米国エネルギー省がAIをどのように変革しているか

米国エネルギー省 (DOE) は、科学、技術、イノベーションに最も重点を置いた米国連邦機関の XNUMX つとして長い間際立ってきました。 DOE が人工知能や機械学習などの革新的なテクノロジーに投資を続けていることは、それほど驚くべきことではありません。 

DOE は、AI の研究、開発、提供、導入を加速することにより、DOE を世界をリードする人工知能 (AI) 企業に変革することを支援するために、人工知能とテクノロジー (AITO) オフィスを設立しました。 AITO の新しい所長であるパメラ・イソムは、2021 年 XNUMX 月の AI in Government イベントに登壇し、戦略的調整、計画、優れた顧客サービスを通じて AI の影響をどのように最大化しているかを共有します。 このインタビュー記事の中でアイソム氏は、DOE がどのようにデータと革新的なテクノロジーを活用して、DOE の中核的使命を推進しているかについて詳しく説明しています。

代理店に利益をもたらすためにデータと AI を活用している革新的な方法は何ですか?

パメラ・イソム： 横断的な AI イニシアチブを調整し、部門全体の AI 成果を戦略的に計画する責任は、インフラストラクチャを保護し、ミッションへの影響を最大化するために重要です。 2022 年、私のチームは、責任と信頼に足る AI が標準を達成する革新的な AI ガバナンスに焦点を当てています。 AI ライフサイクルにおける人間中心の統合と、私たちが追求している AI 投資の影響を追跡しやすくするために、アルゴリズムとデータセットの連合カタログが必要です。 

AI リスク管理プレイブック (AIRMP) は、すべてが計画通りに進めば 2023 年に一般公開される予定の応用イノベーションです。AIRMP はリスク シナリオを把握し、それらのリスクを軽減するための規範的なガイダンスを提供するため、AI の決定が責任を持って信頼できるものになります。 このプレイブックでは、無人システムや個人用デバイスなどのエッジ デバイスに関連する緩和策も考慮されています。 エッジ AI システムを使用すると、緊急対応要員などのチームは、データが収集された場所ですぐにデータに基づいて迅速に行動できるようになります。 ただし、AIRMP がサポートする敵対的な脅威や脆弱性も存在します。 

イノベーションと言えば、AI チームは 2022 年を AI とイマーシブ テクノロジーの融合に関する業界フォーカス グループ セッションで開始し、現在この分野が大幅に成長しているため、AI と拡張現実 (XR) の融合に細心の注意を払いました。そして将来的にも。 没入型エクスペリエンスは、場合によっては合成データの方が安全で、リアルタイム データほど侵襲的ではない自動運転車のシナリオなど、クリティカルな状況のトレーニングや正確なモデリングに価値があります。 私のチームは他のプログラム オフィスと協力して、AI と複合現実の使用を追求し、従業員向けの AI トレーニング カリキュラムとコミュニティ全体の人材管理のための AI トレーニング カリキュラムを確立しています。

AI への移行を支援するために自動化をどのように活用していますか?

パメラ・イソム： 私たちは主要なビジネスプロセスに自動化を適用します。 私たちはローン処理を合理化し、処理業者がより戦略的な割り当てに集中できるように、顧客がよく尋ねるいくつかの重要な質問に答えるためのパイロットを開始しました。 当社は、会話型 AI とロボットによるプロセス自動化の両方を適用して、運用タスクに対処しています。 当社は、クラウド環境ですぐに利用できる機能を自動化プラットフォームやテクノロジーのエントリーポイントとして活用していますが、最も複雑なワークロードやそれが合理的な場合にスーパーコンピューターを利用していることでも知られています。 一部の利害関係者は市販の既製製品を好みますが、データ サイエンスの進歩を考慮すると、現時点ではハイブリッドがニーズに対処するのに最適なアプローチであることがわかります。 

自動化およびコグニティブ テクノロジー プロジェクトでどの問題領域から着手すべきかをどのように特定しますか? 

パメラ・イソム： 二つの表現が思い浮かびます。 2つ目は「ミッションに集中する」、XNUMXつ目は「聞く」です。 ミッション達成のためにイノベーションを適用することは不可欠です。 たとえば、AI アルゴリズムを活用して、送電網の回復力を確保し、クリーン エネルギーの会計がコミュニティ全体に公平に適用されるようにすることができます。 当社は、AI ソリューションの効率を最大化するために、AI の研究、開発、デモンストレーションを実施し、再利用と監査を実践します。 私たちはステークホルダーのニーズ、要望、問題点に耳を傾けます。 当社は AI 投資の在庫を維持しており、人工知能交換 (AIX) システムを通じて少なくとも年に一度見直し、更新しています。 産業界と学界との集中セッションを実施して個々の視点を聞き、意見を交換し、対象となる AI トピックに関する業界の洞察を獲得します。 基本的に、私たちは現状と目標の状態を評価し、ギャップを特定し、AI 戦略を通じて、自動化およびコグニティブ テクノロジー プロジェクトを前進させるプログラムの優先順位付け、調整、提供に参加します。

データと AI に関して公共部門が持つユニークな機会にはどのようなものがありますか?

パメラ・イソム： 民間部門、学界、国際チームとの戦略的パートナーシップは、公共部門にとって大きな機会となります。 政府機関には、資産開発、共有、現代のプライバシー慣行のための AI 規制を策定する機会が与えられています。 国のサイバーセキュリティの改善や、政府への信頼を再構築するための連邦政府の顧客エクスペリエンスとサービス提供の変革などの法律はすべて、公民権と自由を尊重する AI のような倫理的で責任ある信頼できるソリューションに依存しています。 戦略的パートナーシップを通じて、私たちは協力して最も多様なシナリオを調査および発見し、より幅広いアクセスを可能にしながらデータを保護するソリューションを構築できます。 研究と協力のための国家的なプラットフォームが必要です。だからこそ、私のチームがメンバーである国家 AI 研究資源タスクフォースが非常に重要なのです。 公共部門だけでは規制要件を満たすことはできず、産業界、学界、そして国際的な協力が必要です。

AI の適用に成功したユースケースをいくつか教えてください。

パメラ・イソム： 具体的には、AI チームは機械学習のテキスト分析とクラスタリングを自然言語処理の進歩とともに適用して、同省の AI プロジェクトとユースケース インベントリの戦略的分析を支援します。 ユースケースは、国家安全保障を強化するための次世代のドメイン認識 AI 手法の研究から、気候危機に対処するために利用する必要がある材料を特定するクリーン エネルギー プロジェクトまで多岐にわたります。 インベントリデータに基づいてテーマを特定し、共通の相乗効果で部門全体の関係者を調整することで、スケールメリットを最大化し、無駄を削減し、情報を提供し、より横断的な AI アクティビティを推進することができます。 当社は在庫データを継続的に進化させており、現在では AI 投資がどこに行われているか、顧客エクスペリエンスを向上させる機会があるかどうかを特定できるようになりました。 応用 AI がなければ、私のチームや部門の関係者は膨大な量のデータを選別する必要があり、戦略的な意思決定に必要なタイムリーな AI ポートフォリオの推論を引き出すことはほぼ不可能でしょう。 

ミッションに目を光らせながら、私たちの地下領域の研究は炭素の回収と貯留に向けて深く取り組んでいます。 地下アプリケーションにおけるリアルタイム意思決定を加速するための科学に基づいた機械学習 (SMART) イニシアチブ。 これにより、地下における私たちの相互作用や理解が変わり、現場規模の炭素貯蔵や非従来型の石油・ガス操業の効率と有効性が大幅に向上します。 SMART は、DOE の炭素貯蔵および上流石油・ガス プログラムによって資金提供されている複数の組織による取り組みで、リアルタイムの視覚化、仮想学習、予測の XNUMX つの重点分野を備えています。

公共部門における AI と ML に関する課題をいくつか教えていただけますか?

パメラ・イソム： AI の所有権は、私たちが取り組んでいる課題です。 大量のデータにより、AI が正確にナビゲートして予測する必要性がますます高まっています。 エネルギーなどの分野のデータ注釈標準は、容易にはアクセスできません。 ミッションクリティカルなユースケースに対処するために、より高度な教師なし学習を適用する前に、機械学習を進化させる機会があります。 AI 人材管理を部門外に拡張する重要な機会もあります。 サイバーの場合と同様に、国家はデータ サイエンスと AI の成長にもっと重点を置く必要がありますが、この問題に関しては私たちには選択の余地がありません。

あなたの代理店では、分析、自動化、AI がどのように連携していますか?

パメラ・イソム： 分析は AI の開始点または入口点である可能性がありますが、当社では XNUMX つすべて (分析、自動化、AI) を適用して、責任ある推奨事項と信頼できる意思決定による最大の効果を提供します。 AI オペレーション (AIOps) が統合された AI 保証を備えた DevSecOps コンセプトを前進させるために、いくつかの基礎を改善する機会があり、その機能 (分析、自動化、AI) を通じて、意思決定を共有するための機関間のコラボレーションを強化する重要な機会があります。 今日はその結束力がさらに高まっていることは認めますが、チャンスはまだ残っています。

AI の使用に関するプライバシー、信頼、セキュリティの懸念にどのように対処していますか?

パメラ・イソム： これらは、2021 年に社内でリリースされた AI リスク管理プレイブック (AIRMP) の重要な要素です。AIRMP は、プライバシー、信頼、セキュリティの問題について (敵対的な観点から) 関係者をガイドし、AI によってもたらされる潜在的な脆弱性をユーザーに通知します。 私たちは、国立標準技術研究所 (NIST) を含む他の機関にもこの取り組みに利益をもたらし、貢献してもらいたいと考えています。

AI 対応の人材を育成するために何を行っていますか?

パメラ・イソム： 私たちは国立研究所と提携し、年に 2022 回、DOE 関係者に AI を教えています。 XNUMX 年には、前述したように、没入型学習の導入により、トレーニングを次のレベルに引き上げたいと考えています。 

私には、AI の自動化の側面によって影響を受けるコミュニティを支援するという個人的な目標があります。 懸念される分野の一つは雇用であり、これもエネルギー長官と政府が焦点を当てている。 私たちは国民が AI の進歩によって仕事を失うのではなく、仕事を維持し、成長する必要があります。 たとえば、従業員はロボットと連携して作業する方法や、推論が検証され適切に伝達されるように AI の説明可能性の側面を強化する方法を知る必要があります。 この機能は、スキル開発のためのユニークな機会を創出しながら、消費者の信頼を促進する、よりソフトだが重要なスキルに沿ったものです。 たとえば、学校の教師は、公平で偏りのない成果物の生成を支援するために、アルゴリズムのトレーニングと少なくともテストに参加する必要があります。 AI 推論が生徒の行動に悪影響を与えたり、導入時に命を危険にさらしたりしないという保証が必要です。 この点では、説明可能な AI が有望です。 これらの例は、命を救う可能性のあるスキルと才能開発の可能性のほんの一部を表しています。

今後数年間で最も期待している AI テクノロジーは何ですか?

パメラ・イソム： 2022 年、そして次世代 AI に関して表面化している前向きな活動に興奮しています。 私は AI の進歩を非常に楽しみにしています。そうすれば、データへの依存はそれほど大きくなくなり、むしろ AI が問題に対処するために必要なデータを自ら判断できるようになるでしょう。 私は、解決策の説明と予測の背後にある理論的根拠を提供するツールやテクノロジーに頼っています。 同省は、戦略、計画、プログラムの実施の調整を改善することにより、AI におけるより強力なリーダーシップの役割を担っています。 ローレンス・リバモアが後援する国立研究所と AI インキュベーター イニシアチブは、現在起こっているイノベーション実現の多くの例の XNUMX つです。 リスク軽減に関しては、AI が脱炭素化の取り組みに対抗する可能性のあるエネルギーや資源の非効率性を引き起こさないようにしたいと考えており、使命である国家、特に我が国の利益のために、責任ある倫理的な AI を提供することに情熱を注いでいます。子供たち。 

パメラ・イソム氏は、2021 年 XNUMX 月の AI in Government イベントに登壇し、AI 倫理、AI 原則、AI リスク管理ハンドブックのハイライトへの対応など、戦略的調整、計画、卓越した顧客サービスを通じて DOE がどのように AI の影響を最大化しているかについて講演します。 。