La industria del petróleo y el gas se sube al carro de la IA generativa
Lejos de Microsoft y Google del mundo, una industria centenaria (la del petróleo y el gas) espera que la inteligencia artificial generativa haga que la producción de petróleo sea más eficiente y más fácil para su fuerza laboral.
Mucho antes de la moda actual en torno a la IA generativa (Gen AI), el sector energético empleaba la inteligencia artificial tradicional mediante el uso de datos para identificar depósitos de petróleo y gas.
Pero la industria ve un potencial aún mayor para ahorrar dinero, reducir los accidentes y reducir los gases de efecto invernadero a través de Gen AI, que aumenta y diversifica exponencialmente los datos que se pueden analizar.
Los nuevos programas de IA también pueden emplearse ampliamente en la fuerza laboral en lugar de limitarse a programadores y analistas de datos, como ha sido el caso con la IA tradicional.
«Extraer estos datos de las copiosas cantidades de datos generados por las actividades de perforación ha planteado históricamente un desafío importante para los líderes de la industria», escribió recientemente Tim Hafke, especialista en marketing de contenidos de AlphaSense. «Ahí es donde entra en juego la generación de IA».
En los últimos años, la industria transformadora, que incluye refinerías que procesan petróleo crudo para convertirlo en gasolina, ha dependido cada vez más de los llamados gemelos digitales, réplicas modeladas por computadora de instalaciones reales.
Permiten a las empresas ejecutar simulaciones para evaluar problemas operativos en instalaciones de la vida real, mitigar peligros potenciales y realizar mantenimiento predictivo (PdM).
PdM utiliza datos históricos y actuales para proyectar el rendimiento futuro y determinar cuándo se deben retirar las piezas para mantenimiento o reemplazarlas.
El vicepresidente de Microsoft, Matthew Kerner, ve esto como un punto de entrada a la IA generativa, una forma de «explicar por qué el modelo predictivo está haciendo esa predicción» y proporcionar contexto para abordar mejor la situación, explicó durante una mesa redonda en la conferencia sobre energía CERAWeek.
«La IA de generación es útil como complemento a otros sistemas de IA más predictivos», dijo Kerner.
Los chatbots de próxima generación similares al mundialmente famoso ChatGPT también pueden ser de ayuda para los empleados en el terreno, dijo Rob McGreevy, de la empresa de software industrial Aveva, durante el panel.
El chatbot lleno de datos podría permitir a los trabajadores de campos petroleros o refinerías que encuentren un problema medir las condiciones atmosféricas como la humedad y el rendimiento operativo como la presión en la boca del pozo para diagnosticar rápidamente el problema, dijo McGreevy.
Obtener un informe detallado en segundos permite una solución rápida, ahorrando tiempo y dinero en el proceso.
Durante el mantenimiento de la refinería, «estás poniendo a las personas en situaciones peligrosas para trabajar. Si puedes hacer esos cambios más rápido, te estás exponiendo a menos riesgo», dijo Matthew Babin, jefe de energía y recursos naturales de la empresa de software Palantir Technologies. .
La Gen AI puede proporcionar «contexto a las personas que están en el proceso de tomar una decisión, incluso si está fuera de su área de especialización», dijo Babin.
«Entonces, si soy ingeniero de yacimientos, no tengo que saber sobre mantenimiento, pero sí tengo que saber sobre mantenimiento cuando miro cómo va a funcionar ese recurso y cuánto le costará a mi organización», Babin agregado.
Las instalaciones petroleras se revisan periódicamente o se desconectan para su mantenimiento.
Una interfaz Gen AI proporciona «acceso a un manual de mantenimiento, para que pueda ver cómo se debe realizar el mantenimiento de esa pieza del kit», todo en un inglés sencillo, gracias a un chatbot, dijo McGreevy.
Un sistema de este tipo también podría facilitar el propio trabajo de reparación, eliminando las conjeturas a la hora de tomar decisiones.
Por ejemplo, la tecnología permitiría a una empresa utilizar un modelo informático de una instalación para determinar si hay suficiente espacio para usar una escalera o instalar un andamio, dijo McGreevey.
McGreevy dijo que también podría ayudar a los nuevos empleados: «Creo que podemos acortar drásticamente el tiempo que tardan las personas que se incorporan a ser competentes para operar de forma segura estas instalaciones a escala».
Una mayor eficiencia vinculada a la Gen AI también crea una oportunidad de reducir la huella de carbono de una instalación petrolera. Pero hacer funcionar esta tecnología también requiere enormes cantidades de electricidad, principalmente en los centros de datos.
© 2024 AFP