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ChatGrid 是能源部百亿亿次计算成果的实际应用，提供简单、直观、交互式数据交互的新体验
电网运营商每天每分钟都在监控从发电机到变电站再到家庭、企业、学校、医院等的电力潮起潮落。他们确保电力供应与当前需求相匹配，并且在发生风暴或设备故障等中断时通常必须做出快速决定。
为了做出这些决策，电网运营商不断梳理有关区域电网的数据，并参考哪些发电厂正在产生多少能源以及这些能源流向何处的可视化结果。但这些工具可能很麻烦，并且使用它们会减慢决策速度，他说 什里朗·阿比扬卡，太平洋西北国家实验室的优化和网格建模研究员。
在从公用事业行业的同事那里听到这些问题后，Abhyankar 想知道：“我们如何才能简化电网运营商的体验，他们在实时监控电网时必须做出如此多的决策？”
受到最近问答生成式人工智能工具激增的启发，Abhyankar 和前 PNNL 实习生 金思辰 着手创建一个程序，其中电网运营商可以询问有关电网的问题并获得易于解释的答案。
于是，“ChatGrid”诞生了。
构建人工智能驱动的网格可视化工具
尽管人工智能工具正在迅速发展，但它们无法独立运行——它们仍然需要人类。有一天，可能会出现强大的人工智能驱动工具，可以在电网运营中做出快速决策。目前，电网运营商可以使用 ChatGrid 等程序来提取大量信息，以便于实时使用。为了了解有关电网的信息，用户向ChatGrid提出了诸如“西部互联中排名前五的风力发电机的发电量是多少？”之类的问题。
作为响应，ChatGrid 会生成一个可视化效果来显示所需的信息。用户可以询问有关发电容量、电压、潮流等的问题，同时自定义可视化以显示不同的信息层。
“我们正在设想一种通过问题查看数据的新方法，”Abhyankar 说。 “ChatGrid 允许某人从字面意义上查询数据并立即获得答案。”
ChatGrid 在公开可用的大型语言模型上运行，其工作原理有点类似于智能手机或某些电子邮件程序中的预测文本。法学硕士接受来自网站、书籍、报纸文章、科学文章等的大量文本（在本例中为英语）的培训。通过“阅读”大量文本，模型开始“学习”哪些单词与其他单词一起出现在上下文中。例如，为了完成句子“The cat catch the _____”，法学硕士将从分析文本中得知“mouse”这个词比“firetruck”更合适。经过大量数据的培训后，法学硕士可以识别问题或命令，并提供其认为具有统计相关性的答案。
这些程序的易用性给 Abhyankar 带来了灵感，他和 Sichen 在设计该程序时将安全性和可信性放在首位。例如，电网基础设施数据高度敏感，因此他和金无法使用该数据来培训法学硕士。因此，他们设计了一种保证电网数据安全的方法：团队首先将所有电网基础设施数据编译到自己的内部数据库中，其中包含发电厂“容量”或“位置”等数据列。他们使用 LLM 来生成所谓的“结构化查询语言”或 SQL，这将允许 ChatGrid 在内部数据库中搜索答案。因此，法学硕士不需要接受数据本身的训练，而是只知道有带有标签的列。
这样，ChatGrid 仍然可以生成网格可视化，同时保持国家网格数据的安全。
电网运营大数据
为了进一步保护网格数据的安全，ChatGrid 的可视化目前并不代表现实生活中的网格数据。该程序使用来自 PNNL、其他四个国家实验室和斯坦福大学开发的百亿亿次网格优化 (ExaGO) 模型的综合数据。 ExaGO 可以实时模拟国家电网，使电网规划人员能够分析任何中断的连锁反应。去年，ExaGO 首次在橡树岭国家实验室的 Frontier 超级计算机上运行，该计算机每秒可执行超过 10 亿次计算。
一旦电网运营商开始使用 ChatGrid 并提供反馈，Abhyankar 希望构建一个更好的版本，以便电网运营商可以在自己的控制室中安全地使用真实数据。为了实现这一点，ExaGO 的开发人员需要这些数据在普通计算机上也能发挥作用。
“当我们构建世界上最快的计算机的新版本时，遇到的最大挑战之一是，这也意味着我们可以生成世界上最大的数据文件，但它对很多人来说并没有什么用处。” 克里斯·奥曼，PNNL 的计算生物学家，他领导 ExaSGD，ExaGO 是在多国实验室共同努力下开发的。
“通过 ChatGrid，我们可以将这些数据转化为人类可操作的内容。这是让电网运营商以直观的方式与这些大数据集交互的第一个非常重要的步骤，”Oehmen 继续说道。
ChatGrid 可在以下位置下载 GitHub上，但需要几个步骤。 Abhyankar 希望在收到反馈后，他可以为该工具开发一个一站式下载流程。他鼓励用户尝试使用措辞提示和问题，以帮助得出更好的答案。
“我们真的很想将这项技术摆在操作员面前，让他们输入问题并获得反馈，以了解 ChatGrid 的表现如何，”Abhyankar 说。 “我们看到这项技术能够扩展可以向生成式人工智能工具提出哪些问题，以及我们如何调整问题以产生最佳答案。”
ExaGO 和 ChatGrid 是能源部 ExaScale 计算项目的一部分，该项目由能源部科学办公室和国家核安全局资助。 PNNL 正在通过其 人工智能中心。
作者：乔安娜·温德尔。 礼貌 太平洋西北国家实验室.
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