L'industria petrolifera e del gas si lancia sul carro degli AI generativi

L'industria petrolifera e del gas si lancia sul carro degli AI generativi

> Lontano dai colossi come Microsoft e Google, un'industria secolare—quella del petrolio e del gas—spera che l'intelligenza artificiale generativa possa rendere la produzione di petrolio più efficiente e meno gravosa per la sua forza lavoro.

L'industria del petrolio e del gas guarda con ottimismo alle potenzialità dell'intelligenza artificiale generativa, sperando possa migliorare l'efficienza e semplificare il lavoro del personale operativo.

Anche se la tecnologia AI tradizionale è da tempo in uso nel settore energetico per individuare giacimenti di petrolio e gas, l'AI generativa promette di ottimizzare ulteriormente le operazioni, ridurre gli infortuni e abbattere le emissioni di gas serra grazie alla sua capacità di analizzare una quantità esponenzialmente maggiore di dati.

Le nuove applicazioni AI possono essere implementate in vari ambiti della forza lavoro, superando i confini precedentemente riservati a programmatori e analisti di dati. "Estrarre questi dati dalle ingenti quantità generate dalle attività di perforazione è sempre stato una sfida significativa per i leader del settore," ha dichiarato Tim Hafke, specialista di content marketing presso AlphaSense.

Negli ultimi anni, l'industria a valle, che comprende le raffinerie che trasformano il petrolio grezzo in benzina, si è sempre più affidata ai cosiddetti gemelli digitali, ovvero replica informatiche di impianti reali. Questi permettono di eseguire simulazioni per valutare problematiche operative, mitigare rischi potenziali e attuare una manutenzione predittiva. Quest'ultima si basa su dati storici e attuali per proiettare le prestazioni future e determinare quando effettuare manutenzioni o sostituzioni.

Durante CERAWeek, una conferenza del settore energetico, Matthew Kerner, vicepresidente di Microsoft, ha spiegato che l'AI generativa può "fornire spiegazioni sul perché il modello predittivo sta facendo quelle previsioni", facilitando un miglior intervento sul problema.

I chatbot di nuova generazione, simili al noto ChatGPT, possono essere utili per il personale di terra, come ha sottolineato Rob McGreevy, di Aveva, durante il panel. Questi strumenti, ricchi di dati, potrebbero permettere ai lavoratori di campo di rilevare condizioni atmosferiche e performance operative, diagnosticando rapidamente i problemi.

Matthew Babin, responsabile dell'energia e delle risorse naturali in Palantir Technologies, ha evidenziato le riduzioni del rischio associate a lavori di manutenzione più veloci: "Meno tempo di manutenzione significa minor esposizione al rischio per le persone."

L'AI generativa può offrire "contesti utili per chi deve prendere decisioni, anche al di fuori della sua area di competenza," ha aggiunto Babin. Un ingegnere dei giacimenti, per esempio, potrebbe non conoscere i dettagli della manutenzione, ma ne deve essere a conoscenza quando valuta come una risorsa influenzerà le prestazioni e i costi della sua azienda.

Un'interfaccia AI generativa potrebbe anche facilitare il lavoro di manutenzione stessa, semplificando processi decisionali che altrimenti potrebbero richiedere approcci più complicati.

McGreevy ha suggerito che la tecnologia AI può ridurre significativamente i tempi necessari affinché i nuovi dipendenti diventino operativi, migliorando la sicurezza e la scala operativa degli impianti. Nonostante i vantaggi in termini di efficienza e impronta di carbonio, il funzionamento di tali tecnologie richiede enormi quantità di energia, principalmente nei data center.

Le aspettative dell'industria del petrolio e del gas verso l'intelligenza artificiale generativa sono quindi elevate, prospettando un futuro dove la sicurezza e l'efficienza possono andare di pari passo con l'innovazione tecnologica.

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