종을 울리십시오 : 물 부문이 AI에 수렴 할 때입니다.

이 기사는 “AI & Water management – 유틸리티가 지금 알아야 할 사항”이라는 논문에서 발췌 한 것입니다. 여기에서 전체 논문을 찾을 수 있습니다.

종을 울리고 판도를 바꾸는 AI 모델과 도구를 중심으로 물 산업을 결집하거나 뒤처질 위험을 감수해야 할 때입니다. 최근 GPT-3 이후에 출시된 OpenAI의 LLM(Large Language Model) GPT-4(제너레이티브 사전 훈련된 트랜스포머 4)의 최신 버전은 제너레이티브 AI 혁명. GPT-4는 텍스트 및 이미지 프롬프트를 모두 입력으로 수신할 수 있기 때문에 다중 모드입니다(제한된 릴리스만 해당). 이미지 입력의 경우 GPT-4는 이미지의 내용을 이해하려고 시도합니다. 이 다중 모드 LLM의 힘을 보는 것은 기괴합니다. LLM의 매개 변수 수는 종종 크기와 복잡성의 척도입니다. 이 LLM과 이와 유사한 LLM은 수천억에서 수조 개의 매개 변수를 사용합니다. 또한 인간 감독 및 비감독 훈련 기술의 조합을 사용하여 지속적으로 더 좋고 정확해집니다.

이 LLM은 Alexa 또는 Siri와 같은 것에서 얻는 데 익숙한 표준 언어 능력과는 다릅니다. 자연어 및 이미지로 작업하는 고급 기능은 매우 유연하고 적응력이 뛰어납니다. 이러한 모델은 인간과 같은 서면 텍스트를 생성하도록 일반 언어로 프롬프트 될 수있을뿐만 아니라 새로운 학습 데이터를 제공하고 새로운 응용 프로그램을 위해 구축함으로써 새로운 행동을 학습 할 수도 있습니다. 이를 특정 업종에 대한 모델의 라스트 마일 데이터 훈련이라고도 하며, 그 다음에는 미세 조정 유형 훈련이라고 합니다.

챗봇인 ChatGPT는 자연어 및 이미지 프롬프트에서 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있지만 DALL-E-2는 동일한 GPT-4 언어 모델을 사용하여 자연어 프롬프트에서 이미지를 생성합니다. DALL-E-2는 텍스트 설명에서 고품질 이미지를 생성할 수 있는 OpenAI가 개발한 신경망 기반 AI 모델입니다. 기존 이미지 데이터 세트에 의존하는 기존 이미지 생성 모델과 달리 DALL-E-2는 딥 러닝 기술과 자연어 처리(NLP)의 조합을 사용하여 텍스트 입력에서 원본 이미지를 생성합니다.

이것은 시작에 불과합니다. 이러한 모델은 현재로서는 너무 복잡할 수 있지만 앞으로 더 강력하고 정교한 반복이 결국 출시될 것입니다. 예를 들어, GPT-3의 모델은 1,750억 개의 매개변수를 기반으로 하며, GPT-4에 얼마나 많은 매개변수가 있는지 발표 당시에는 명확하지 않지만 일부는 다른 LLM이 최대 조 개의 매개 변수. 따라서 이러한 언어 모델은 현재 강력하지만 더 좋아질 것이므로 다른 무엇을 할 수 있는지 궁금합니다.

우리는 물 산업에서 “데이터의 마지막 마일”이라고 부를 수있는 것을 살펴보기 시작해야합니다. 여기에서 업계의 데이터와 개념에 대해 매우 구체적으로 파악하여 이러한 모델과 이를 사용하는 사람들을 교육하여 물 부문의 고유한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 물 산업을 정확하게 반영하는 크고 다양하며 대표적인 데이터는 이러한 AI가 산업에 유용하기 위한 핵심입니다. 우리는 이러한 모델에 물 부문에 고유한 전문 어휘, 전문 용어, 관련 데이터 및 개념을 가르쳐야 합니다.

여기에서 논의한 바와 같이

, 이러한 새로운 LLM의 정확성에 대한 문제 중 하나는 데이터 및 교육 편향의 영향을 받는다는 것입니다. 예를 들어 GPT-4 모델은 두 텍스트 데이터에서 모두 학습합니다. 인간의 피드백에서 강화 학습

이라는 기술을 사용하여 인간의 강화 (FLHF). 이 기술은 AI의 학습 프로세스를 안내하기 위해 사람의 피드백을 사용하여 기준 모델을 미세 조정합니다. 그러나 모델 학습에 참여하는 데이터와 사람은 잠재적인 최종 사용자를 대표하지 않을 수 있으며, 이는 이러한 모델이 생성하는 결과의 종류에 영향을 줄 수 있습니다.

이 모델에는 다른 문제가 있습니다. 예를 들어, ChatGPT의 모델은 환각, 논리적으로 건전해 보이는 오답을 제공합니다. 또한 설명 가능한 AI, 우리가 어떻게 대답하는지 이해하지 못하는 블랙 박스로 만듭니다. 우리는 이러한 모델의 정확성을 테스트하고 모델이 우리 부문에 맞게 조정되도록 감독할 업계 지식이 있는 사람이 필요합니다.

전 세계의 유틸리티가 익명의 시간당 계량기 데이터를 모아 우리 부문에서 이러한 새로운 AI 모델을 훈련하고 활용하는 데 도움을 준다면 어떤 일이 일어날지 상상해 보십시오. 예를 들어 방대한 글로벌 미터 데이터 세트를 사용하면 AMI 미터를 설치하고 배포할 리소스가 없을 수 있는 유틸리티에 가상 미터에 대한 개념을 제공할 수 있습니다. 가상 미터는 다음을 포함한 모든 유형의 운영 분석을 위한 강력한 데이터 입력 역할을 할 수 있습니다. 디지털 트윈. 물 부문의 라스트 마일 데이터에 대해 협력함으로써 유틸리티는 AI의 힘을 사용하여 물 사용량 및 패턴에 대한 보다 포괄적인 이해를 생성할 수 있으며, 이를 통해 보다 효과적인 물 관리 전략을 알리고 고객과 환경에 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다.

소규모 유틸리티 또는 리소스가 제한된 유틸리티의 경우 AI의 이러한 새로운 개발이 벅차거나 손이 닿지 않는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 그러나 실제로 이러한 새로운 언어 모델은 사람들이 습관을 크게 바꾸거나 완전히 새로운 프로그램을 훈련하여 이점을 볼 필요가 없기 때문에 AI 기술을 민주화합니다. 이를 통해 사람들은 전문 지식과 기술 없이도 AI의 힘에 접근할 수 있으며, AI가 필요한 것을 생산할 수 있도록 하는 데 필요한 것은 평범한 언어와 약간의 창의성뿐입니다(신속한 엔지니어링은 물 부문에서 흥미로운 초점이 될 수 있음).

이러한 도구를 사용한 요약 기회만으로도 일상 업무에 유용한 응용 프로그램을 제공합니다. 모든 유형의 유틸리티 데이터를 유용한 AI 도우미에게 공급하면 몇 초 만에 데이터에 대한 일반 언어 통찰력을 제공할 수 있다고 상상해 보십시오. 데이터를 분석하기 전에도 이러한 모델은 비전문가가 평균 물 소비량, 다양한 유형의 압력 판독값 또는 수질 데이터와 같은 관련 정보를 추출하는 좋은 코드 샘플을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리 부문이 아직 정리되지 않은 데이터를 사전 처리하는 데 도움이 될 수 있으며 데이터를 사전 처리하기 위해 수행해야 할 작업을 알려줄 수도 있습니다.

당신은 많은 전문 지식을 가진 매우 작은 유틸리티의 운영자가 될 수 있으며 누출을 들었기 때문에 누출이 있다는 것을 알고 있지만 이에 대한 추가 정보가 필요합니다. 이러한 새로운 언어 모델은 자연어를 사용하여 AI 모델과 통신하고 AI 모델이 제공할 수 있는 인사이트를 실험하는 유틸리티 운영자에게 문을 열어줍니다. 어쩌면 데이터 도우미를 사용하는 것처럼 문제를 더 잘 이해하기 위해 필요한 데이터를 제안 할 수 있습니다. 그런 의미에서 이러한 AI 모델은 물 부문의 인간이 가지고 있는 실제 경험과 암묵적인 전문 지식이 없기 때문에 작업을 대체하는 것이 아니라 AI와의 파트너십입니다.

물 부문에 대한 이러한 모델을 실험하고 훈련하기 시작하기위한 많은 데이터가 이미 있지만 “서비스로서의 데이터”(DAAS – SWAN 포럼 참조

해당 주제에 대한 자세한 내용) AI로부터 양질의 답변을 얻는 데 필요한 데이터를 수집하기 위해 데이터, 리소스, 용량 및 전문 지식이 부족할 수 있는 소규모 유틸리티의 격차를 해소하기 위한 모델이 등장하기 시작했습니다. 이러한 새로운 비즈니스 모델은 올바른 문제와 위치에 적합한 센서를 획득하고 데이터 통신, 데이터 정리 및 분석을 설정하여 유틸리티가 데이터의 이점을 얻는 데 집중할 수 있도록 하는 책임을 맡습니다. 이러한 소프트웨어와 서비스의 조합은 이러한 기술의 이점과 함께 모든 작은 유틸리티를 매우 빠르게 가져올 수 있습니다.

마지막으로, 이것은 물 산업의 심층적 인 전문 지식과 지식의 모든 원천 (유틸리티 운영자 및 관리자, 엔지니어, 과학자, 학자)에게 지능형 결과를 발전시키고 이러한 LLM이 물 부문에서 의사 결정을 개선 할 수있는 방법을 모색하기 위해 기계 학습에 전문 지식을 기여하도록 요청합니다.

Qatium은 물 산업의 전문가 및 사고 리더와 공동으로 만들어졌습니다. 우리는 모든 규모의 유틸리티가 현재 및 미래의 도전에 직면 할 수 있도록 콘텐츠를 만듭니다.

Karmous Edwards Consulting LLC의 Water Sector Digital Twin Expert & Consultant 인 Gigi Karmous-Edwards는 Qatium 커뮤니티의 일원입니다.