कैसे अमेरिकी ऊर्जा विभाग एआई को बदल रहा है

अमेरिकी ऊर्जा विभाग (डीओई) लंबे समय से सबसे अधिक विज्ञान, प्रौद्योगिकी और नवाचार-केंद्रित अमेरिकी संघीय एजेंसियों में से एक के रूप में खड़ा है। इसमें कोई आश्चर्य नहीं होना चाहिए कि डीओई कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग जैसी परिवर्तनकारी तकनीक में निवेश करना जारी रखे हुए है। 

डीओई ने एआई के अनुसंधान, विकास, वितरण और अपनाने में तेजी लाकर डीओई को दुनिया के अग्रणी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उद्यम में बदलने में मदद करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड टेक्नोलॉजी (एआईटीओ) कार्यालय की स्थापना की। एआईटीओ की नई निदेशक पामेला आइसोम फरवरी 2021 में एआई इन सरकारी कार्यक्रम में प्रस्तुति देंगी और बताएंगी कि वे रणनीतिक समन्वय, योजना और ग्राहक सेवा उत्कृष्टता के माध्यम से एआई के प्रभावों को कैसे अधिकतम कर रहे हैं। इस साक्षात्कार लेख में सुश्री आइसोम ने इस बारे में विस्तार से बताया है कि कैसे डीओई एजेंसी के मुख्य मिशनों को आगे बढ़ाने में मदद करने के लिए डेटा और परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों का लाभ उठा रहा है।

आप अपनी एजेंसी को लाभ पहुंचाने के लिए डेटा और एआई का लाभ उठाने के कुछ नवीन तरीके क्या हैं?

पामेला आइसोम: क्रॉस-कटिंग एआई पहलों के समन्वय और रणनीतिक रूप से विभाग-व्यापी एआई परिणामों की योजना बनाने की जिम्मेदारी हमारे बुनियादी ढांचे को सुरक्षित करने और मिशन प्रभावों को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण है। 2022 में, मेरी टीम इनोवेटिव एआई गवर्नेंस पर केंद्रित है जहां जिम्मेदार और भरोसेमंद एआई मानक का परिणाम देता है। हमें एआई जीवनचक्र में अधिक मानव केंद्रित एकीकरण और एल्गोरिदम और डेटा सेट की एक संघीय सूची की आवश्यकता है ताकि हमारे एआई निवेशों के प्रभावों को ट्रैक करना आसान हो, जिसे हम अपना रहे हैं। 

एआई जोखिम प्रबंधन प्लेबुक (एआईआरएमपी) एक व्यावहारिक नवाचार है जिसे हम 2023 में योजना के अनुसार होने पर जनता के लिए तैनात करने की उम्मीद करते हैं। एआईआरएमपी जोखिम परिदृश्यों को पकड़ता है और उन जोखिमों को कम करने के लिए अनुदेशात्मक मार्गदर्शन प्रदान करता है ताकि एआई निर्णय जिम्मेदार और भरोसेमंद हों। प्लेबुक उन शमनों को भी ध्यान में रखती है जो मानव रहित सिस्टम और व्यक्तिगत उपकरणों जैसे किनारे के उपकरणों के लिए प्रासंगिक हैं। एज एआई सिस्टम हमारे आपातकालीन उत्तरदाताओं जैसी टीमों को डेटा पर तुरंत कार्रवाई करने की अनुमति देता है, जहां इसे कैप्चर किया गया है। हालाँकि, प्रतिकूल खतरे और कमजोरियाँ हैं, जिनका AIRMP समर्थन करता है। 

नवाचार की बात करें तो, एआई टीम ने एआई और इमर्सिव प्रौद्योगिकियों के अभिसरण पर एक उद्योग फोकस समूह सत्र के साथ वर्ष 2022 की शुरुआत की, इस क्षेत्र में अब महत्वपूर्ण वृद्धि के कारण एआई और विस्तारित वास्तविकता (एक्सआर) के अभिसरण पर पूरा ध्यान दिया जा रहा है। और भविष्य में. स्वायत्त वाहन परिदृश्यों जैसे महत्वपूर्ण स्थितियों के प्रशिक्षण और सटीक मॉडलिंग के लिए इमर्सिव अनुभव मूल्यवान हैं, जहां कभी-कभी सिंथेटिक डेटा अधिक सुरक्षित होता है और वास्तविक समय के डेटा जितना आक्रामक नहीं होता है। अन्य कार्यक्रम कार्यालयों के साथ साझेदारी में, मेरी टीम कार्यबल के लिए और समुदायों में प्रतिभा प्रबंधन के लिए एआई प्रशिक्षण पाठ्यक्रम स्थापित करने के लिए एआई और मिश्रित वास्तविकता का उपयोग कर रही है।

एआई की अपनी यात्रा में मदद के लिए आप स्वचालन का किस प्रकार लाभ उठा रहे हैं?

पामेला आइसोम: हम प्रमुख व्यावसायिक प्रक्रियाओं पर स्वचालन लागू करते हैं। हमने ऋण प्रसंस्करण को सुव्यवस्थित करने और ग्राहकों द्वारा आमतौर पर पूछे जाने वाले कुछ प्रमुख सवालों के जवाब देने के लिए एक पायलट कार्यक्रम शुरू किया ताकि प्रोसेसर अधिक रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें। हम परिचालन कार्यों को संबोधित करने के लिए संवादात्मक एआई और रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन दोनों को लागू कर रहे हैं। हम स्वचालन प्लेटफार्मों और प्रौद्योगिकियों के प्रवेश बिंदु के रूप में क्लाउड वातावरण में बॉक्स से बाहर की क्षमताओं का लाभ उठा रहे हैं, लेकिन हम अपने सुपर कंप्यूटरों के लिए भी जाने जाते हैं जिनका उपयोग हम सबसे जटिल वर्कलोड के लिए करते हैं और जहां यह समझ में आता है। कुछ हितधारक वाणिज्यिक ऑफ-द-शेल्फ उत्पादों को पसंद करते हैं लेकिन डेटा विज्ञान में प्रगति को देखते हुए, हम पाते हैं कि इस समय हमारी जरूरतों को पूरा करने के लिए हाइब्रिड सबसे उपयुक्त दृष्टिकोण है। 

आप अपने स्वचालन और संज्ञानात्मक प्रौद्योगिकी परियोजनाओं के लिए किस समस्या क्षेत्र से शुरुआत करें इसकी पहचान कैसे करते हैं? 

पामेला आइसोम: दो भाव मन में आते हैं. पहला और सबसे महत्वपूर्ण है 'मिशन पर ध्यान केंद्रित करें' और दूसरा है 'सुनें'। मिशन की उपलब्धि के लिए नवाचारों का प्रयोग अनिवार्य है। उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए एआई एल्गोरिदम का लाभ उठाया जा सकता है कि ग्रिड ट्रांसमिशन लचीला है और ताकि स्वच्छ ऊर्जा लेखांकन समुदायों में उचित रूप से लागू हो सके। हम ऐसे एआई समाधानों की दक्षता को अधिकतम करने के लिए एआई अनुसंधान, विकास, प्रदर्शन और अभ्यास पुन: उपयोग और ऑडिट करते हैं। हम हितधारकों की जरूरतों, इच्छाओं के साथ-साथ दर्द बिंदुओं को भी सुनते हैं। हम एआई निवेशों की एक सूची बनाए रखते हैं जिनकी हम अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता विनिमय (एईएक्स) प्रणाली के माध्यम से कम से कम सालाना समीक्षा और अद्यतन करते हैं। व्यक्तिगत दृष्टिकोण को सुनने के लिए उद्योग और शिक्षा जगत के साथ फोकस सत्र आयोजित किए जाते हैं ताकि लक्षित एआई विषयों पर राय का आदान-प्रदान किया जा सके और उद्योग की अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके। संक्षेप में, हम वर्तमान और लक्ष्य स्थिति का आकलन करते हैं, अंतराल की पहचान करते हैं और अपनी एआई रणनीति के माध्यम से, प्राथमिकता देते हैं, व्यवस्थित करते हैं और उन कार्यक्रमों के वितरण में भाग लेते हैं जो हमें स्वचालन और संज्ञानात्मक प्रौद्योगिकी परियोजनाओं के साथ आगे बढ़ाते हैं।

जब डेटा और एआई की बात आती है तो सार्वजनिक क्षेत्र के पास कुछ अनोखे अवसर क्या हैं?

पामेला आइसोम: निजी क्षेत्र, शिक्षा जगत और अंतरराष्ट्रीय टीमों के साथ रणनीतिक साझेदारी सार्वजनिक क्षेत्र के लिए बेहतरीन अवसर हैं। एजेंसियों के पास संपत्ति विकास, साझाकरण और आधुनिक गोपनीयता प्रथाओं के लिए आगे बढ़ने और एआई नियम बनाने का अवसर है। राष्ट्र की साइबर सुरक्षा में सुधार और सरकार में विश्वास के पुनर्निर्माण के लिए संघीय ग्राहक अनुभव और सेवा वितरण को बदलने जैसे कानून एआई जैसे नैतिक, जिम्मेदार, भरोसेमंद समाधानों पर भरोसा करते हैं जो हमारे नागरिक अधिकारों और स्वतंत्रता का सम्मान करते हैं। साथ मिलकर, रणनीतिक साझेदारी के माध्यम से, हम सबसे विविध परिदृश्यों पर शोध और खोज कर सकते हैं और ऐसे समाधान तैयार कर सकते हैं जो व्यापक पहुंच को सक्षम करते हुए डेटा की सुरक्षा करते हैं। अनुसंधान और सहयोग के लिए एक राष्ट्रीय मंच होना चाहिए, और यही कारण है कि राष्ट्रीय एआई रिसर्च रिसोर्स टास्क फोर्स, जिसकी मेरी टीम सदस्य है, बहुत महत्वपूर्ण है। सार्वजनिक क्षेत्र अकेले नियामक आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकता - इसके लिए उद्योग, शिक्षा जगत के साथ-साथ अंतर्राष्ट्रीय सहयोग की भी आवश्यकता है।

ऐसे कौन से उपयोग के मामले हैं जिन्हें आप साझा कर सकते हैं जहां आपने सफलतापूर्वक एआई लागू किया है?

पामेला आइसोम: विशेष रूप से, एआई टीम विभाग के एआई प्रोजेक्ट के रणनीतिक विश्लेषण और केस इन्वेंट्री का उपयोग करने में सहायता के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रगति के साथ-साथ मशीन लर्निंग टेक्स्ट विश्लेषण और क्लस्टरिंग लागू करती है। उपयोग के मामले हमारी राष्ट्रीय सुरक्षा को मजबूत करने के लिए अगली पीढ़ी के डोमेन-जागरूक एआई तरीकों के शोध से लेकर स्वच्छ ऊर्जा परियोजनाओं तक हैं जो उन सामग्रियों की पहचान करते हैं जिनका उपयोग जलवायु संकट से निपटने के लिए किया जाना चाहिए। हम सूचीबद्ध डेटा के आधार पर विषयों की पहचान कर सकते हैं और सामान्य तालमेल के साथ विभाग भर के हितधारकों को संरेखित कर सकते हैं ताकि हम पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं को अधिकतम कर सकें, बर्बादी को कम कर सकें, सूचित कर सकें और अधिक क्रॉस-कटिंग एआई गतिविधियों को चला सकें। हम अपना इन्वेंट्री डेटा लगातार विकसित करते रहते हैं और आज हम पहचान सकते हैं कि एआई निवेश कहां हैं और क्या ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के अवसर मौजूद हैं। लागू एआई के बिना, मेरी टीम और विभाग के हितधारकों को बड़ी मात्रा में डेटा की जांच करनी होगी, और समय पर एआई पोर्टफोलियो निष्कर्ष निकालना लगभग असंभव होगा जो रणनीतिक निर्णय लेने के लिए आवश्यक हैं। 

मिशन पर नज़र रखते हुए, उपसतह क्षेत्र में हमारा शोध कार्बन कैप्चर और भंडारण की दिशा में गहरा है। उपसतह अनुप्रयोगों (स्मार्ट) पहल में वास्तविक समय निर्णयों में तेजी लाने के लिए विज्ञान-सूचित मशीन लर्निंग। यह हमारी आंतरिक बातचीत और उपसतह की समझ को बदल रहा है, और क्षेत्र-स्तरीय कार्बन भंडारण और अपरंपरागत तेल और गैस संचालन की दक्षता और प्रभावशीलता में उल्लेखनीय सुधार कर रहा है। स्मार्ट डीओई के कार्बन स्टोरेज और अपस्ट्रीम ऑयल एंड गैस प्रोग्राम द्वारा वित्त पोषित एक बहु-संगठनात्मक प्रयास है, जिसमें वास्तविक समय विज़ुअलाइज़ेशन, वर्चुअल लर्निंग और पूर्वानुमान के तीन फोकस क्षेत्र हैं।

जब सार्वजनिक क्षेत्र में एआई और एमएल की बात आती है तो क्या आप कुछ चुनौतियाँ साझा कर सकते हैं?

पामेला आइसोम: एआई का स्वामित्व एक चुनौती है जिस पर हम काम कर रहे हैं। डेटा की प्रचुरता एआई को नेविगेट करने और सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने की बढ़ती आवश्यकता को प्रस्तुत करती है। वर्टिकल के लिए डेटा एनोटेशन मानक, उदाहरण के लिए, ऊर्जा आसानी से सुलभ नहीं है। मिशन के महत्वपूर्ण उपयोग के मामलों को संबोधित करने के लिए अधिक उन्नत अप्रशिक्षित शिक्षण को लागू करने से पहले मशीन लर्निंग को विकसित करने का अवसर है। विभाग के बाहर एआई प्रतिभा प्रबंधन का विस्तार करने का भी एक महत्वपूर्ण अवसर है। जैसा कि हमने साइबर के साथ किया, देश के लिए डेटा विज्ञान और एआई विकास पर अधिक ध्यान देने की जरूरत है, हमारे पास इस मामले में कोई विकल्प नहीं है।

आपकी एजेंसी में एनालिटिक्स, ऑटोमेशन और एआई एक साथ कैसे काम करते हैं?

पामेला आइसोम: जबकि एनालिटिक्स एआई के लिए एक शुरुआती या प्रवेश बिंदु हो सकता है, हम जिम्मेदार सिफारिशों और विश्वसनीय निर्णय लेने का सबसे बड़ा प्रभाव प्रदान करने के लिए तीनों (एनालिटिक्स, ऑटोमेशन और एआई) को लागू करते हैं। कुछ बुनियादी बातों में सुधार करने के अवसर हैं ताकि AI संचालन (AIOps) एकीकृत AI आश्वासनों के साथ DevSecOps अवधारणाओं को आगे बढ़ाए, और क्षमताओं (एनालिटिक्स, ऑटोमेशन और AI) के माध्यम से साझा निर्णय लेने के लिए अंतर-एजेंसी सहयोग को बढ़ाने के महत्वपूर्ण अवसर हों। मैं स्वीकार करूंगा कि आज मैं उस एकजुटता को और अधिक देख रहा हूं, लेकिन अवसर अभी भी बने हुए हैं।

आप एआई के उपयोग से संबंधित गोपनीयता, विश्वास और सुरक्षा संबंधी चिंताओं को कैसे दूर कर रहे हैं?

पामेला आइसोम: ये एआई जोखिम प्रबंधन प्लेबुक (एआईआरएमपी) के महत्वपूर्ण तत्व हैं जिन्हें 2021 में आंतरिक रूप से जारी किया गया था। एआईआरएमपी गोपनीयता, विश्वास और सुरक्षा मामलों (प्रतिकूल दृष्टिकोण से) के माध्यम से हितधारकों का मार्गदर्शन करता है और उपयोगकर्ताओं को एआई के साथ पेश की गई संभावित कमजोरियों के बारे में सूचित करता है। हम चाहते हैं कि राष्ट्रीय मानक एवं प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईएसटी) सहित अन्य लोग इस प्रयास से लाभान्वित हों और इसमें योगदान दें।

एआई के लिए तैयार कार्यबल विकसित करने के लिए आप क्या कर रहे हैं?

पामेला आइसोम: हम राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं के साथ साझेदारी करते हैं और वर्ष में दो बार डीओई हितधारकों को एआई सिखाते हैं। जैसा कि उल्लेख किया गया है, 2022 में हम इमर्सिव लर्निंग के परिचय के साथ प्रशिक्षण को दूसरे स्तर पर ले जाना चाहते हैं। 

एआई के स्वचालन पहलुओं से प्रभावित समुदायों की मदद करना मेरा व्यक्तिगत लक्ष्य है। चिंता का एक क्षेत्र नौकरियाँ है जिस पर ऊर्जा सचिव और प्रशासन का भी ध्यान है। हमें नागरिकों को अपनी नौकरियाँ बनाए रखने और बढ़ाने की ज़रूरत है, न कि एआई प्रगति के कारण उन्हें खोने की। उदाहरण के लिए, श्रमिकों को यह जानने की जरूरत है कि रोबोट के साथ मिलकर कैसे काम किया जाए और एआई के व्याख्यात्मक पहलुओं को कैसे बढ़ाया जाए ताकि निष्कर्षों को मान्य किया जा सके और ठीक से संप्रेषित किया जा सके। यह क्षमता नरम लेकिन महत्वपूर्ण कौशल की तर्ज पर है जो कौशल विकास के लिए अद्वितीय अवसर पैदा करते हुए उपभोक्ता विश्वास को सुविधाजनक बनाती है। उदाहरण के लिए, स्कूल के शिक्षकों को निष्पक्ष, निष्पक्ष आउटपुट उत्पन्न करने में सहायता के लिए एल्गोरिथम प्रशिक्षण और कम से कम परीक्षण में शामिल किया जाना चाहिए। उन्हें आश्वासन की आवश्यकता है कि एआई निष्कर्ष छात्रों के व्यवहार पर प्रतिकूल प्रभाव नहीं डालेंगे या अपनाने पर जीवन को खतरे में नहीं डालेंगे। इस संबंध में समझाने योग्य एआई आशाजनक है। ये उदाहरण कौशल और प्रतिभा विकास क्षमता के एक अंश का प्रतिनिधित्व करते हैं जो जीवन बचा सकते हैं।

आने वाले वर्षों में आप किन एआई तकनीकों का सबसे अधिक इंतजार कर रहे हैं?

पामेला आइसोम: मैं 2022 और अगली पीढ़ी के एआई के सापेक्ष सामने आने वाली अग्रगामी गतिविधियों को लेकर उत्साहित हूं। मैं एआई में प्रगति के लिए बहुत उत्सुक हूं ताकि डेटा पर निर्भरता इतनी गहरी न हो और एआई यह पता लगाए कि उसे समस्याओं का समाधान करने के लिए किस डेटा की आवश्यकता है। मैं ऐसे उपकरणों और तकनीकों पर निर्भर हूं जो समाधानों की व्याख्या और भविष्यवाणियों के पीछे के तर्क प्रदान करते हैं। विभाग कार्यक्रमों की रणनीति, योजना और कार्यान्वयन के समन्वय में सुधार करके एआई में एक मजबूत नेतृत्वकारी भूमिका निभा रहा है। लॉरेंस लिवरमोर द्वारा प्रायोजित राष्ट्रीय प्रयोगशालाएँ और एआई इनक्यूबेटर पहल, हो रहे नवाचार सक्षमता के कई उदाहरणों में से एक है। जब जोखिम कम करने की बात आती है, तो हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि एआई ऊर्जा और संसाधन अक्षमताओं का परिचय न दे जो डीकार्बोनाइजेशन प्रयासों का मुकाबला कर सके और हम मिशन, राष्ट्र और विशेष रूप से हमारे हित के लिए जिम्मेदार, नैतिक एआई प्रदान करने के लिए उत्साहित हैं। बच्चे। 

पामेला आइसोम, फरवरी 2021 में सरकारी कार्यक्रम में एआई प्रस्तुत करेंगी जहां वह संबोधित करेंगी कि कैसे डीओई एआई नैतिकता, एआई सिद्धांतों और एआई जोखिम प्रबंधन प्लेबुक हाइलाइट्स को संबोधित करने सहित रणनीतिक समन्वय, योजना और ग्राहक सेवा उत्कृष्टता के माध्यम से एआई के प्रभावों को अधिकतम कर रहा है। .