Sci - nature wiki

كيف تقوم NOAA بتطبيق الذكاء الاصطناعي بعد التنبؤ: مقابلة مع إريك كين

0

عندما تفكر في التنبؤات ، قد يكون الطقس هو أول ما يتبادر إلى الذهن. لقد كان الناس يتنبأون بالطقس منذ زمن بعيد ، مستخدمين كل شيء من مراقبة الطبيعة إلى الوحي والصوفيين. لحسن الحظ ، لدينا اليوم قوة البيانات الضخمة ، والتصوير الجغرافي المكاني ، وبيانات الأقمار الصناعية ، وأجهزة الاستشعار المترابطة في جميع أنحاء العالم ، والتصوير بالرادار والدوبلر ، وبالطبع التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي (AI) لتمكين بعض التنبؤات الأكثر دقة والأطول أجلاً تساعد الأشخاص في الحصول على معلومات مفيدة قبل أن يؤثر الطقس على حياتهم اليومية.

توفر الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي بالولايات المتحدة (NOAA) الكثير من الدعم التكنولوجي والبحثي والعلمي ليس فقط لتلبية احتياجات التنبؤ بالطقس ولكن أيضًا لمراقبة الظروف المحيطية والغلاف الجوي المتغيرة باستمرار ، واستكشاف ورسم العالم والبحار حولها. بما في ذلك استكشاف أعماق البحار ، ويساعد في إدارة وحماية الموارد البحرية الطبيعية في العالم لصيد الأسماك وحماية الحيوانات البحرية. بهذه الطريقة ، تقوم NOAA بتطبيق الذكاء الاصطناعي بما يتجاوز التوقعات على مجموعة من التطبيقات التي تساعد الناس والعالم الذي نعيش فيه.

في حديثه في حدث الذكاء الاصطناعي في الحكومة في يناير 2022 ، يشارك الدكتور إريك كين ، مدير المركز الوطني للمعلومات البيئية (NCEI) للسواحل والمحيطات والجيوفيزياء في NOAA ، رؤى حول كيفية استخدام NOAA للذكاء الاصطناعي عبر المنظمة . على وجه الخصوص ، يعمل مركز NOAA للذكاء الاصطناعي (NCAI) ، بالاشتراك مع المركز الوطني للمعلومات البيئية (NCEI) ، كمحور لتنسيق أنشطة NOAA AI. يساعد NCAI في تحديث بنية مؤسسة بيانات NOAA ، وتحسين تخزين البيانات وإمكانية الوصول إليها ، وجعل الكميات الهائلة من البيانات AI جاهزة للمهمة. يشارك الدكتور كين بعض الأفكار حول أنشطة الذكاء الاصطناعي في NOAA وما سيناقشه في المقابلة القادمة هنا لصالح Forbes.

ما هي بعض الطرق المبتكرة التي تستخدم بها البيانات والذكاء الاصطناعي لإفادة NOAA؟

إريك كين: NOAA لديها مساحة مهمة لا تصدق تمتد من سطح الشمس إلى قاع البحر. في NOAA لدينا أكثر من 200 تطبيق ذكاء اصطناعي يتم تطويرها ونشرها عبر الوكالة. ومن بين هذه البرامج المثيرة للاهتمام بشكل خاص مراقبة Rip Current باستخدام الكاميرات الموجودة على الشاطئ ، وتقييمات المخزون السمكي في الوقت الفعلي والتصنيفات باستخدام التكنولوجيا القائمة على السفن وتوليد البيانات الوصفية المؤتمتة لبيانات الأرشفة استنادًا إلى المنشورات العلمية ذات الصلة. تشترك جميع هذه التطبيقات في أنها مضاعفة القوى العاملة لـ NOAA مما يسمح لنا بتنفيذ مهمتنا بشكل أفضل.

كيف تستفيد من الأتمتة جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي؟

إريك كين: NOAA هي المشغل الأول والأخير لنظام المراقبة العالمي. لدينا منصات بما في ذلك الأقمار الصناعية ، والطائرات بدون طيار ، والسفن ، والعوامات ، والمراقبين البشريين ، وجميعهم يعملون على توصيف ومراقبة الأرض الديناميكية للغاية. تعتبر الأتمتة جزءًا أساسيًا من أخذ كل بيانات المراقبة وتحويلها ووضعها في تمثيل أرضي رقمي يمكن ربطه بنماذجنا وأدواتنا التنبؤية سواء كانت قائمة على أساس مادي أو أدوات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. يعني التوافر الواسع لأجهزة الاستشعار على مستوى السلع مثل الكاميرات الرقمية وأجهزة الاستشعار الجينومية أن النموذج القديم لربط أحد الموظفين بكل تدفق بيانات قد انتهى. يجب أن نستخدم الأتمتة للتعامل مع الزيادة المفاجئة في منصات المراقبة (وهي مشكلة رائعة).

كيف يمكنك تحديد منطقة (مجالات) المشكلات التي يجب أن تبدأ بها لمشاريع الأتمتة والتكنولوجيا المعرفية؟

إريك كين: تركز NOAA حقًا على عائد الاستثمار لتطوير أدواتها. يتمثل الفن في تحقيق التوازن بين العائد المتوقع (من حيث الحياة والممتلكات والتأثيرات الاقتصادية) مع استعداد المجال للانتقال وتأثير أجهزة الاستشعار / التكنولوجيا الجديدة في المجال. على سبيل المثال ، توفر أنظمة Uncrewed (UxS) NOAA وطريقة لمضاعفة قدرتنا على المراقبة بشكل كبير وتغيير نهج المهام الجديدة لأنه يمكنك قبول المزيد من المخاطر باستخدام نظام UxS. من المحتمل أن تكون هذه الأنظمة مؤثرة للغاية خاصة في مجالات مثل مراقبة تآكل السواحل التي لها تأثير مجتمعي كبير. لذلك من المحتمل أن تحظى هذه الأنظمة بالكثير من الاهتمام حول الأتمتة والتقنيات المعرفية اللازمة للتعامل مع مهام سير عملها.

ما هي بعض الفرص الفريدة التي يتمتع بها القطاع العام عندما يتعلق الأمر بالبيانات والذكاء الاصطناعي؟

إريك كين: القطاع العام هو المشرف على بعض موارد البيانات المذهلة التي تغطي البيئة والمجتمعية والجغرافية ومجموعات البيانات الرئيسية الأخرى. نظرًا لأن هذه البيانات تبدأ في الانتقال من الأرشيفات المحلية إلى السحابة ، فلدينا فرصة حقيقية للشراكة مع الصناعة والأوساط الأكاديمية. وخير مثال على ذلك هو التحليل التقليدي للملاحظة (CORe) . CORe هو إعادة تحليل مصمم ليحل محل تحليل NCEP / NCAR ، والذي كان لمدة 25 عامًا بمثابة مجموعة بيانات أساسية في مراقبة المناخ والبحث والتنبؤ. تخدم مجموعات بيانات إعادة التحليل مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك التطبيقات الداخلية لعمليات NWS والشركاء التجاريين الرئيسيين. سيؤدي توزيع CORe ، عبر السحابة ، بتنسيقات AI-Ready إلى تسريع عملية التبني وسرعة الوصول لنقل العمليات الجارية وأعمال التطوير. علاوة على ذلك ، فإن تقديم مجموعة البيانات على نطاق واسع للمجتمع سيسمح أيضًا لـ NOAA بإجراء تقييم أوسع للمنتج يؤدي إلى تحسين سريع.

ما هي بعض حالات الاستخدام التي يمكنك مشاركتها حيث قمت بتطبيق الذكاء الاصطناعي بنجاح؟

إريك كين: منذ عام 2005 ، قام مركز علوم مصايد الأسماك في جزر المحيط الهادئ (PIFSC) بجمع تسجيلات من نباتات مائية في قاع المحيط في 13 موقعًا في منطقة جزر المحيط الهادئ ، وهي وجهة شتوية للتكاثر والولادة لبعض مجموعات الحيتان الحدباء. تم جمع أكثر من 200 تيرابايت من البيانات ، أي ما يعادل أكثر من 170000 ساعة من التسجيل. كان سيستغرق الأمر أكثر من 19 عامًا حتى يستمع شخص ما إلى كل ذلك ، ويعمل 24 ساعة في اليوم. التحدي الآخر هو ضجيج النطاق الضيق ، الذي يحدث غالبًا بسبب القوارب القريبة والمعدات نفسها ، ويظهر كخطوط أفقية ، والإصدارات المبكرة من النموذج قد تخلط بينه وبين نداءات الحدباء. العمل على تكييف خوارزميات تحديد الصوت التجارية وتطبيق أحدث ما في التعلم الآلي على البيانات التي قمنا بتحليلها للفترة 2005-2017 في غضون أيام قليلة. بشكل عام ، من خلال التقييم على مجموعة الاختبار الخاصة بنا من مقاطع صوتية مدتها 75 ثانية ، يحدد النموذج ما إذا كان المقطع يحتوي على مكالمات الحدباء بمتوسط ​​دقة يزيد عن 97٪ (منطقة تحت منحنى الدقة / الاسترجاع) أو دقة 90٪ واسترجاع 90٪. هذا يسمح لنا بتتبع وإدارة مجموعات الحيتان بشكل أفضل.

هل يمكنك مشاركة بعض التحديات عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في القطاع العام؟

إريك كين: سيكون من الصعب عدم البدء بتوظيف القوى العاملة والاحتفاظ بها. هناك طلب كبير على مجال الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة بالكامل لدرجة أن الحكومة تواجه صعوبة في التنافس مع الرواتب وتصور أن المجالات الأخرى لديها بيئات أكثر ديناميكية. تتمثل إحدى طرق القيام بذلك في تجنيد أشخاص لديهم شغف بمهمة NOAA. يعد استخدام AI / Ml في الخدمات المصرفية شيئًا واحدًا ولكن يمكننا أن نعد بفرصة لإحداث تغيير في المناخ أو التنبؤ بالطقس أو إدارة النظم البيئية. التحدي الآخر هو إفساح المجال للابتكار في الحكومة. غالبًا ما يتم تنظيم برامجنا وميزانياتنا بطريقة الانحدار (أي استخدام هذه الأموال لتحقيق ذلك) ، مع استمرار ظهور الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة ، نريد أن نقدم فرصة لاستكشاف كيفية دعم هذه الأدوات للمهمة مع الاستمرار في إرجاع قيمة عالية لدافعي الضرائب. لقد نجحنا في الحصول على منهجيات Agile مقبولة على نطاق واسع في NOAA من خلال الحفاظ على اتصال قوي مع أصحاب المصلحة لدينا حتى نتمكن من إظهار كيف أنها تعزز الإنتاجية بشكل عام.

كيف تعمل التحليلات والأتمتة والذكاء الاصطناعي معًا في NOAA؟

إريك كين: أصدرت NOAA مؤخرًا 5 إستراتيجيات تغطي البيانات ذات المصادر الجماعية و O’mics و UxS والبيانات والسحابة بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي. أساس الاستراتيجيات هو أنها تعمل معًا على الحائط لتحسين جمع البيانات وتحليل البيانات وقدرة الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) على دمجها في مهام سير العمل. تتناول كل استراتيجية الحاجة إلى التحليلات والأتمتة ومن خلال مجلس التكامل الخاص بنا ، ننظر في كيفية دعم الذكاء الاصطناعي والسحابة للآخرين بشكل أفضل. من الواضح أنه في حين أننا سنزيد من قدرتنا على المراقبة بأوامر من حيث الحجم ، فإن إجمالي قوتنا العاملة سيكون ثابتًا نسبيًا ، لذا فإننا نتطلع دائمًا إلى إخراج الموظفين إذا كان الأمر صعبًا وتركيزهم على المهمة.

كيف تتعامل مع مخاوف الخصوصية والثقة والأمان حول استخدام الذكاء الاصطناعي؟

إريك كين: لدينا تاريخ قوي جدًا في التعامل مع مشكلات الخصوصية والأمان المدفوعة بالاهتمام الداخلي وكذلك القانون. الجديد بالنسبة للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) هو تطوير الثقة مع الذكاء الاصطناعي مع كل من الموظفين وأصحاب المصلحة الذين اعتادوا على نظام قائم على أساس مادي. غالبًا ما تكون مكالمة ذات تأثير كبير عند اتخاذ قرار بشأن إخلاء منطقة ما على سبيل المثال وتريد أن تفهم ما يفعله النموذج يساعد شيئين أولاً ، حيث تستمر النماذج في الأداء الجيد بمفردها أو بالشراكة مع الأساليب التقليدية التي تبني الثقة. يأتي فهم نقاط القوة والضعف في الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة مع بناء سجل حافل أطول. ثانيًا ، بدأنا نرى الكثير من النتائج الجيدة في إزالة الغموض عن النماذج. بدلاً من أن نكون صندوقًا أسود ، يمكننا أن نظهر فعليًا ما يراه النموذج وهذا يمنح الإنسان في الآخر بثقة لاتخاذ إجراء بناءً على نتاجه.

ماذا تفعل لتطوير قوة عاملة جاهزة للذكاء الاصطناعي؟

إريك كين: أحد العناصر الرئيسية لاستراتيجية NOAA AI هو تطوير القوى العاملة. هناك اعتراف حقيقي بأننا بحاجة إلى أخذ Acton للحصول على فوائد AI / ML في صندوق أدوات فريق NOAA. على طول هذا الخط. تنتهج NOAA استراتيجية من ثلاثة مستويات. الأول هو التدريب الرسمي الذي تضمن مسح القوى العاملة ومطابقة تلك الاحتياجات بفرص التدريب سواء كانت تجارية أو مجتمعية. اكتشفنا أن القوى العاملة لديها الكثير من نفس الاحتياجات بناءً على الإلمام بالذكاء الاصطناعي أكثر من المعرفة بالانضباط العلمي. ثانيًا ، نحن نعمل على تطوير مجتمع ممارسة قوي للذكاء الاصطناعي في NOAA. بالإضافة إلى النشرات الإخبارية ووسائل التواصل الاجتماعي ، فإن المحور الحقيقي بالنسبة لنا هو “رحلات التعلم” وهي عبارة عن التقاط للدروس المستفادة من المجتمع والمقدمة في نموذج رسمي يجمع بين التعليمات البرمجية والبيانات والسرد. نقدم أيضًا مستوى دخول تقديريًا ووقتًا لإكمال كل رحلة حتى يعرف المستخدمون ما الذي سيصلون إليه. أخيرًا ، نعمل على تضمين الفرص لعلوم البيانات ومعها لتعظيم نقل المعرفة. سواء أكانت دعوة التجار والأكاديميين للانضمام إلينا أو دمج علماء NOAA مع شريك ، فنحن نأمل في حصاد المعرفة الموجودة خارج NOAA وتضمينها مع فرقنا التي تركز على مهمتنا.

ما هي أكثر تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تتطلع إليها في السنوات القادمة؟

إريك كين: أحد المجالات التي أتطلع إليها شخصيًا هو معالجة اللغة الطبيعية. بصفتنا وكالة ، فإننا نمتلك مهارات مذهلة في التعامل مع البيانات المادية ، ولكن لكي يكون لهذه البيانات تأثير ، يتعين عليها إنشاء اتصال مجتمعي. نحن بحاجة إلى تطوير أدوات تسمح لنا بفهم الأماكن التي تحتاج إليها خدماتنا وكيفية الترويج لها في مجتمعات مختلفة. أنا آمل حقًا أن يؤدي الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى العلوم الاجتماعية بالإضافة إلى واجهات المجتمع القوية إلى مجموعة من موارد NOAA AI الموثوقة والممثلة وذات التأثير.

يمكنك سماع المزيد من إيريك كين والتفاعل في حدث الذكاء الاصطناعي في الحكومة في يناير 2022. كما نشر عددًا من الأعمال والأبحاث على الإنترنت.

Leave A Reply

Your email address will not be published.