Por Andreas Exarheas – 12 de junio de 2023 (Rigzone)
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La IA generativa tendrá un profundo impacto en todas las industrias.
Eso es lo que Amazon Web Services (AWS) cree, según Hussein Shel, un tecnólogo empresarial de energía de la compañía, quien dijo que Amazon ha invertido mucho en el desarrollo y despliegue de inteligencia artificial y aprendizaje automático durante más de dos décadas tanto para clientes servicios y operaciones internas.
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“ Ahora vamos a ver la próxima ola de adopción generalizada del aprendizaje automático, con la oportunidad de reinventar cada experiencia y aplicación del cliente con IA generativa, incluida la industria energética”, dijo Shel a Rigzone.
“AWS ayudará a impulsar esta próxima ola al hacer que sea fácil, práctico y rentable para los clientes usar IA generativa en sus negocios en las tres capas de la pila de tecnología, incluida la infraestructura, las herramientas de aprendizaje automático y la IA especialmente diseñada. servicios”, agregó.
Al observar algunas de las aplicaciones y los beneficios de la IA generativa en la industria energética, Shel destacó que AWS considera que la tecnología desempeña un papel fundamental en el aumento de la eficiencia operativa, la reducción de la exposición a la salud y la seguridad, la mejora de la experiencia del cliente, la minimización de las emisiones asociadas con la producción de energía, y acelerar la transición energética.
“Por ejemplo, la IA generativa podría desempeñar un papel fundamental para abordar la seguridad del sitio operativo”, dijo Shel.
“Las operaciones de energía a menudo ocurren en entornos remotos y, a veces, peligrosos y riesgosos. La industria tiene soluciones buscadas desde hace mucho tiempo que ayudan a reducir los viajes al campo, lo que se correlaciona directamente con la reducción de la exposición a la salud y la seguridad de los trabajadores”, agregó.
“La IA generativa puede ayudar a la industria a lograr avances significativos hacia este objetivo. Las imágenes de las cámaras estacionadas en las ubicaciones de campo se pueden enviar a una aplicación de IA generativa que podría buscar posibles riesgos de seguridad, como válvulas defectuosas que provoquen fugas de gas”, continuó.
Shel dijo que la aplicación podría generar recomendaciones para equipos de protección personal y herramientas y equipos para trabajos de reparación, y destacó que esto ayudaría a eliminar un viaje inicial al campo para identificar problemas, minimizar el tiempo de inactividad operativo y también reducir la exposición a la salud y la seguridad.
“Otro ejemplo es el modelado de yacimientos”, señaló Shel.
“Los modelos generativos de IA se pueden usar para el modelado de yacimientos mediante la generación de modelos de yacimientos sintéticos que pueden simular el comportamiento del yacimiento”, agregó.
“Los GAN son una técnica de IA generativa popular que se utiliza para generar modelos de yacimientos sintéticos. La red generadora de la GAN está entrenada para producir modelos de reservorios sintéticos que son similares a los reservorios del mundo real, mientras que la red discriminadora está entrenada para distinguir entre modelos de reservorios reales y sintéticos”, continuó.
Una vez que se entrena el modelo generativo, se puede usar para generar una gran cantidad de modelos de yacimientos sintéticos que se pueden usar para la simulación y optimización de yacimientos, reduciendo la incertidumbre y mejorando el pronóstico de producción de hidrocarburos, afirmó Shel.
“Estos modelos de yacimientos también se pueden usar para otras aplicaciones energéticas donde la comprensión del subsuelo es fundamental, como la captura y el almacenamiento geotérmico y de carbono”, dijo Shel.
Al destacar un tercer ejemplo, Shel señaló un asistente digital generativo basado en IA.
“El acceso a los datos es un desafío continuo que la industria energética busca superar, especialmente considerando que gran parte de sus datos tienen décadas de antigüedad y se encuentran en varios sistemas y formatos”, dijo.
“Las empresas de petróleo y gas, por ejemplo, tienen décadas de documentos creados a lo largo del flujo de trabajo del subsuelo en diferentes formatos, es decir, PDF, presentaciones, informes, memorandos, registros de pozos, documentos de Word, y encontrar información útil lleva una cantidad considerable de tiempo”. añadió.
“Según uno de los cinco principales operadores, los ingenieros pasan el 60 por ciento de su tiempo buscando información. Ingerir todos esos documentos en una solución basada en IA generativa aumentada por un índice puede mejorar drásticamente el acceso a los datos, lo que puede llevar a tomar mejores decisiones más rápido”, continuó Shel.
Cuando se le preguntó si pensaba que todas las compañías de petróleo y gas usarán la IA generativa de alguna manera en el futuro, Shel dijo que sí, pero agregó que es importante enfatizar que aún es pronto cuando se trata de definir el impacto potencial de la IA generativa en la industria de la energía
“En AWS, nuestro objetivo es democratizar el uso de la IA generativa”, dijo Shel a Rigzone.
“Para hacer esto, brindamos a nuestros clientes y socios la flexibilidad de elegir la forma en que desean construir con IA generativa, como construir sus propios modelos básicos con una infraestructura de aprendizaje automático especialmente diseñada; aprovechando modelos de base pre-entrenados como modelos base para construir sus aplicaciones; o use servicios con IA generativa incorporada sin requerir ninguna experiencia específica en modelos básicos”, agregó.
“También proporcionamos una infraestructura rentable y los controles de seguridad correctos para ayudar a simplificar la implementación”, continuó.
El representante de AWS destacó que la IA aplicada a través del aprendizaje automático será una de las tecnologías más transformadoras de nuestra generación, “abordando algunos de los problemas más desafiantes de la humanidad, aumentando el rendimiento humano y maximizando la productividad”.
Como tal, el uso responsable de estas tecnologías es clave para fomentar la innovación continua, destacó Shel.
AWS participó en el reciente evento de la Convención de ciencia de datos de la Sección Internacional de la Costa del Golfo de la Sociedad de Ingenieros de Petróleo (SPE) en Houston, Texas, al que asistió el presidente de Rigzone. El evento, que se describe como el evento insignia anual del Grupo de estudio de análisis de datos de SPE-GCS, acogió a representantes de los sectores de energía y tecnología.
El mes pasado, en un comunicado enviado a Rigzone, GlobalData señaló que el aprendizaje automático tiene el potencial de transformar la industria del petróleo y el gas .
“El aprendizaje automático es un campo de rápido crecimiento en la industria del petróleo y el gas”, dijo GlobalData en el comunicado.
“En general, el aprendizaje automático tiene el potencial de mejorar la eficiencia, aumentar la producción y reducir los costos en la industria del petróleo y el gas”, agregó la compañía.
En un informe sobre aprendizaje automático en petróleo y gas publicado en mayo, GlobalData destacó a varios “jugadores clave”, incluidos BP, ExxonMobil, Gazprom, Petronas, Rosneft, Saudi Aramco, Shell y TotalEnergies.
En declaraciones a Rigzone a principios de este mes , Andy Wang, fundador y director ejecutivo de la empresa de soluciones de datos Prescient, dijo que la ciencia de datos es el futuro del petróleo y el gas.
Wang destacó que las ciencias de datos incluyen muchas herramientas de datos, incluido el aprendizaje automático, que señaló que será una parte importante del futuro del sector. Cuando se le preguntó si pensaba que cada vez más compañías petroleras adoptarían la ciencia de datos y el aprendizaje automático, Wang respondió positivamente en ambos aspectos.
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En noviembre de 2022, OpenAI, que se describe a sí misma como una empresa de investigación e implementación de IA cuya misión es garantizar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad, presentó ChatGPT. En un comunicado publicado en su sitio web el 30 de noviembre del año pasado, OpenAI dijo que ChatGPT es un modelo hermano de InstructGPT, que está capacitado para seguir una instrucción en un aviso y brindar una respuesta detallada.
En abril de este año, Rigzone analizó cómo ChatGPT afectará los trabajos de petróleo y gas. Para ver ese artículo, haga clic aquí .
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