Kan kunstig intelligens brukes til å forandre energibransjen? Ja, men selv om det ser lovende ut, vil løsningene bare være så gode som dataene du mater dem med. Her er noen potensielle bruksområder du kan la deg inspirere av.
Mulighetene knyttet til kunstig intelligens og dataanalyse i energisektoren er enorme. Teknologien har potensial til å kutte kostnader drastisk, effektivisere hele verdikjeden innen olje og gass, bidra til å redusere risiko og nedetid og øke kontroll og lønnsomhet.
Er alt bra, da? Selv om jeg merker en stor interesse i bransjen, er den harde sannheten at det ikke finnes noen hyllevare med generativ AI for å transformere et energiselskap. Du må begynne å investere i forskning og utvikling, involvere partnere og spesialister, skape en visjon, bygge POC-er og løsninger - og deretter finne ut hvordan du skal skalere.
Rens dataene dine først
Hvor skal man begynne? Mens standarden tidligere har vært å fokusere på å lagre nesten alle data, tror jeg veien videre er både en ovenfra-og-ned- og en nedenfra-og-opp-tilnærming. Vi har sett gang på gang at det å jobbe fra datakilder og oppover ofte ikke gir verdi. Vi bør heller bygge et konsept, verifisere at dette vil gi verdi, og deretter bygge et MVP (minimum value product) med syntetiserte data for å sjekke at det er teknisk og funksjonelt gjennomførbart.
Når dette er bekreftet, går man videre med å samle inn data der de allerede finnes, og lage en implementering der de ikke finnes, ved hjelp av proxy- og syntetiserte data mens man venter - alt for å komme raskt frem til et skalerbart og verdiskapende produkt.
Når det gjelder dataene du har, må du imidlertid først rense dataene dine. Å ha tilgang til nøyaktige, tilgjengelige og pålitelige data er en avgjørende faktor når det gjelder å innovere med generativ AI. Bedrifter som gikk gjennom en grundig datahåndteringsprosess for ti år siden, da maskinlæring ble lansert, er godt posisjonert til å dra nytte av AI.
AI-anvendelser innen energibransjen
Energiselskaper bruker og utforsker allerede kunstig intelligens og dataanalyse for å hente ut effektivitetsgevinster og løse utfordringer:
- Kvalitetsinspeksjoner forbedres med intelligent videoanalyse basert på bilder og videoer fra droner og ROV-er (fjernstyrte undervannsfarkoster).
- Datamønstre basert på loggere fra drifts-, sensor- og maskindata, IoT og data om hvordan ulike leverandører har prestert, brukes til å forbedre kvaliteten på tjenester og drift.
- Kunstig intelligens og dataanalyse forbedrer etterspørselsprognoser og reduserer nedetid og tap i prosjekter. Dette omfatter bruk av data fra digitale tvillinger, fjernstyrte operasjoner, kontrollsentre, eiendeler og annen tilstandsbasert overvåking.
- Det er behov for ny teknologi i skjæringspunktet mellom maskinvare, programvare og kunstig intelligens, på kanten og koblet til skyen, for å erobre fremvoksende områder som overholdelse av miljø- og biodiversitetsregler, nye måter å overvåke eiendeler og omgivelser på og tidlig oppdagelse av farer.
- Nye måter å lage digitale tvillinger på, som kombinerer 3D, AI-simuleringer og sanntidsobservasjoner for å planlegge, gjennomføre og drive prosjekter bedre, er et naturlig neste skritt for bransjen.
For å lykkes må du se forbi den noe siloaktige tilnærmingen både i energi- og IT/digitalbransjen, som for det meste er rådende i dag, og skape samskapingspods med tverrfaglige team på tvers av offshore engineering, konstruksjon, programvareutvikling og AI-teknikk.
Neste stopp: generativ AI
Selv om mange av initiativene innen generativ AI fortsatt er små i bransjen, skjer utviklingen nå med lysets hastighet. Blant de potensielle bruksområdene er en kombinasjon av dyp læring, maskinlæring og generativ AI for drift av operasjoner til sjøs, AI-drevne miljøovervåkingssystemer eller data i flere lag som er basert på AI og som utnytter geospatial fjernmåling, satellitt-/dronedata sammen med værvarsler for å gi ny innsikt. Vi har allerede utviklet konsepter på dette området som gir svært lovende resultater, og nå trenger vi bare å få fart på investeringene og skalere disse løsningene.
Noen av mulighetene som er tilgjengelige ved å koble generativ AI med private datasett, er mulighetene for å få mer presise svar i en domenekontekst. Ved å utnytte datasett fra Azure Data Manager for Energy og kombinere dem med Microsoft Copilot, kan du for eksempel hente data fra en rekke kilder innenfor domenet ditt og få tilgang til relevant informasjon uten tidligere kunnskap om de underliggende dataene, noe som gir en godt trent privat LLM (stor språkmodell).
Er du klar til å forvandle energiselskapet ditt med kunstig intelligens? For å høste alle fordelene må du begynne med å rense dataene dine, rive ned datasiloer og migrere data og systemer til skyen. Leverandører som ligger lengst fremme, vil kunne ta bedre informerte beslutninger, kutte vedlikeholdskostnader og automatisere oppgaver for å øke den samlede lønnsomheten.
Finn ut mer om Cognizants tjenester innen olje og gass her.
