Hoje, 1º de abril de 2024, o CCC apresentou resposta ao Departamento de Energia (DOE) Solicitação de informações (RFI) relacionadas às responsabilidades sobre desenvolvimento e uso seguro, protegido e confiável de inteligência artificial. Na solicitação, o DOE buscou aconselhamento sobre seu plano para cumprir algumas das responsabilidades descritas para eles na Ordem Executiva (EO) de outubro, “Desenvolvimento e Uso Seguro, Protegido e Confiável de Inteligência Artificial”. A resposta da RFI foi escrita pelos seguintes membros e funcionários do Conselho do CCC: Nadya Bliss (Universidade Estadual do Arizona), Haley Griffin (CCC), Michela Taufer (Universidade do Tennessee, Knoxville) e Adam Wierman (Instituto de Tecnologia da Califórnia).
Os autores ficaram impressionados com a lista de áreas de foco e oportunidades na aplicação de IA do DOE, mas também alertaram que a IA pode ter impactos ambientais prejudiciais significativos. Existem também muitas áreas de oportunidades na computação além da IA que eles instam o DOE a considerar, conforme explicado no Whitepaper do CCC, “Pesquisa em Computação para a Crise Climática."
A resposta RFI do CCC foi organizada em três tópicos principais identificados pelo DOE: (1) IA para melhorar a segurança e fiabilidade da infraestrutura e operações da rede e a sua resiliência a perturbações, (2) IA para melhorar o planeamento, licenciamento e investimento no rede e infra-estruturas de energia limpa relacionadas, e (3) IA para ajudar a mitigar os riscos das alterações climáticas. Abaixo estão as recomendações do CCC fornecidas em cada área.
Tópico 1. IA para melhorar a segurança e a fiabilidade das infraestruturas e operações da rede e a sua resiliência a perturbações
- Operações de infraestrutura de computação/rede em grande escala: Os autores gostariam que isso fosse adicionado à lista de oportunidades. Há uma necessidade maior de data centers do que pode ser realisticamente suportado em muitas áreas dos EUA e, especialmente com a adição de IA à rede, há uma enorme carga de construção prevista para um futuro próximo. Os autores recomendam (1) investir em soluções de software projetadas para reduzir os custos associados ao acesso e uso remoto de dados e (2) programas que trabalhem em conjunto com empresas de serviços públicos e hiperscaladores de datacenters para incentivar o desenvolvimento de infraestrutura de computação fora das regiões de pico.
- Compreendendo o impacto do carbono: Esta é uma área de investigação em IA subfinanciada, especialmente a nível local e regional. Isto poderia implicar o uso da IA para prever a disponibilidade de energia renovável e determinar onde estão as contribuições marginais de carbono em diferentes partes da rede, a fim de modular a operação de carga, descarga, utilização, incentivos económicos, esquife, etc. onde o impacto das decisões pode ser sentido de forma mais imediata e forte.
- Quantificação e consideração dos riscos da utilização de IA: São necessárias ferramentas de quantificação de incerteza específicas ao contexto para compreender quando e até que ponto se pode confiar nos conselhos/previsões da IA. Também é necessário que haja salvaguardas integradas para ter em conta os riscos de segurança significativos associados a um sistema de IA que gere a resiliência da rede, e porque haveria consequências drásticas na sociedade se estes sistemas cometessem erros, mesmo que pequenos.
- Importância da IA considerando os impactos económicos: A gestão de sistemas de energia requer integração entre economia e engenharia. Existe um perigo significativo em optimizar apenas a engenharia destes sistemas devido ao potencial de impactar negativamente as estruturas do mercado.
- Transferência de conhecimento de implantação de IA semelhante: A integração da IA nas infraestruturas existentes é uma estratégia aplicada com sucesso em vários setores, como as infraestruturas ferroviárias. Estas secções partilham objectivos críticos com o plano proposto para melhorar a infra-estrutura da rede energética, incluindo a necessidade de monitorização contínua, melhorar a eficiência operacional e reforçar a resiliência contra perturbações.
- Necessidade de gêmeos digitais: Uma das principais áreas que precisam de apoio são os gémeos digitais acessíveis ao público, robustos e detalhados. O uso de IA nos domínios listados exige que gêmeos digitais detalhados estejam disponíveis para pesquisa e teste/validação. Os gémeos digitais também seriam muito úteis na abordagem dos tópicos 2 e 3.
Tópico 2. IA para melhorar o planeamento, licenciamento e investimento na rede e infraestrutura de energia limpa relacionada
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- Compreender os impactos dos investimentos em energia limpa recomendados pela IA: É necessária uma continuação da investigação sobre os impactos das recomendações feitas pela IA na utilização da energia eólica e solar. A IA está a ser utilizada para projetar, prever e otimizar a utilização destas tecnologias, e é necessário compreender até que ponto se saiu bem e se valeu a pena utilizá-la.
- Colocação estratégica de data centers para limitar os danos às comunidades e ao meio ambiente: Os data centers têm um impacto significativo na rede elétrica e sua localização, orientação, colocação de geração de armazenamento em grande escala, etc., precisam ser fortemente consideradas. Esses fatores só serão mais significativos com o aumento da demanda de energia pela IA. Já existem impactos desproporcionais em algumas comunidades e, em certas áreas, a entrada de um centro de dados teria consequências devastadoras nos preços da água e da electricidade, além de preocupações ambientais como a poluição.
- Necessidade de IA de caso de uso específico: A IA pode ter consequências desastrosas se for implantada num ambiente para o qual não foi treinada. É necessário que haja um investimento significativo em LLMs para fins específicos que possuam dados de formação especializados e relacionados com a área onde serão utilizados.
- Necessidade de infra-estruturas cibernéticas para acessibilidade e utilização de dados: A convergência da computação de alto desempenho (HPC) com a computação em nuvem é fundamental para ampliar o acesso equitativo aos dados. A convergência sublinha a importância de investir em infra-estruturas e tecnologias que permitam um acesso remoto contínuo aos dados, minimizando assim a pegada energética associada à movimentação de dados. A integração da IA pode otimizar esta convergência, permitindo métodos mais eficientes de processamento e análise de dados.
Tópico 3. IA para ajudar a mitigar os riscos das alterações climáticas
Nesta seção da Resposta RFI, os autores referenciaram o “Pesquisa Computacional para a Crise Climática” Whitepaper do CCC que destaca o papel da pesquisa em computação na abordagem dos desafios induzidos pelas mudanças climáticas. No white paper, os autores descrevem quatro grandes áreas de pesquisa em computação (IA/robótica/algoritmos, dispositivos e arquiteturas, software e computação sociotécnica) que poderiam progredir em seis áreas principais de impacto: Energia, Justiça Ambiental, Transporte, Infraestrutura, Agricultura e Monitoramento e Previsão Ambiental. Eles enfatizam a necessidade de equipes interdisciplinares que reúnam pesquisadores da computação nessas áreas, juntamente com engenheiros, bem como profissionais das ciências sociais, comportamentais, econômicas e físicas.
No whitepaper, os autores fornecem especificamente as maneiras pelas quais a IA, a robótica e/ou algoritmos podem ajudar a progredir em cada área de impacto principal:
- Energia: Planejamento, otimização e suporte à decisão de produção, distribuição e consumo de energia; Ciência de materiais habilitada para IA para energias renováveis.
- Justiça Ambiental: Modelagem e estratégias de apoio à decisão que aproveitam esses dados e gerenciam riscos em cascata.
- Transporte: Estratégias de planejamento espaço-temporal para otimizar o roteamento dos fluxos na rede.
- Infraestruturas: Otimização e apoio à decisão de fluxos de energia, bens, água, veículos, pessoas, energia, etc.; Ciência de materiais habilitada para IA para materiais verdes.
- Agricultura: Algoritmos que aproveitam dados ricos de sensores, juntamente com informações em tempo real sobre factores económicos e redes de transporte, para planeamento e avaliação de riscos.
- Monitorização e previsão ambiental: Quantificação da incerteza; estratégias de modelagem, planejamento e otimização em nível de sistema e sensíveis ao risco para variáveis climáticas, em todas as escalas.
A Resposta RFI do CCC termina incentivando a DOE a (1) envolver-se em esforços de divulgação comunitária para explicar como a IA está a ser usada e como irá melhorar o planeamento, os riscos de segurança e as mitigações que estão a ser tomadas, etc. com outras agências federais nestes esforços, especialmente aqueles que têm implicações de segurança significativas, como a resiliência da rede.
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- Fonte: https://feeds.feedblitz.com/~/874816097/0/cccblog~CCC-Responds-to-RFI-on-DOE%e2%80%99s-Responsibilities-on-Safe-Secure-and-Trustworthy-Development-and-Use-of-Artificial-Intelligence/
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