美國能源部導入 Joulix 生成式 AI 平台及 Quanta 數據平台，預計每年可節省高達 7,400 萬美元的營運成本，大幅提升了內部作業效率並加速任務執行。
美國能源部（Energy Department）透過導入人工智慧（AI）與數據分析工具，預計每年可節省高達 7,400 萬美元的營運成本。該部門運用 Joulix 生成式 AI 平台及 Quanta 數據平台，大幅提升內部作業效率並強化任務執行能力。
美國能源部副資訊長 Bridget Carper Arnone 於昨日在華盛頓哥倫比亞特區的 GovExec 政府效率高峰會上表示，Joulix 已發展為一套涵蓋人力資源、採購、行政命令遵循及部門政策審查等多功能的 AI 應用。此平台從 2024 年推出的安全部門專屬聊天機器人 EnerGPT 擴展而來，目前已服務能源部 88 個部門元件（包括 17 個國家實驗室）共 2 萬 1,000 名用戶。透過 Joulix，原本耗時數月的合約提案摘要作業，現在僅需數週即可完成，大幅縮短了核發時間。該部門也運用 Joulix 開發客製化應用程式，自動生成符合規範的職位描述。美國能源部預計在 2025 年進一步強化 Joulix 的網路基礎功能，使其能在安全延遲下檢索網際網路資訊。
除了 Joulix，美國能源部也開發了 Quanta 數據平台，旨在處理並組織大量結構化與非結構化數據，以便後續應用 AI 模型進行分析。Quanta 是與 Databricks 合作建置，其高效能令人印象深刻。例如，能源部的 Office of Electricity 曾需在三週內篩選十億份文件以遵守行政命令，Quanta 平台僅需 12 分鐘就將 200 GB 的數據精煉至 4 GB，大幅加速了流程。Quanta 在八個月內使用率成長了 4,900%，目前已部署於 44 個辦公室，整合超過 500 個數據源，另有約 100 個數據源正排隊等待實施。美國能源部計劃在本會計年度結束前，將 Quanta 擴展至所有 88 個部門元件。此外，Quanta 也協助 Energy Dominance Finance Office 預測熱浪對電網的影響，並被其他部門評估用於改進資金通知流程及修正已遭利用的網路安全漏洞。
Arnone 強調，這些 AI 工具的成功不僅體現在成本節約上，更關鍵在於它們如何賦能任務，推動美國能源部實現其核心使命。