오늘, 1년 2024월 XNUMX일, CCC는 에너지부(DOE)의 답변을 제출했습니다. 인공 지능의 안전하고 신뢰할 수 있는 개발 및 사용에 대한 책임과 관련된 정보 요청(RFI). 요청에서 DOE는 10월 행정 명령(EO)인 "인공 지능의 안전하고 신뢰할 수 있는 개발 및 사용"에 명시된 책임 중 일부를 수행하기 위한 계획에 대한 조언을 구했습니다. RFI 응답은 Nadya Bliss(애리조나 주립 대학), Haley Griffin(CCC), Michela Taufer(테네시 대학, 녹스빌), Adam Wierman(캘리포니아 공과대학) 등 CCC 위원회 회원 및 직원이 작성했습니다.
저자들은 AI 적용에 있어 DOE의 초점 영역과 기회 목록에 깊은 인상을 받았지만 AI가 환경에 심각한 해로운 영향을 미칠 수 있다고 경고했습니다. CCC 백서에 설명된 것처럼 DOE가 고려할 것을 촉구하는 AI 외에도 컴퓨팅에는 많은 기회 영역이 있습니다.기후 위기에 대한 컴퓨팅 연구."
CCC RFI 응답은 DOE가 식별한 세 가지 주요 주제로 구성되었습니다. (1) 그리드 인프라 및 운영의 보안과 신뢰성, 중단에 대한 복원력을 향상시키는 AI, (2) 계획, 허가 및 투자를 개선하는 AI 그리드 및 관련 청정 에너지 인프라, (3) 기후 변화 위험 완화에 도움이 되는 AI. 다음은 각 영역별로 제공되는 권장사항 CCC입니다.
주제 1. 그리드 인프라 및 운영의 보안과 신뢰성, 중단에 대한 복원력을 향상시키는 AI
- 대규모 컴퓨팅/그리드 인프라 운영: 저자는 이것이 기회 목록에 추가되기를 원합니다. 미국의 많은 지역에서는 현실적으로 지원 가능한 것보다 데이터 센터에 대한 필요성이 더 크고, 특히 그리드에 AI가 추가됨에 따라 가까운 미래에 막대한 건설 부하가 예상됩니다. 저자는 (1) 데이터 원격 액세스 및 사용과 관련된 비용을 줄이기 위해 설계된 소프트웨어 솔루션에 투자하고 (2) 유틸리티 및 데이터 센터 하이퍼스케일러와 공동으로 작동하여 피크 지역 외부의 컴퓨팅 인프라 개발을 장려하는 프로그램에 투자할 것을 권장합니다.
- 탄소 영향 이해: 이는 특히 지역 수준에서 AI 연구의 자금이 부족한 영역입니다. 여기에는 AI를 사용하여 재생 가능 에너지 가용성을 예측하고 운영 충전, 방전, 사용, 경제적 인센티브, 스키핑 등을 조정하기 위해 그리드의 여러 부분에서 한계 탄소 기여가 어디에 있는지 결정하는 것이 수반될 수 있습니다. 이는 지역 수준에서 특히 중요합니다. 결정의 영향을 보다 즉각적이고 강력하게 느낄 수 있는 곳입니다.
- AI 사용 위험의 정량화 및 고려: AI의 조언/예측을 언제, 어느 정도 신뢰할 수 있는지 이해하려면 상황별 불확실성 정량화 도구가 필요합니다. 또한 그리드 탄력성을 관리하는 AI 시스템과 관련된 심각한 보안 위험을 설명하고 이러한 시스템이 작은 오류를 범할 경우 사회에 심각한 결과를 초래할 수 있으므로 보호 장치를 통합해야 합니다.
- 경제적 영향을 고려한 AI의 중요성: 전력 시스템을 관리하려면 경제성과 엔지니어링 간의 통합이 필요합니다. 시장 구조에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있기 때문에 이러한 시스템의 엔지니어링을 최적화하는 데는 상당한 위험이 있습니다.
- 유사한 AI 배포에 대한 지식 이전: 기존 인프라에 AI를 통합하는 것은 철도 인프라 등 다양한 분야에서 성공적으로 적용되는 전략이다. 이러한 섹션은 지속적인 모니터링의 필요성, 운영 효율성 개선, 중단에 대한 복원력 강화 등 에너지 그리드 인프라를 향상하기 위해 제안된 계획과 중요한 목표를 공유합니다.
- 디지털 트윈의 필요성: 지원이 필요한 핵심 영역 중 하나는 공개적으로 접근 가능하고 강력하며 상세한 디지털 트윈입니다. 나열된 도메인에서 AI를 활용하려면 연구 및 테스트/검증에 사용할 수 있는 상세한 디지털 트윈이 필요합니다. 디지털 트윈은 주제 2와 3을 다루는 데에도 매우 유용합니다.
주제 2. 그리드 및 관련 청정 에너지 인프라에 대한 계획, 허가 및 투자를 개선하는 AI
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- AI가 권장하는 청정 에너지 투자의 영향 이해: 풍력 및 태양 에너지 사용에 있어 AI가 제시한 권장 사항을 따르는 것이 미치는 영향에 대한 연구가 계속되어야 합니다. AI는 이러한 기술의 사용을 계획, 예측 및 최적화하는 데 사용되고 있으며, AI가 얼마나 잘 수행되었는지, 사용할 가치가 있는지에 대한 이해가 필요합니다.
- 지역 사회와 환경에 대한 피해를 제한하기 위한 데이터 센터의 전략적 배치: 데이터센터는 전력망에 큰 영향을 미치므로 위치, 방향, 대규모 저장 세대 배치 등을 크게 고려해야 합니다. 이러한 요인은 AI가 에너지 수요를 증가시키면서 더욱 중요해질 것입니다. 일부 지역 사회에는 이미 불균형적인 영향이 미치고 있으며, 특정 지역에서는 데이터 센터가 들어서면 오염과 같은 환경 문제 외에도 물과 전기 가격에 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.
- 특정 사용 사례 AI의 필요성: AI가 훈련되지 않은 환경에 배치되면 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. LLM이 사용될 영역과 관련된 전문 교육 데이터를 보유한 특정 목적을 위해 LLM에 상당한 투자가 필요합니다.
- 데이터 접근성 및 사용을 위한 사이버 인프라의 필요성: 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드 컴퓨팅의 융합은 데이터에 대한 공평한 액세스를 확대하는 데 매우 중요합니다. 이러한 융합은 원활한 원격 데이터 액세스를 허용하여 데이터 이동과 관련된 에너지 사용량을 최소화하는 인프라 및 기술에 대한 투자의 중요성을 강조합니다. AI를 통합하면 이러한 융합을 최적화하여 보다 효율적인 데이터 처리 및 분석 방법을 구현할 수 있습니다.
주제 3. 기후 변화 위험 완화에 도움이 되는 AI
RFI 응답의 이 섹션에서 저자는 다음을 참조했습니다.기후 위기에 대한 컴퓨팅 연구” 기후 변화로 인한 문제를 해결하는 데 있어 컴퓨팅 연구의 역할을 강조하는 CCC 백서. 백서에서 저자는 에너지, 환경 정의, 교통, 인프라, 농업 등 6가지 핵심 영향 영역에서 진전을 이룰 수 있는 컴퓨팅 연구의 4가지 광범위한 영역(AI/로봇공학/알고리즘, 장치 및 아키텍처, 소프트웨어, 사회기술적 컴퓨팅)을 설명합니다. 및 환경 모니터링 및 예측. 그들은 사회, 행동, 경제, 물리학 분야의 전문가뿐만 아니라 엔지니어와 함께 해당 분야의 컴퓨팅 연구원을 하나로 모으는 학제간 팀의 필요성을 강조합니다.
백서에서 저자는 AI, 로봇 공학 및/또는 알고리즘이 각 주요 영향 영역에서 진전을 이루는 데 도움이 될 수 있는 방법을 구체적으로 제공합니다.
- 에너지: 에너지 생산, 유통, 소비에 대한 계획, 최적화 및 의사결정 지원 재생 가능 에너지를 위한 AI 기반 재료 과학.
- 환경 정의: 이러한 데이터를 활용하고 연속적인 위험을 관리하는 모델링 및 의사결정 지원 전략입니다.
- 교통: 네트워크 내 흐름 경로를 최적화하기 위한 시공간 계획 전략.
- 인프라: 에너지, 상품, 물, 차량, 사람, 전력 등의 흐름에 대한 최적화 및 의사결정 지원 친환경 소재를 위한 AI 기반 소재 과학.
- 농업: 경제 요인 및 운송 네트워크에 대한 실시간 정보와 함께 풍부한 센서 데이터를 활용하여 계획 및 위험 평가를 수행하는 알고리즘입니다.
- 환경 모니터링 및 예측: 불확실성 정량화; 모든 규모의 기후 변수에 대한 시스템 수준의 위험에 민감한 모델링, 계획 및 최적화 전략.
CCC RFI 응답은 DOE가 (1) AI가 어떻게 사용되고 있는지, 계획, 보안 위험, 완화 조치 등을 개선할 방법을 설명하기 위한 지역 사회 봉사 활동에 참여하고 (2) 협력하도록 장려함으로써 마무리됩니다. 이러한 노력을 위해 다른 연방 기관, 특히 그리드 탄력성과 같은 보안에 중요한 영향을 미치는 기관과 협력합니다.
전체 CCC RFI 응답 읽기 여기에서 지금 확인해 보세요..
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