NSTC avaldas aruande pilvandmetöötluse föderaalsest kasutamisest tehisintellekti uurimise ja arenduse toetamiseks saadud õppetundide kohta

Tehisintellekt (AI) ja masinõpe (ML) on viimasel kümnendil teinud suuri edusamme. Suure osa sellest edust võib seostada suure hulga juurdepääsetavate andmekogumite ja arvutusressurssidega. Hiljuti on paljud föderaalsed agentuurid hakanud investeerima kommertspilvandmetöötluse ressursside suurendamisse, et edendada tehisintellekti/ML-i teadus- ja arendustegevust. Valge Maja riiklik teadus- ja tehnoloogianõukogu (NSTC) ja tehisintellekti allkomitee avaldasid just aruande Pilvandmetöötluse föderaalsest kasutamisest tehisintellekti uurimise ja arenduse toetamiseks saadud õppetunnid võtab kokku föderaalasutustelt saadud õppetunnid pilvandmetöötluse kasutamise kohta tehisintellekti uurimis- ja arendustegevuse edendamiseks.

Aruanne pärineb teise föderaalvalitsuse AI erikomitee aruandest, Soovitused pilvandmetöötluse ressursside kasutamiseks föderaalselt rahastatava tehisintellekti uurimis- ja arendustegevuse jaoks mis sisaldab üksikasjalikult soovitusi föderaalvalitsusele pilvandmetöötluse kasutamise edendamiseks tehisintellekti innovatsiooni toetamiseks. Nende soovituste alusel aitas MLAI allkomitee läbi viia dialooge agentuuride esindajate ja kommertspilvandmetöötluse pakkujate vahel, et aidata tuvastada pilvandmetöötluse ning teadus- ja arendustegevuse väljakutseid ja parimaid tavasid. Uusimad aruanded teemal „Õpetatud õppetunnid” võtavad kokku nende dialoogide peamised järeldused, mis taanduvad investeeringute eelistele, parimatele tavadele, ühistele väljakutsetele ja tulevikuvõimalustele. Dialoogi täieliku aruande leiate siin.

Investeerimise eelised 

• Teadlastele püsiva ja nõudmisel juurdepääsu pakkumine tipptasemel võimalustele, eksperimenteerimise kiirendamine ja tehisintellekti kasutamine uutes valdkondades
• Teadustegevuse ja nende tulemuste reprodutseeritavuse ja skaleeritavuse võimaldamine
• Aidake teadlastel kiiresti pääseda juurde spetsialiseeritud tehisintellekti riistvarale
• Tagage agentuuridele juurdepääs uusimatele ja kõige ajakohasematele arvutusvõimalustele

Best Practices 

• Pühendunud haldusmeeskonnad. Selle võimekuse loomine on andnud agentuuridele vajalikud teadmised ja volitused, et hallata ja jälgida juurdepääsu pilvandmetöötluse ressurssidele, teenustele ja platvormidele. Sellised meeskonnad on pakkunud ka kasutajate kogukonda koolitust ja kontrollinud taotletud ressursside sobivust konkreetsete uurimiseesmärkide saavutamiseks.
• Kasutaja autentimine. Enamikul programmidel on juurdepääs teadaolevatele, kvalifitseeritud ja volitatud kasutajatele piiratud. Paljud nõuavad ka kahefaktorilist autentimist oma turvameetmete komponendina. Need meetmed koos tagavad turvalisuse algtaseme ja võimaluse luua kasutajapõhiseid juurdepääsu kontrolle.
• Koolitus ja haridus. Koolitusabi ja haridusvõimalused on olnud kriitilise tähtsusega olemasolevate oskuste puudujääkide kõrvaldamiseks, võrdsete juurdepääsuvõimaluste edendamiseks ja kasutajate baasi teadmiste suurendamiseks. Nende ressursside kättesaadavaks tegemine on aidanud toetatud teadlastel navigeerida erinevates pilvandmetöötluse ressursside pakkumistes ning sobitada konkreetseid uuringuid ja vajadusi õigete arvutusarhitektuuride ja tarkvaratööriistadega.
• Eelarvutatud ressursid ja töövood. Eelkõige sisemiste või missioonile suunatud uurimistöö toetamisel on eelarvutatud töövood vähendanud dubleerivat tööd ja loonud analüüside ühiste lähtepunktide jaoks juurdepääsetavad lähtekohad.

Levinud väljakutsed

• Tõhus kasutaja autoriseerimine. Autentivad kasutajad võivad luua identiteedi kontrollimise ja sisselogimisvõimaluste pakkumisega seotud kitsaskohti. Juhtivate organisatsioonide alarahastamine või personalipuudus võib põhjustada viivitusi kontode aktiveerimisel ja igal juurdepääsutasemel tekkivate probleemide lahendamisel. Lisaks aeglustab autoriteetsete agentuuride ja kogu valitsust hõlmavate juhiste puudumine heakskiidetud teenuste kohta, mis hõlmavad muutuvaid andmete privaatsuse ja juurdepääsuga seotud kaalutlusi, kasutuselevõttu ja tekitab erinevusi asutuste poliitikates ja protseduurides.
• Kulud. Andmete salvestamise ja juurdepääsu kulud raskendavad mitme meeskonna juurdepääsu jagatud andmetele. Lisaks muudab arveldamise ja eelarved veelgi keerulisemaks pilvandmetöötluse kulude varieeruvus projekti kohta ja lihtsus, millega teadlased saavad valede seadete kasutamise tõttu tahtmatult krediiti ammendada. Lisaks tekitavad muutuvtasud föderaalsete hankeprotsesside jaoks komplikatsioone, nagu ka ebakindlus, milliste arvutusvõimaluste ostmiseks saab kasutada assigneeringute kategooriaid.
• Organisatsioon. Tagada, et antud pilvandmetöötlusplatvormi kasutajad suudavad leida oma töö ja huvidega seotud andmeid, katseid ja tulemusi ning säilitada nende teadlikkust.
• Privaatsus ja turvalisus. Õiget tüüpi andmete majutamiseks ja neile juurdepääsu hõlbustamiseks sobivate privaatsus- ja turvameetmetega viiside kindlaksmääramine, võttes arvesse eelarvelisi kaalutlusi, muutuvaid uurimisprioriteete ja arenevat teenindatavat kasutajaskonda.
• Pilveteenuste integreerimine mitte-pilveressurssidega. Esitab väljakutseid, mis võimaldavad teadlastel tõhusalt kasutada kõiki agentuuri ressursse.
• Tööjõu arendamine. Paljud föderaalsed töötajad tunnevad pilvandmetöötlustehnoloogiaid vähe ja vähestel on pilvandmetöötlussüsteemide valdkonna sertifikaat. Need piirangud seavad väljakutse nii sisemisele uurimistööle kui ka võimalusele pakkuda välistele teadlastele juhiseid ja ressursse.

Võimalusi ootamas

Finantsmudelite käsitlemiseks võiks föderaalvalitsus teha järgmist:

• Kasutage paremini ära ostujõudu, mis kajastub föderaalses konsolideeritud investeeringutes kommertspilvandmetöötlusplatvormidesse. See meede hõlbustaks juurdepääsu pilve kõige arenenumatele võimalustele ja annaks võimaluse rääkida ühisel häälel föderaalselt rahastatava tehisintellekti teadlaskonna ootustest ja vajadustest.
• Eelarve ebakindluse paremaks haldamiseks looge vastavate kuludega seletatavad mudelid, kuna need illustreerivad teadlastele ja programmijuhtidele pilvandmetöötlusega seotud kulude dünaamikat, eriti koolitusparameetrite ja -protsessidega seotud otsuste osas.
• Jäädvustage ja jagage agentuuride pilveprogrammide parimaid tavasid seoses lepinguliste kokkulepete ja strateegiatega ülekulu haldamiseks.

Ettenähtud sujuva ja mitme pilvega keskkonna poole liikumiseks võiksid agentuurid teha järgmist.

• Võimendage ja aidake arendada avatud lähtekoodiga tehnoloogiaid, mis toetavad standardseid viise töökoormuste loomiseks ja täitmiseks mitme pilvega juurutamiseks (nt konteinerisse paigutamine ja automatiseerimine).
• Hõlbustada ja automatiseerida identiteedi- ja juurdepääsuhaldust liitsüsteemide kaudu, mis toovad kokku teadlaskonna nii valitsuses kui ka väljaspool seda.
• Viige läbi hindamine, et hinnata andmete liikumise ja replikatsiooni vähendamiseks liitandmevõrgu arendamise teostatavust.

Agentuure saab täiendavalt aidata kommertspilvandmetöötluse ressursside kasutuselevõtul järgmiselt.

• Portaalikomplekti loomine, mis kirjeldaks standardset malli ja esitaks parimad tavad portaalide juurutamiseks erinevatel tasanditel, olenevalt organisatsiooni vajadustest.
• Ressursivaliku juhendi pakkumine, mis aitaks agentuuridel kindlaks teha, millistel asjaoludel eri tüüpi ressursid kõige paremini sobivad, näiteks pilve ja suure jõudlusega andmetöötluse ja kommertspakkumiste ja kohapealsete masinate valik.
• Pakkuge juhendit heakskiidetud poliitikate, protseduuride, ressursside ja teenuste kohta, kui tegemist on kommertspilvepakkumistega, kui see on teostatav, kasutades ülalkirjeldatud ostujõudu.

Lõpuks on tööjõu arendamise vajaduste rahuldamiseks vaja järgmist:

• Investeeringud koolitusressurssidesse, mis võivad teenindada kõiki lõppkasutajaid, teadlasi ja tehnilisi töötajaid, eristades nende oskuste taset, vajadusi ja huvisid.

• Värbamis- ja säilitamisstrateegiad, mis hõlmavad pilvandmetöötlust toetavaid suure nõudlusega oskuste komplekte, nagu pilvearhitektid, andmetöötlus- ja andmespetsialistid, uurimistarkvara insenerid ja andmeteadlased.

Lugege täielikku aruannet siin.