Od igric do upravljanja ključnih sistemov, a previdno

Eles bo ključen za razogljičenje prometa, saj bo postavil in upravljal večje polnilne parke velikih moči. Ne konča pa se pri tem, pravi direktor področja za informatiko in telekomunikacije na Elesu Gregor Sajevic Malgaj, saj bo zaradi čedalje večjega deleža nestabilnih virov energije nujna digitalizacija in tudi umetna inteligenca. Kot pravi, je ta šele na začetku svoje poti v vse pore življenja in gospodarstva, tudi energetike. To ni nujno zgolj dobro, saj se poraba elektrike povečuje, kibernetska varnost pa se zmanjšuje.

Polnilni parki bodo gotovo v prenosnem omrežju, saj potrebujejo velike moči?

Drži in načrtuje jih ELES. Poleg obeh koncesij, ki jih imamo - ELES je edini kombinirani operater tako prenosnega kot distribucijskega omrežja v Evropi – v družbi pričakujemo še tretjo, in sicer za zagotavljanje in upravljanje podporne infrastrukture ter priključnih zmogljivosti v polnilnih parkih visokih moči za hitro polnjenje. Tako bo ELES združeval tri gospodarske javne službe in s tem naredil bistven korak k elektrifikaciji in razogljičenju prometnega sektorja. Ti polnilni parki bodo na točkah, kjer se zmogljivo prenosno omrežje približa pomembnejšim cestam in lokacijam. Dve lokaciji sta že izbrani, od teh je ena pri avtocestnem priključku pri Novem mestu, druga pri Kranju. Kolegi bodo v sodelovanju z Darsom analizirali podatke o zasedenosti avtocest in času, ki ga vozniki porabijo na cesti.

Baterije so za prehodno obdobje, za dlje pa ne

Infrastruktura je v določeni meri že postavljena, škoda bi bilo, če se ne izkoristi, še zlasti ob povečevanjem deleža obnovljivih virov energije. Pametno bo izkoristiti viške proizvodnje. Treba jih bo tudi predvideti, pri čemer bo lahko zelo pomagala umetna inteligenca. Podatkov je ogromno, in če bi za analizo podatkov uporabljali samo ljudi, bi to vzelo ogromno časa.

Gotovo bo treba poskrbeti, da ne bodo vrste za polnjenje dolge od Vrhnike do Ljubljane.

Zanimivo je videti prizore iz tujine, kjer pred nekaterimi polnilnicami včasih čaka tudi več deset vozil. To kaže, kako hitro rastoče število električnih vozil lahko prehiti razvoj infrastrukture in zakaj je ključno pravočasno ukrepanje. S tem se na Elesu ukvarjamo prav v sklopu projekta DigiElprom, kjer poskušamo predvideti take težave in jih zaobiti. Nekaj je štetje prometa in postavitev parkov, drugo pa je predvidevanje, koliko polnilnic potrebujemo v povezavi z letnim časom oziroma odjemom in proizvodnjo ter zagotavljanje stabilne frekvence v omrežju, kar je ključno. Vztrajnost pada, klasični viri pa niso v porastu, kar je logično. Ključno je, da se številke ujamejo, da omogočimo razvoj e-mobilnosti in ohranimo stabilno delovanje elektroenergetskega sistema.

Energetiki pravijo, da je za ohranjanje frekvence nujna velika masovna turbina, ki se vrti.

Gotovo. Masivne turbine (z vrtilno maso, op.a.) so ključne za ohranjanje frekvence v omrežju. V prihodnosti bo treba ta fizični učinek nadomestiti z napredno regulacijo in tehnologijo, da bo omrežje stabilno tudi pri večjem deležu obnovljivih virov. Pri proizvodnji električne energije iz sončnih elektrarn lahko na razpoložljivost vplivajo tudi vremenski pojavi, kot so oblaki, saj lahko začasno zmanjšajo izkoristek sistema. To ne pomeni, da pride do izpada ali celo "mrka", a zahteva dobro načrtovano prilagajanje in uravnavanje sistema, med drugim tudi za porabnike, kot pri hitrih polnilnicah za električna vozila. Prav zato je ustrezna infrastruktura, tako na ravni omrežja kot upravljanja z energijo, ključnega pomena za zanesljivo in stabilno delovanje. V Eles se s tem področjem že aktivno ukvarja več služb, ki skrbijo za to, da bo prehod v zeleno mobilnost varen, učinkovit in zanesljiv za vse uporabnike.

Kje je meja umetne inteligence pri tem?

Verjetno bo umetna inteligenca tam, kjer jo bomo ljudje smiselno vpeljali. Z razmahom orodij, kot je ChatGPT, se sicer zdi, da je umetna inteligenca že vseprisotna, a smo še na začetku poti. Umetna inteligenca je veliko širše področje, kot si pogosto predstavljamo. ChatGPT je le ena izmed aplikacij, ki pa zelo učinkovito prikazuje, kaj vse je že mogoče. Če poenostavimo: gre za napredno orodje, ki zna hitro in smiselno povezovati znanje z različnih področij ter ga predstaviti na razumljiv način – kar je v marsičem nadgradnja klasičnega iskanja informacij, kot smo ga poznali pred desetletjem. Na umetni umetno inteligenco, ki bi znala sama ustvarjati nove vsebine, pa bo treba še počakati. Zato so pri tem še vedno ključni ljudje, ki morajo prepoznati, ali so podatki pravilni, saj so tudi viri zelo različni. Tudi Chat GPT se je že kar precejkrat zmotil.

Trditev, da vdorov ni mogoče izvesti, bi bila nerealna – v kibernetski varnosti take gotovosti ni. FOTO: Leon Vidic/Delo

Pri Elesu zaenkrat še ne moremo prepustiti odločanja računalnikom. Pri razvoju umetne inteligence bomo potrebovali ljudi, ki bodo znali razumeti in smiselno pojasniti podatke, ki jih bo umetna inteligenca zbirala in obdelovala. Ključnega pomena bo torej povezovanje tehnološkega znanja z razumevanjem konteksta. Ob tem pa kljub številnim prednostim umetna inteligenca prinaša tudi določena tveganja. Zato je nujno, da jih prepoznamo pravočasno in uvedemo varnostne mehanizme, ki bodo omogočali odgovorno in varno uporabo teh tehnologij.

Umetna inteligenca lahko ogrozi kibernetsko varnost, po drugi strani, pa lahko pomaga pri obnovi sistema.

V družbi Eles sicer pri svojem delovanju vseskozi uporabljamo umetno inteligenco, obogateno resničnost in najbolj sodobne digitalne platforme in rešitve. V delovanju varnostno operativnega centra (VOC) ELES s pomočjo umetne inteligence izboljšujemo kapaciteto in učinkovitost pri predvidevanju, zaznavanju in nevtraliziranju kibernetskih groženj v celotnem kibernetskem prostoru izvajalcev bistvenih energetskih storitev za prenos in distribucijo električne energije. Nekatera orodja, ki jih uporabljamo, že vključujejo komponente umetne inteligence oziroma algoritme strojnega učenja, ki omogočajo napredno analizo nizov dogodkov.

Ti sistemi znajo prepoznati korelacije med dogodki, filtrirati napačne ali neskladne rezultate ter sprožiti opozorila za operaterje ali celo avtomatizirati odzivne ukrepe v skladu z vnaprej definiranimi pravili. Gre za princip, ki je podoben tistemu v numeričnem modeliranju vremenskih pojavov – kjer je vključevanje vseh izračunov lahko zavajajoče. Zato modeli uporabljajo uravnoteževanje in izločanje anomalij, kar izboljša zanesljivost napovedi. Na enak način moramo tudi pri uporabi umetne inteligence v podatkovnih sistemih poskrbeti za validacijo izhodov in interpretacijo rezultatov, da zagotovimo robustnost in varnost delovanja teh sistemov.

Kot pri vremenskih napovedih, da niso sami ekstremi?

Če na pametnem telefonu odpremo vremensko aplikacijo in jo primerjamo z uradno napovedjo Agencije za okolje, pogosto opazimo razlike. Te razlike izhajajo iz različnih virov podatkov, modelov in metod interpretacije, ki jih uporabljajo posamezni ponudniki. To razkrije širši izziv tudi pri uporabi umetne inteligence: čeprav lahko umetna inteligenca na podlagi velike količine podatkov hitro ustvari napoved ali analizo, to še ne pomeni, da je rezultat nujno točen ali primeren za vsak kontekst. Umetna inteligenca lahko izjemno izboljša procese napovedovanja, razvrščanja in odločanja, a zahteva premišljen nadzor, validacijo rezultatov in razumevanje meja njene uporabnosti.

Napačna interpretacija ali slepo zanašanje na rezultat umetne inteligence je lahko problematično v raziskavah ali kritičnih sistemih, kjer lahko napačen podatek vodi do napačnih sklepov ali odločitev. Zato morajo biti naša pričakovanja realna: umetna inteligenca ni nadomestilo za strokovno presojo, temveč orodje, ki strokovnjakom pomaga hitreje, bolj učinkovito in bolj informirano sprejemati odločitve – ob predpostavki, da ostajajo vključeni mehanizmi preverjanja in odgovornosti.

V kriznih trenutkih ni prostora za improvizacijo, saj je stres že sam po sebi velik. FOTO: Leon Vidic/Delo

V družbi Eles se sicer veliko ukvarjamo z izzivi upravljanja tveganj v sodobnem varnostnem okolju in z odpornostjo sistemov kot ključnimi paradigmami v sodobnem digitaliziranem varnostnem okolju. V načinu življenja, kot ga imamo, in s tem, ko se odjemalci pojavljajo kot aktivni uporabniki v energetskem sistemu, se kompleksnost informacijskega in kibernetskega okolja povečuje. Vedno več je povezovanja različnih deležnikov preko platform, izmenjave podatkov in to povečuje tveganja, tudi kibernetska. Umetna inteligenca se uporablja tudi v – če se tako izrazim – zle namene, ki niso koristni za družbo, in hitrost razvoja teh orodij in dostopnost širši množici, prav tako predstavlja dodaten izziv.

Eles, kot upravljalec ključne infrastrukture h kibernetski varnosti pristopa sistematično. Zavedamo se, da je poleg tehničnih in procesnih tveganj, pomembna predvsem vloga človeka. Zato smo uvedli periodične programe ozaveščanja in izobraževanj, ki jih tudi redno preverjamo. Uveljavili smo napredne varnostne sisteme, nadzor pa izvajamo preko hibridnega varnostno operativnega centra, ki sem ga že omenil. Ob tem tudi aktivno sodelujemo s tujimi strokovnjaki v sklopu mednarodnih delovnih skupin Evropskega združenja sistemskih operaterjev elektroenergetskega omrežja ENTSO-E. Udeležujemo se mednarodnih vaj, kjer lahko preizkušamo vpeljana orodja in pridobljena znanja, jih nadgrajujemo ter na tak način še bolje zaznamo svoje ranljivosti, izboljšamo svoje odzive na grožnje in smo predvsem bolje pripravljeni na morebitne incidente.

Digitalizacija pa je nujna, saj se kompleksnost sistema povečuje.

Drži. Umetna inteligenca ni nekaj novega, strojno učenje se je začelo že v prejšnjem stoletju. A splet ni bil tako zmogljiv, podatkov ni bilo toliko, spominski mediji pa so bili zelo dragi. Potrebe narekujejo tehnologijo, tehnologija narekuje potrebe, tako smo prišli do točke, ko se pogovarjamo o zelo zmogljivih napravah, ki zmorejo obdelati vse te ogromne količine podatkov. Prišli smo celo do paradoksa, da podatkov zmanjkuje. Slišal sem za socialno omrežje, ki je počrpalo vsebino knjig iz knjižnic za bolj kredibilne odgovore na vprašanja strank. Vse to je narekovala tehnologija računalniških igric. Igralci so želeli čedalje bolj realistične vsebine, tehnologija pa se je razvijala v to smer.

Kakšen bo idealen sistem? Bo to vključevalo vaš nadzor polnilnih postaj, sončnih elektrarn, vsaj večjih toplotnih črpalk in drugega?

Bilo bi idealno, če bi imeli stekleno kroglo in bi lahko zanesljivo napovedali, kako se bo razvoj umetne inteligence odvijal v naslednjem desetletju. Dejstvo je, da se tehnologija hitro razvija, še posebej na področju napredne analize podatkov in podpori pri sprejemanju odločitev. Obenem pa potekajo tudi intenzivni razvojni projekti na področju robotike – vključno s humanoidnimi roboti, katerih cilj je razbremeniti ljudi pri ponavljajočih se ali fizično manj zahtevnih opravilih. Seveda pa odpira to tudi pomembna etična in družbena vprašanja – predvsem, kje in kako naj bo takšna tehnologija uporabljena. Pojavljajo se tudi skrajni primeri, ki vzbujajo pozornost – denimo čustvene navezanosti ljudi na robote ali pogovorne sisteme. To so pomembni signali, da je treba razvoj umetne inteligence in robotike spremljati ne le tehnološko, ampak tudi z vidika vpliva na človeške odnose, identiteto in družbo kot celoto.

Pri upravljanju omrežja je ključno, da se surove podatke pretvori v strukturirano, smiselno vsebino, ki omogoča hitrejše in bolj informirano odločanje. Umetna inteligenca pri tem postaja nepogrešljivo orodje – zlasti na področjih, kjer je hitrost odziva ključna. Eden izmed primerov so orodja za kibernetsko varnost, kjer se številni procesi že avtomatizirajo. V ELES uporabljamo tudi napredna orodja, ki vključujejo elemente umetne inteligence za nadzor delovnih postaj. Sistem je sposoben prepoznati varnostne grožnje, kot je npr. klik uporabnika na škodljivo vsebino, ter samodejno sprožiti ustrezne ukrepe – od izolacije naprave in blokade dostopa do obveščanja varnostno-operativnega centra, ki nato odloča o nadaljnjih korakih. Tak pristop omogoča izjemno hiter odziv in visoko stopnjo varnosti.

Vdorov pa je bilo kar precej v zadnjem času.

Trditev, da vdorov ni mogoče izvesti, bi bila nerealna – v kibernetski varnosti take gotovosti ni. Zavedamo se, da so napadalci pogosto zelo dobro pripravljeni in delujejo strateško – pogosto so prisotni v sistemih dalj časa, preden izvedejo glavni napad. Zato dajemo velik poudarek zgodnjemu odkrivanju in hitremu odzivu. Pri tem nam pomagajo tudi sodobna orodja z vključenimi elementi umetne inteligence, ki omogočajo zaznavo nepravilnosti in sprožitev prvih ukrepov še preden pride do večje škode. Seveda pa mora biti vsaka avtomatizirana odločitev tehtno ocenjena – izklop uporabniške naprave je nekaj povsem drugega kot denimo izklop daljnovoda. Ključno je torej ravnovesje med odzivnostjo in odgovornim upravljanjem.

Umetna inteligenca pomaga tudi hekerjem, kajne?

Z razvojem kvantnih računalnikov bomo v prihodnosti priča pomembnim premikom – tako na področju zmogljivosti obdelave podatkov kot tudi pri varnostnih vprašanjih. Danes so sodobni varnostni protokoli še razmeroma učinkoviti pri zaščiti dostopa do podatkov – na primer dešifriranje trdih diskov brez ustreznih ključev ali gesel je zelo zahtevno. Vendar kvantni računalniki obljubljajo takšno procesorsko moč, da bi lahko v teoriji v zelo kratkem času razbili kriptografske zaščite, ki danes veljajo za varne. To nas postavlja pred novo varnostno paradigmo.

Potrebe narekujejo tehnologijo, tehnologija pa narekuje potrebe. FOTO: Leon Vidic/Delo

Vprašanje ni le, kako zaščititi podatke v prihodnosti, ampak tudi, kaj vse iz preteklosti bi lahko ponovno postalo dostopno – podatki, ki so bili morda pozabljeni ali arhivirani, a še vedno občutljivi. Zato že danes potekajo raziskave na področju postkvantne kriptografije – z razvojem zaščitnih metod, ki bodo odporne tudi na kvantne napade. Gre za področje, kjer bo treba hitro vzpostaviti ravnotežje med tehnološkim napredkom in zaščito digitalne zasebnosti ter varnosti. Ključno bo, da nanj ne gledamo zgolj kot na grožnjo, ampak kot na priložnost za preoblikovanje standardov, ki bodo kos prihodnjim izzivom.

Elektrike ne bi smeli ciljati, saj ta omogoča vse.

To je res – elektrika je temelj sodobne družbe, saj omogoča delovanje praktično vseh ključnih sistemov. A vpliv napada je vedno odvisen od cilja napadalca. Tudi če električni mrk ni neposredni namen, lahko povzroči verigo posledic, ki jih napadalec sploh ni načrtoval. S hitro rastjo digitalizacije in avtomatizacije v industriji, storitvah in vsakdanjem življenju se ta tveganja dodatno povečujejo. Zato varnosti namenjamo stalno pozornost. Ključno je, da se v primeru incidenta odzovemo hitro in usklajeno – in da zaposleni že vnaprej vedo, kako ravnati. V kriznih trenutkih ni prostora za improvizacijo, saj je stres že sam po sebi velik. V našem varnostnem centru imamo vzpostavljene jasne postopke za različne scenarije – od kraje telefona ali prenosnika do resnejših primerov, kot je vdor v strežniški sistem. Poleg tega imamo pripravljen tudi celovit akcijski načrt, ki določa odgovornosti in korake v primeru kakršnegakoli večjega varnostnega dogodka. Vse to prispeva k večji odpornosti in hitremu okrevanju, če do incidenta pride.

Omrežje bo tudi treba okrepiti.

Potrebe po električni energiji se hitro povečujejo – tako zaradi širše elektrifikacije kot tudi zaradi rasti digitalne infrastrukture. Podatkovni centri so pri tem eden največjih porabnikov, njihova zmogljivost in število pa stalno naraščata. V nekaterih državah so potrebe po energiji že tolikšne, da razmišljajo oziroma gradijo nove energetske vire, vključno z jedrskimi elektrarnami. Naloga, s katero s e med drugim ukvarjamo v družbi, je tudi iskanje primernih lokacij za podatkovne centre.

Podatkovni centri na drugi strani sveta bodo malce prepočasni za vse aplikacije in drugo?

Število podatkovnih centrov hitro narašča, še posebej za potrebe umetne inteligence. Ti sistemi porabijo ogromno energije, klasično hlajenje s klimatskimi napravami pa pogosto ne zadostuje več. Zato se vse bolj uveljavlja vodno in potopno hlajenje, ki omogoča učinkovitejše odvajanje toplote in stabilno delovanje tudi pri zelo visokih obremenitvah.

To daje veliko novih možnosti za izrabo geotermalne energije in za ogrevanje?

Da, nove tehnologije res odpirajo veliko priložnosti, tudi za boljšo izrabo geotermalne energije in sekundarno rabo toplote, denimo za ogrevanje. Potrebe in rešitve se ves čas razvijajo. Danes omrežje pregledujemo z droni, kar je prej zahtevalo fizično delo na drogovih. Umetna inteligenca pa te podatke analizira. V prihodnje bomo vključili tudi satelitske posnetke za spremljanje pozidave in rasti vegetacije ob daljnovodih.