Por World oil – 04 de noviembre de 2021
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Halliburton Company lanzó el servicio en la nube DS365.ai para ayudar a los clientes a acelerar su transformación digital con automatización inteligente. DS365.ai ofrece modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) específicos de la industria para mejorar la productividad, la eficiencia operativa y aumentar el valor de los activos.
DS365.ai se ejecuta en la plataforma de datos OSDU ™ y utiliza la arquitectura interoperable y escalable de iEnergy® Cloud. Esto permite a los científicos ciudadanos, ingenieros de datos y científicos de datos diseñar, desarrollar e implementar modelos de IA a escala. Los usuarios pueden entrenar rápidamente modelos de aprendizaje automático prediseñados o crear e implementar soluciones para mejorar los flujos de trabajo del subsuelo, la perforación y la producción. Los usuarios pueden consumir estos modelos como microservicios independientes o en aplicaciones DS365.ai como Interpretación de litología asistida, Motor sísmico e Ingeniería de pozos en tiempo real.
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“Estamos entusiasmados de presentar DS365.ai, un primer enfoque de la industria para extraer rápidamente conocimientos de los silos de datos en un momento en que los científicos de datos necesitan aceleradores específicos de dominio para profundizar los conocimientos y las operaciones requieren inversiones en ciencia de datos para escalar e interoperar con las herramientas existentes”, dijo Nagaraj Srinivasan, vicepresidente senior de Landmark, Halliburton Digital Solutions and Consulting. “Los modelos DS365.ai ofrecen valor operativo en docenas de proyectos exitosos para clientes de todos los tamaños”.
Con más de 70 proyectos y más de 60 modelos AI / ML implementados a escala, DS365.ai proporciona un rápido retorno de la inversión. Ejemplos de valor generado incluyen una compañía petrolera nacional que predijo fallas de levantamiento artificial, lo que ahorró $ 4 millones en 60 pozos. Además, un IOC en América Latina implementó una metodología de conversión sísmica ML para reducir la incertidumbre que condujo a una reducción del 70 por ciento en el tiempo del ciclo de modelado.
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