplificare l'elaborazione del prestito e rispondere ad alcune domande chiave che i clienti in genere pongono in modo che i processori possano concentrarsi su incarichi più strategici. Stiamo applicando sia l'IA conversazionale che l'automazione dei processi robotici per affrontare le attività operative. Stiamo sfruttando capacità che sono fuori dagli schemi negli ambienti cloud come punto di ingresso per piattaforme e tecnologie di automazione, ma siamo anche noti per i nostri supercomputer che utilizziamo per i carichi di lavoro più complessi e dove ha senso. Alcune parti interessate preferiscono prodotti commerciali pronti all'uso, ma visti i progressi nella scienza dei dati, riteniamo che l'ibrido sia l'approccio più adatto per soddisfare le nostre esigenze in questo momento. 

Come identificate le aree problematiche da cui iniziare per i vostri progetti di automazione e tecnologia cognitiva? 

Pamela Isom: Mi vengono in mente due espressioni. Il primo e più importante è "concentrarsi sulla missione" e il secondo è "ascoltare". L'applicazione delle innovazioni per il raggiungimento della missione è un imperativo. Ad esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale potrebbero essere sfruttati per garantire che le trasmissioni della rete siano resilienti e in modo che la contabilità dell'energia pulita sia applicata in modo equo nelle comunità. Conduciamo attività di ricerca, sviluppo, dimostrazioni e pratiche di riutilizzo e audit dell'IA per massimizzare l'efficienza di tali soluzioni di intelligenza artificiale. Ascoltiamo i bisogni, i desideri e i punti deboli degli stakeholder. Manteniamo un inventario degli investimenti nell'IA che esaminiamo e aggiorniamo almeno una volta all'anno attraverso il nostro sistema di scambio di intelligenza artificiale (AIX). Vengono condotte sessioni di focus con l'industria e il mondo accademico per ascoltare le prospettive individuali per scambiare opinioni e acquisire approfondimenti del settore su argomenti di intelligenza artificiale mirati. In sostanza, valutiamo lo stato attuale e di destinazione, identifichiamo le lacune e, attraverso la nostra strategia di intelligenza artificiale, diamo priorità, orchestriamo e prendiamo parte alla consegna di programmi che ci portano avanti con progetti di automazione e tecnologia cognitiva.

Quali sono alcune delle opportunità uniche che il settore pubblico ha quando si tratta di dati e intelligenza artificiale?

Pamela Isom: Le partnership strategiche con il settore privato, il mondo accademico e i team internazionali sono grandi opportunità per il settore pubblico. Le agenzie hanno l'opportunità di mettersi in primo piano e creare regolamenti di intelligenza artificiale per lo sviluppo delle risorse, la condivisione e le pratiche di privacy moderne. Legislazioni come il miglioramento della sicurezza informatica della nazione e la trasformazione dell'esperienza dei clienti federali e della fornitura di servizi per ricostruire la fiducia nel governo si basano su soluzioni etiche, responsabili e affidabili come l'IA che rispettano i nostri diritti e libertà civili. Insieme, attraverso partnership strategiche, possiamo ricercare e scoprire gli scenari più diversi e comporre soluzioni che proteggano i dati consentendo un accesso più ampio. Ci deve essere una piattaforma nazionale per la ricerca e la collaborazione, ed è per questo che la National AI Research Resource Task Force, di cui fa parte il mio team, è così importante. Il settore pubblico non può soddisfare da solo i requisiti normativi: richiede l'industria, il mondo accademico e la collaborazione internazionale.

Quali sono alcuni casi d'uso che puoi condividere in cui hai applicato con successo l'IA?

Pamela Isom: In particolare, il team di intelligenza artificiale applica l'analisi del testo di apprendimento automatico e il raggruppamento insieme ai progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale per assistere con l'analisi strategica del progetto di intelligenza artificiale del dipartimento e l'inventario dei casi d'uso. I casi d'uso vanno dalla ricerca sui metodi di intelligenza artificiale di prossima generazione per rafforzare la nostra sicurezza nazionale a progetti di energia pulita che identificano i materiali che devono essere utilizzati per affrontare la crisi climatica. Siamo in grado di identificare i temi sulla base di dati inventariati e allineare le parti interessate di tutto il dipartimento con sinergie comuni in modo da massimizzare le economie di scala, ridurre gli sprechi, informare e guidare attività di intelligenza artificiale più trasversali. Evolviamo continuamente i nostri dati di inventario e oggi possiamo identificare dove sono gli investimenti nell'IA e se esistono opportunità per migliorare le esperienze dei clienti. Senza l'IA applicata, il mio team e le parti interessate del dipartimento dovrebbero setacciare enormi quantità di dati e sarebbe quasi impossibile trarre inferenze di portafoglio di IA tempestive necessarie per il processo decisionale strategico. 

Tenendo d'occhio la missione, la nostra ricerca nell'area del sottosuolo è profonda per la cattura e lo stoccaggio del carbonio. L'apprendimento automatico basato sulla scienza per accelerare le decisioni in tempo reale nelle applicazioni subsuperficiali (SMART). Questo sta trasformando le nostre interazioni all'interno e la comprensione del sottosuolo e sta migliorando significativamente l'efficienza e l'efficacia dello stoccaggio del carbonio su scala locale e delle operazioni non convenzionali di petrolio e gas. SMART è uno sforzo multi-organizzativo finanziato dal programma Carbon Storage e Upstream Oil and Gas del DOE con tre aree di interesse di visualizzazione in tempo reale, apprendimento virtuale e previsione.

Puoi condividere alcune delle sfide quando si tratta di AI e ML nel settore pubblico?

Pamela Isom: La proprietà dell'IA è una sfida su cui stiamo lavorando. La pletora di dati presenta una necessità sempre crescente di intelligenza artificiale per navigare e prevedere con precisione. Standard di annotazione dei dati per le verticali, ad esempio, l'energia non è facilmente accessibile. Esiste un'opportunità per evolvere l'apprendimento automatico prima di applicare l'apprendimento non supervisionato più avanzato per affrontare casi d'uso mission-critical. C'è anche una significativa opportunità per estendere la gestione dei talenti dell'IA al di fuori del Dipartimento. Come abbiamo fatto con il cyber, è necessario concentrarsi maggiormente sulla scienza dei dati e sulla crescita dell'IA per la nazione, non abbiamo scelta in merito.

In che modo analisi, automazione e intelligenza artificiale interagiscono nella tua agenzia?

Pamela Isom: Sebbene l'analisi possa essere un punto di partenza o di ingresso per l'IA, li applichiamo tutti e tre (analisi, automazione e intelligenza artificiale) per fornire il massimo impatto di raccomandazioni responsabili e processi decisionali credibili. Ci sono opportunità per migliorare alcuni fondamenti in modo che le operazioni AI (AIOps) facciano avanzare i concetti DevSecOps con garanzie AI integrate e attraverso le capacità (analisi, automazione e AI) ci siano opportunità significative per migliorare la collaborazione tra le agenzie per il processo decisionale condiviso. Ammetto che oggi vedo più di quella coesione, ma le opportunità rimangono.

Come stai affrontando i problemi di privacy, fiducia e sicurezza relativi all'uso dell'intelligenza artificiale?

Pamela Isom: Questi sono elementi critici dell'AIRMP (AI risk management playbook) che è stato rilasciato internamente nel 2021. AIRMP guida le parti interessate attraverso questioni di privacy, fiducia e sicurezza (dal punto di vista del contraddittorio) e informa gli utenti delle potenziali vulnerabilità introdotte con l'IA. Vogliamo che altri, incluso il National Institute of Standards and Technology (NIST), traggano beneficio e contribuiscano a questo sforzo.

Cosa stai facendo per sviluppare una forza lavoro pronta per l'IA?

Pamela Isom: Collaboriamo con i laboratori nazionali e insegniamo l'IA agli stakeholder del DOE due volte l'anno. Nel 2022 vogliamo portare la formazione a un altro livello con, come accennato, l'introduzione all'apprendimento immersivo. 

Ho l'obiettivo personale di aiutare le comunità interessate dagli aspetti di automazione dell'IA. Un'area di preoccupazione sono i posti di lavoro che sono anche al centro del Segretario dell'Energia e dell'Amministrazione. Abbiamo bisogno che i cittadini sostengano e crescano nei loro posti di lavoro, non li perdano a causa dei progressi dell'IA. I lavoratori devono sapere come lavorare in tandem con i robot, ad esempio, e come aumentare gli aspetti di spiegabilità dell'IA in modo che le inferenze siano convalidate e comunicate correttamente. Questa capacità è sulla falsariga delle competenze più morbide ma critiche che facilitano la fiducia dei consumatori creando opportunità uniche per lo sviluppo delle competenze. Gli insegnanti delle scuole, ad esempio, dovrebbero essere inclusi nella formazione algoritmica e almeno nei test per aiutare a generare risultati equi e imparziali. Hanno bisogno di garanzie che le inferenze dell'IA non influiranno negativamente sui comportamenti degli studenti o metteranno a rischio vite al momento dell'adozione. L'IA spiegabile è promettente in questo senso. Questi esempi rappresentano una frazione delle capacità e del potenziale di sviluppo del talento che potrebbero salvare vite umane.

Quali tecnologie di intelligenza artificiale attendi di più nei prossimi anni?

Pamela Isom: Sono entusiasta del 2022 e delle attività orientate al futuro che stanno emergendo rispetto all'IA di prossima generazione. Attendo con impazienza i progressi nell'IA in modo che la dipendenza dai dati non sia così profonda e, piuttosto, l'IA capisca di quali dati ha bisogno da sola per affrontare i problemi. Mi sto basando su strumenti e tecnologie che forniscono spiegazioni di soluzioni e la logica dietro le previsioni. Il Dipartimento sta assumendo un ruolo di leadership più forte nell'IA migliorando il coordinamento della strategia, la pianificazione e l'attuazione dei programmi. I laboratori nazionali e l'iniziativa dell'incubatore di intelligenza artificiale, sponsorizzati da Lawrence Livermore, sono uno dei tanti esempi di abilitazione all'innovazione che sta avvenendo. Quando si tratta di mitigazione del rischio, vogliamo garantire che l'IA non introduca inefficienze energetiche e delle risorse che potrebbero contrastare gli sforzi di decarbonizzazione e siamo appassionati di fornire un'IA responsabile ed etica per il bene della missione, della Nazione e in particolare della nostra bambini. 

Pamela Isom, presenterà all'evento AI in Government di febbraio 2021 dove affronterà come il DOE sta massimizzando gli impatti dell'IA attraverso il coordinamento strategico, la pianificazione e l'eccellenza del servizio clienti, tra cui l'etica dell'IA, i principi dell'IA e i punti salienti del playbook di gestione del rischio dell'IA .