आज, 1 अप्रैल, 2024 को, सीसीसी ने ऊर्जा विभाग (डीओई) को एक प्रतिक्रिया प्रस्तुत की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सुरक्षित, संरक्षित और भरोसेमंद विकास और उपयोग पर जिम्मेदारियों से संबंधित सूचना के लिए अनुरोध (आरएफआई). आग्रह में, डीओई ने अक्टूबर कार्यकारी आदेश (ईओ), "सुरक्षित, सुरक्षित और भरोसेमंद विकास और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग" में उनके लिए उल्लिखित कुछ जिम्मेदारियों को पूरा करने की उनकी योजना पर सलाह मांगी। आरएफआई प्रतिक्रिया निम्नलिखित सीसीसी काउंसिल के सदस्यों और कर्मचारियों द्वारा लिखी गई थी: नाद्या ब्लिस (एरिज़ोना स्टेट यूनिवर्सिटी), हेली ग्रिफिन (सीसीसी), मिशेला टौफ़र (टेनेसी विश्वविद्यालय, नॉक्सविले), और एडम वियर्मन (कैलिफ़ोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी)।
लेखक एआई अनुप्रयोग में फोकस और अवसरों के क्षेत्रों की डीओई की सूची से प्रभावित थे, लेकिन उन्होंने यह भी चेतावनी दी कि एआई के महत्वपूर्ण हानिकारक पर्यावरणीय प्रभाव हो सकते हैं। एआई से परे कंप्यूटिंग में कई अवसर वाले क्षेत्र भी हैं जिन पर वे डीओई से विचार करने का आग्रह करते हैं, जैसा कि सीसीसी श्वेतपत्र में बताया गया है, "जलवायु संकट के लिए कंप्यूटिंग अनुसंधान।"
सीसीसी आरएफआई प्रतिक्रिया को डीओई द्वारा पहचाने गए तीन प्रमुख विषयों में आयोजित किया गया था: (1) ग्रिड बुनियादी ढांचे और संचालन की सुरक्षा और विश्वसनीयता और व्यवधानों के प्रति उनकी लचीलापन में सुधार के लिए एआई, (2) योजना, अनुमति और निवेश में सुधार के लिए एआई ग्रिड और संबंधित स्वच्छ ऊर्जा अवसंरचना, और (3) जलवायु परिवर्तन के जोखिमों को कम करने में मदद करने के लिए एआई। प्रत्येक क्षेत्र के अंतर्गत सीसीसी द्वारा प्रदान की गई सिफ़ारिशें नीचे दी गई हैं।
विषय 1. ग्रिड बुनियादी ढांचे और संचालन की सुरक्षा और विश्वसनीयता और व्यवधानों के प्रति उनके लचीलेपन में सुधार के लिए एआई
- बड़े पैमाने पर गणना/ग्रिड अवसंरचना संचालन: लेखक चाहेंगे कि इसे अवसरों की सूची में जोड़ा जाए। अमेरिका के कई क्षेत्रों में वास्तविक रूप से समर्थित किए जा सकने वाले डेटा केंद्रों की अधिक आवश्यकता है, और विशेष रूप से ग्रिड में एआई को जोड़ने के साथ, निकट भविष्य में बड़े पैमाने पर निर्माण भार का अनुमान है। लेखक सलाह देते हैं (1) दूरस्थ रूप से डेटा तक पहुंचने और उपयोग करने से जुड़ी लागत को कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर समाधानों में निवेश करना, और (2) ऐसे प्रोग्राम जो चरम क्षेत्रों के बाहर कंप्यूट बुनियादी ढांचे के विकास को प्रोत्साहित करने के लिए उपयोगिताओं और डेटासेंटर हाइपरस्केलर्स के साथ संयुक्त रूप से काम करते हैं।
- कार्बन प्रभाव को समझना: यह विशेष रूप से स्थानीय, क्षेत्रीय स्तर पर एआई अनुसंधान का एक अल्प वित्तपोषित क्षेत्र है। इसमें नवीकरणीय ऊर्जा उपलब्धता की भविष्यवाणी करने और ऑपरेशन चार्जिंग, डिस्चार्जिंग, उपयोग, आर्थिक प्रोत्साहन, स्किफिंग इत्यादि को व्यवस्थित करने के लिए ग्रिड के विभिन्न हिस्सों पर सीमांत कार्बन योगदान कहां है, यह निर्धारित करने के लिए एआई का उपयोग करना शामिल हो सकता है। यह क्षेत्रीय स्तर पर विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां निर्णयों का प्रभाव अधिक तुरंत और दृढ़ता से महसूस किया जा सकता है।
- एआई के उपयोग के जोखिमों की मात्रा का निर्धारण और विचार: यह समझने के लिए कि आप एआई की सलाह/भविष्यवाणी पर कब और किस हद तक भरोसा कर सकते हैं, संदर्भ-विशिष्ट अनिश्चितता परिमाणीकरण उपकरणों की आवश्यकता है। ग्रिड लचीलेपन को प्रबंधित करने वाली एआई प्रणाली से जुड़े महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिमों को ध्यान में रखते हुए सुरक्षा उपायों को भी एकीकृत करने की आवश्यकता है, और क्योंकि अगर ये सिस्टम छोटी सी भी त्रुटियां करते हैं तो समाज में गंभीर परिणाम होंगे।
- आर्थिक प्रभावों पर विचार करते हुए AI का महत्व: बिजली प्रणालियों के प्रबंधन के लिए अर्थशास्त्र और इंजीनियरिंग के बीच एकीकरण की आवश्यकता होती है। बाजार संरचनाओं पर नकारात्मक प्रभाव पड़ने की संभावना के कारण इन प्रणालियों की इंजीनियरिंग को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण खतरा है।
- समान AI परिनियोजन का ज्ञान हस्तांतरण: मौजूदा बुनियादी ढांचे में एआई को एकीकृत करना रेल बुनियादी ढांचे जैसे विभिन्न क्षेत्रों में सफलतापूर्वक लागू की जाने वाली रणनीति है। ये अनुभाग ऊर्जा ग्रिड बुनियादी ढांचे को बढ़ाने के लिए प्रस्तावित योजना के साथ महत्वपूर्ण उद्देश्यों को साझा करते हैं, जिसमें निरंतर निगरानी की आवश्यकता, परिचालन दक्षता में सुधार और व्यवधानों के खिलाफ लचीलापन बढ़ाना शामिल है।
- डिजिटल जुड़वाँ की आवश्यकता: जिन प्रमुख क्षेत्रों का समर्थन करने की आवश्यकता है उनमें से एक सार्वजनिक रूप से सुलभ, मजबूत और विस्तृत डिजिटल ट्विन्स है। सूचीबद्ध डोमेन में एआई का उपयोग करने के लिए अनुसंधान और परीक्षण/सत्यापन के लिए विस्तृत डिजिटल ट्विन्स उपलब्ध होना आवश्यक है। विषय 2 और 3 को संबोधित करने में डिजिटल जुड़वाँ भी बहुत उपयोगी होंगे।
विषय 2. ग्रिड और संबंधित स्वच्छ ऊर्जा बुनियादी ढांचे में योजना, अनुमति और निवेश में सुधार के लिए एआई
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- एआई-अनुशंसित स्वच्छ ऊर्जा निवेश के प्रभावों को समझना: पवन और सौर ऊर्जा के उपयोग में एआई द्वारा की गई निम्नलिखित सिफारिशों के प्रभावों पर शोध जारी रखने की आवश्यकता है। एआई का उपयोग इन प्रौद्योगिकियों के उपयोग को प्रोजेक्ट करने, भविष्यवाणी करने और अनुकूलित करने के लिए किया जा रहा है, और यह समझने की आवश्यकता है कि इसने कितना अच्छा प्रदर्शन किया और क्या यह उपयोग करने लायक था।
- समुदायों और पर्यावरण को होने वाले नुकसान को सीमित करने के लिए डेटा केंद्रों की रणनीतिक नियुक्ति: डेटा केंद्रों का पावर ग्रिड पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, और उनके स्थान, अभिविन्यास, बड़े पैमाने पर भंडारण उत्पादन प्लेसमेंट आदि पर भारी विचार करने की आवश्यकता है। एआई द्वारा ऊर्जा मांग बढ़ाने के साथ ये कारक और भी महत्वपूर्ण होने जा रहे हैं। कुछ समुदायों पर पहले से ही असंगत प्रभाव पड़ रहे हैं, और कुछ क्षेत्रों में, एक डेटा सेंटर आने से प्रदूषण जैसी पर्यावरणीय चिंताओं के अलावा पानी और बिजली की कीमतों पर विनाशकारी परिणाम होंगे।
- विशिष्ट उपयोग के मामले में AI की आवश्यकता: एआई के विनाशकारी परिणाम हो सकते हैं यदि इसे ऐसी सेटिंग में तैनात किया जाता है जिसके लिए इसे प्रशिक्षित नहीं किया गया था। विशिष्ट उद्देश्यों के लिए एलएलएम में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता है जिसमें विशेष प्रशिक्षण डेटा हो जो उस क्षेत्र से संबंधित हो जहां इसका उपयोग किया जाएगा।
- डेटा पहुंच और उपयोग के लिए साइबरइन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता: डेटा तक समान पहुंच को व्यापक बनाने के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग के साथ हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग (एचपीसी) का अभिसरण महत्वपूर्ण है। यह अभिसरण बुनियादी ढांचे और प्रौद्योगिकियों में निवेश के महत्व को रेखांकित करता है जो निर्बाध दूरस्थ डेटा पहुंच की अनुमति देता है, जिससे डेटा आंदोलन से जुड़े ऊर्जा पदचिह्न को कम किया जा सकता है। एआई को एकीकृत करने से इस अभिसरण को अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे अधिक कुशल डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण विधियों को सक्षम किया जा सकता है।
विषय 3. जलवायु परिवर्तन के खतरों को कम करने में मदद के लिए एआई
आरएफआई प्रतिक्रिया के इस खंड में, लेखकों ने "" का संदर्भ दियाजलवायु संकट के लिए कंप्यूटिंग अनुसंधानसीसीसी श्वेतपत्र जो जलवायु परिवर्तन से प्रेरित चुनौतियों से निपटने में कंप्यूटिंग अनुसंधान की भूमिका पर प्रकाश डालता है। श्वेतपत्र में, लेखक कंप्यूटिंग अनुसंधान के चार व्यापक क्षेत्रों (एआई/रोबोटिक्स/एल्गोरिदम, डिवाइस और आर्किटेक्चर, सॉफ्टवेयर, और सोशियोटेक्निकल कंप्यूटिंग) का वर्णन करते हैं जो छह प्रमुख प्रभाव क्षेत्रों में प्रगति कर सकते हैं: ऊर्जा, पर्यावरण न्याय, परिवहन, बुनियादी ढांचा, कृषि , और पर्यावरण निगरानी एवं पूर्वानुमान। वे अंतःविषय टीमों की आवश्यकता पर जोर देते हैं जो इंजीनियरों के साथ-साथ सामाजिक, व्यवहारिक, आर्थिक और भौतिक विज्ञान के पेशेवरों के साथ-साथ इन क्षेत्रों में कंप्यूटिंग शोधकर्ताओं को एक साथ लाते हैं।
श्वेतपत्र में, लेखक विशेष रूप से वे तरीके प्रदान करते हैं जिनसे एआई, रोबोटिक्स और/या एल्गोरिदम प्रत्येक प्रमुख प्रभाव क्षेत्र में प्रगति करने में मदद कर सकते हैं:
- ऊर्जा: ऊर्जा के उत्पादन, वितरण और खपत के लिए योजना, अनुकूलन और निर्णय समर्थन; नवीकरणीय ऊर्जा के लिए एआई-सक्षम सामग्री विज्ञान।
- पर्यावरणीय न्याय: मॉडलिंग और निर्णय-समर्थन रणनीतियाँ जो उन डेटा का लाभ उठाती हैं और व्यापक जोखिमों का प्रबंधन करती हैं।
- परिवहन: नेटवर्क में प्रवाह के रूटिंग को अनुकूलित करने के लिए स्पेटियोटेम्पोरल योजना रणनीतियाँ।
- बुनियादी ढाँचा: ऊर्जा, माल, पानी, वाहन, लोगों, बिजली, आदि के प्रवाह का अनुकूलन और निर्णय समर्थन; हरित सामग्री के लिए एआई-सक्षम सामग्री विज्ञान।
- कृषि: एल्गोरिदम जो योजना और जोखिम मूल्यांकन के लिए आर्थिक कारकों और परिवहन नेटवर्क के बारे में वास्तविक समय की जानकारी के साथ समृद्ध सेंसर डेटा का लाभ उठाते हैं।
- पर्यावरण निगरानी एवं पूर्वानुमान: अनिश्चितता मात्रा निर्धारण; सभी स्तरों पर जलवायु परिवर्तन के लिए सिस्टम-स्तर, जोखिम-संवेदनशील मॉडलिंग, योजना और अनुकूलन रणनीतियाँ।
सीसीसी आरएफआई प्रतिक्रिया का समापन डीओई को (1) सामुदायिक आउटरीच प्रयासों में यह समझाने के लिए प्रोत्साहित करके किया जाता है कि एआई का उपयोग कैसे किया जा रहा है और यह किस तरह से योजना में सुधार करेगा, सुरक्षा जोखिम, और किए जा रहे शमन आदि, और (2) सहयोग करने के लिए इन प्रयासों पर अन्य संघीय एजेंसियों के साथ, विशेष रूप से वे जिनमें ग्रिड लचीलापन जैसे महत्वपूर्ण सुरक्षा निहितार्थ हैं।
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