Aujourd'hui, 1er avril 2024, la CCC a soumis une réponse à la demande du ministère de l'Énergie (DOE). Demande d'informations (DDR) relative aux responsabilités en matière de développement et d'utilisation sûrs, sécurisés et dignes de confiance de l'intelligence artificielle. Dans la sollicitation, le DOE a demandé conseil sur son plan visant à s'acquitter de certaines des responsabilités qui lui ont été confiées dans le décret d'octobre (EO), « Développement et utilisation sûrs, sécurisés et dignes de confiance de l'intelligence artificielle ». La réponse à la DDR a été rédigée par les membres et le personnel suivants du conseil du CCC : Nadya Bliss (Arizona State University), Haley Griffin (CCC), Michela Taufer (Université du Tennessee, Knoxville) et Adam Wierman (California Institute of Technology).
Les auteurs ont été impressionnés par la liste des domaines d'intérêt et des opportunités du DOE en matière d'application de l'IA, mais ils ont également averti que l'IA peut avoir des impacts environnementaux néfastes importants. Il existe également de nombreux domaines d'opportunités dans l'informatique au-delà de l'IA qu'ils exhortent le DOE à considérer, comme l'explique le livre blanc du CCC : «Recherche informatique pour la crise climatique. »
La réponse à la RFI du CCC a été organisée autour de trois sujets majeurs identifiés par le DOE : (1) l'IA pour améliorer la sécurité et la fiabilité de l'infrastructure et des opérations du réseau et leur résilience aux perturbations, (2) l'IA pour améliorer la planification, les autorisations et les investissements dans le le réseau et les infrastructures d’énergie propre associées, et (3) l’IA pour aider à atténuer les risques liés au changement climatique. Vous trouverez ci-dessous les recommandations fournies par CCC pour chaque domaine.
Thème 1. L'IA pour améliorer la sécurité et la fiabilité des infrastructures et des opérations du réseau et leur résilience aux perturbations
- Opérations d’infrastructure de calcul/grille à grande échelle : Les auteurs souhaiteraient que cela soit ajouté à la liste des opportunités. Il existe un besoin plus grand en centres de données que ce qui peut être raisonnablement pris en charge dans de nombreuses régions des États-Unis, et surtout avec l'ajout de l'IA au réseau, une charge de construction massive est prévue dans un avenir proche. Les auteurs recommandent (1) d'investir dans des solutions logicielles conçues pour réduire les coûts associés à l'accès et à l'utilisation des données à distance, et (2) des programmes qui fonctionnent conjointement avec les services publics et les hyperscalers de centres de données pour encourager le développement d'une infrastructure de calcul en dehors des régions de pointe.
- Comprendre l’impact carbone : Il s’agit d’un domaine de recherche sur l’IA sous-financé, en particulier aux niveaux local et régional. Cela pourrait impliquer l'utilisation de l'IA pour prédire la disponibilité des énergies renouvelables et déterminer où se situent les contributions marginales en carbone sur différentes parties du réseau afin de moduler la tarification, le déchargement, l'utilisation, les incitations économiques, le skiffing, etc. Ceci est particulièrement important au niveau régional. où l’impact des décisions peut être ressenti plus immédiatement et plus fortement.
- Quantification et prise en compte des risques liés à l’utilisation de l’IA : Il est nécessaire de disposer d’outils de quantification de l’incertitude spécifiques au contexte pour comprendre quand et dans quelle mesure vous pouvez faire confiance aux conseils/prédictions de l’IA. Des mesures de protection doivent également être intégrées pour tenir compte des risques de sécurité importants associés à un système d’IA gérant la résilience du réseau, et parce qu’il y aurait des conséquences dramatiques sur la société si ces systèmes commettaient même de petites erreurs.
- Importance de l’IA compte tenu des impacts économiques : La gestion des systèmes électriques nécessite une intégration entre l’économie et l’ingénierie. Il existe un danger important à optimiser uniquement l’ingénierie de ces systèmes en raison du risque d’impact négatif sur les structures du marché.
- Transfert de connaissances sur un déploiement d'IA similaire : L’intégration de l’IA dans les infrastructures existantes est une stratégie appliquée avec succès dans divers secteurs, comme les infrastructures ferroviaires. Ces sections partagent des objectifs essentiels avec le plan proposé pour améliorer l’infrastructure du réseau énergétique, notamment la nécessité d’une surveillance continue, l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et le renforcement de la résilience face aux perturbations.
- Besoin de jumeaux numériques : L’un des domaines clés qui doivent être soutenus est celui des jumeaux numériques accessibles au public, robustes et détaillés. L’utilisation de l’IA dans les domaines répertoriés nécessite que des jumeaux numériques détaillés soient disponibles pour la recherche et les tests/validations. Les jumeaux numériques seraient également très utiles pour aborder les thèmes 2 et 3.
Thème 2. L'IA pour améliorer la planification, les autorisations et les investissements dans le réseau et les infrastructures d'énergie propre associées
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- Comprendre les impacts des investissements dans les énergies propres recommandés par l’IA : Il faut poursuivre les recherches sur les impacts des recommandations formulées par l’IA sur l’utilisation de l’énergie éolienne et solaire. L’IA est utilisée pour projeter, prédire et optimiser l’utilisation de ces technologies, et il faut comprendre dans quelle mesure elle a fonctionné et si elle valait la peine d’être utilisée.
- Placement stratégique des centres de données pour limiter les dommages aux communautés et à l'environnement : Les centres de données ont un impact significatif sur le réseau électrique, et leur emplacement, leur orientation, le placement de la génération de stockage à grande échelle, etc. doivent être soigneusement pris en compte. Ces facteurs ne feront que devenir plus importants à mesure que l’IA augmente la demande d’énergie. Les impacts sont déjà disproportionnés sur certaines communautés et, dans certaines régions, l'arrivée d'un centre de données aurait des conséquences dévastatrices sur les prix de l'eau et de l'électricité, en plus des problèmes environnementaux comme la pollution.
- Besoin d’un cas d’utilisation spécifique de l’IA : L’IA peut avoir des conséquences désastreuses si elle est déployée dans un contexte pour lequel elle n’a pas été formée. Il doit y avoir un investissement important dans les LLM à des fins spécifiques qui disposent de données de formation spécialisées liées au domaine dans lequel elles vont être utilisées.
- Besoin de cyberinfrastructures pour l’accessibilité et l’utilisation des données : La convergence du calcul haute performance (HPC) avec le cloud computing est essentielle pour élargir l'accès équitable aux données. Cette convergence souligne l’importance d’investir dans des infrastructures et des technologies permettant un accès transparent aux données à distance, minimisant ainsi l’empreinte énergétique associée au mouvement des données. L’intégration de l’IA peut optimiser cette convergence, permettant ainsi des méthodes de traitement et d’analyse des données plus efficaces.
Thème 3. L’IA pour contribuer à atténuer les risques liés au changement climatique
Dans cette section de la réponse à la RFI, les auteurs ont fait référence au «Recherche informatique pour la crise climatique» Livre blanc du CCC qui met en évidence le rôle de la recherche informatique dans la réponse aux défis induits par le changement climatique. Dans le livre blanc, les auteurs décrivent quatre grands domaines de recherche informatique (IA/robotique/algorithmes, dispositifs et architectures, logiciels et informatique sociotechnique) qui pourraient progresser dans six domaines d'impact clés : l'énergie, la justice environnementale, les transports, les infrastructures, l'agriculture. , et Surveillance et prévision environnementales. Ils soulignent la nécessité de créer des équipes interdisciplinaires réunissant des chercheurs en informatique de ces domaines, des ingénieurs, ainsi que des professionnels des sciences sociales, comportementales, économiques et physiques.
Dans le livre blanc, les auteurs expliquent spécifiquement comment l'IA, la robotique et/ou les algorithmes peuvent contribuer à progresser dans chaque domaine d'impact clé :
- Énergie : Planification, optimisation et aide à la décision pour la production, la distribution et la consommation d'énergie ; Science des matériaux basée sur l'IA pour les énergies renouvelables.
- Justice environnementale : stratégies de modélisation et d’aide à la décision qui exploitent ces données et gèrent les risques en cascade.
- Transport : Stratégies de planification spatio-temporelle pour optimiser l'acheminement des flux dans le réseau.
- Infrastructure : Optimisation et aide à la décision des flux d'énergie, de marchandises, d'eau, de véhicules, de personnes, d'électricité, etc. ; Science des matériaux basée sur l'IA pour les matériaux verts.
- Agriculture : algorithmes qui exploitent de riches données de capteurs, ainsi que des informations en temps réel sur les facteurs économiques et les réseaux de transport, pour la planification et l'évaluation des risques.
- Surveillance et prévision environnementales : quantification de l'incertitude ; des stratégies de modélisation, de planification et d’optimisation au niveau du système, sensibles aux risques, pour les variables climatiques, à toutes les échelles.
La réponse du CCC à la RFI se termine en encourageant le DOE à (1) s'engager dans des efforts de sensibilisation communautaire pour expliquer comment l'IA est utilisée et la manière dont elle améliorera la planification, les risques de sécurité et les mesures d'atténuation prises, etc. et (2) à collaborer. avec d'autres agences fédérales sur ces efforts, en particulier ceux qui ont des implications importantes en matière de sécurité, comme la résilience du réseau.
Lire la réponse complète à la DDR de la CCC ici.
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