将人工智能应用于与核武器相关的问题可能听起来像是一部恐怖的科幻电影，但在能源部的太平洋西北国家实验室，这只是待办事项清单上的项目之一。PNNL的研究重点之一是识别和打击对国家安全的复杂威胁，而人工智能可以通过检测获取核武器或相关技术的企图来帮助实现这一重点。核扩散检测是可能得到人工智能@PNNL中心（Center for AI ）帮助的潜在应用之一，该中心是新宣布的一项努力，旨在协调利用人工智能工具的研究，包括在过去一两年中引起科技界关注的生成式人工智能工具。“几十年来，我们一直在研究人工智能，”PNNL人工智能首席科学家、中心主任Court Corley在最近的一次采访中告诉GeekWire。“然而，我们现在看到的是，人工智能的使用地点和使用方式发生了特殊的相变。从历史上看，PNNL 的研究人员一直在特定领域利用数据分析来提供对特殊类型挑战的更深入的见解，“但自从我们开始使用现代人工智能（包括深度学习以及现在的生成式人工智能和深度强化学习）以来的过去 10 年里，我们在日常工作中使用它的科学家和工程师的数量一直在继续增长，“科利说。Corley说，PNNL的数千名科学家和工程师中有五分之一正在使用人工智能。“这些是致力于电网弹性的电力系统工程师，以及致力于解码生物分子宇宙和理解生物功能的科学家，以及介于两者之间的许多领域 - 以前，人工智能的应用受到挑战，因为它要么不强大，要么没有弹性，但现在它真的开始运作良好，”他说。人工智能@PNNL中心旨在优化人工智能工具在国家实验室的使用方式，该实验室位于华盛顿州里奇兰，但也有研究人员在华盛顿州的西雅图和塞奎姆工作，以及俄勒冈州波特兰，甚至马里兰州大学公园。Corley 和他的员工负责协调 AI 项目并在整个组织内倡导技术创新。PNNL的研究人员一直在从事的以人工智能为中心的项目包括加快储能系统材料开发的举措;设计微生物以生产下一代生物燃料;并利用一种称为自主实验的技术来创造新型合金。

他说：“整个实验室都有大量的人工智能研究和人工智能工程，我们现在正处于能够汇集我们的集体专业知识并真正支持我们的工作的阶段。“将所有人聚集在一个虚拟研究中心是有意义的。这样，我们就可以拥有一个大于其各部分之和的实体。我们可以更好地确定基础设施的优先级，确定资源的优先级，优先考虑工具、技能提升、培训等。Corley 非常适合担任该中心主任的新角色：他于 2009 年获得北德克萨斯大学计算机科学与工程博士学位，此后一直专注于 PNNL 的数据分析和人工智能研究。以下是我们采访中的精选引述，为简洁明了而进行了编辑。关于确保安全可靠地将人工智能用于国家安全应用的努力：“总统最近发布的关于人工智能的行政命令中有一个巨大的呼吁。它深入探讨了我们作为一个国家如何防止泄露危险信息——例如，认识到从这些系统中提取危险信息的能力，了解它们的使用方式，并对此做出回应。目前，政府在很短的时间内回应了这些担忧。这是一项全政府的努力，许多组织都参与其中，而不仅仅是像PNNL这样的国家实验室。我们需要回答这些具体问题：保障措施是什么？我们将通过哪些机制来保护我们的基础设施和高后果系统？

关于与技术合作伙伴合作，使人工智能更安全：“科技公司将制定自己的路线图。但科技公司的人非常清楚。他们说，“我们不应该是唯一一个为这些系统开发安全可靠的方法的人。我们真的需要政府的支持。你现在在华盛顿看到了这一点。他们正在与许多组织就合作伙伴关系进行对话，以确保以安全可靠的方式开发这些系统。

关于生成式人工智能在PNNL中的应用：“我们现在正处于探索阶段。我们正试图了解生成式人工智能将在我们支持的任务中产生最大影响。我们进行了一项新的努力，使用我们的超大规模提供商（如Microsoft或Amazon）提供的一些工具，看看这些工具是否足以完成计算化学和AI工作负载。我们还有其他努力，我们刚刚开始与能源部合作，例如，加快许可程序。为不同类型的用电获得环境许可证的过程是一个非常繁重的纸张过程。因此，我们现在有一个探索性项目，看看我们是否可以加快这一进程，以消除获得政府资源的一些障碍。

关于将人工智能用于地球科学和生物科学的研究：“那里有两个应用程序。一个是加快我们的气候模型和大气模型的复杂性，以更好地了解气候变化如何影响美国。在生物科学中，我们正在思考如何以一种我们以前从未有过的方式理解生物功能，通过超越基因组学的“组学”观点——通过研究蛋白质组学、代谢组学和所有其他组学，并以一种以前不可能的方式整合它们，因为这种方式非常复杂。这是我们试图将人工智能引入的另一个领域。

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关于人工智能和量子计算可以协同工作的研究领域：“其中一个领域是材料。如果我们能够设计出更好的材料，可以在量子计算所需的状态下运行，我认为这将改变游戏规则。我们看到机器学习可以用于量子化学。所以，我想说，人工智能可能产生影响的第一大领域是材料化学领域——这就是量子计算所在的地方，因为它需要运行的温度以及设计所需的材料类型。

关于PNNL改进AI完成方式的方式：“我们研究的一个例子是科学机器学习领域。在这里，我们将物理学融入深度学习本身，因此你可以通过说“这是关于物理宇宙的已知控制定律”来约束它或为其提供可解释性和可解释性。通过基于此约束我们的模型，我们增加了一层降低训练和计算时间和数据的成本。我们还在提高人工智能对最终用户的可解释性，因为现在它不是一个无限的系统，但它受到物理定律的约束。

关于自主实验是否会取代人类研究人员：“人工智能唯一要做的就是加速这一过程。在许多设计和实验中，我们仍然绝对必须有人类的聪明才智。除了能够合作或使用某种副驾驶之外，还要对该领域有深刻的理论理解，我认为这真的会成为这种自主实验的游戏规则改变者。

“唯一被抛在后面的是那些不以某种方式采用人工智能的人。我们仍在探索应该在哪里使用它。但是，有许多应用程序超越了自动化，你只是得到一个重复的过程，也许不是以一种智能的方式完成的，然后你在上面添加一些智能，说，'好吧，现在你可以根据你刚刚测试的假设来执行下一个实验。

关于PNNL的人工智能应用程序，这可能是第一个改变日常生活的应用程序：“在未来5到10年内，我们将看到能源生产的彻底转型，因为能够带来新型资源。以可靠的方式做到这一点的唯一方法是使用人工智能，因为现在我们谈论的是可变的生成源。它们并不一致。他们不容易被派遣。需要进行很多操作控制。人工智能可能是帮助我们实现这一目标的解决方案之一。