Irina Slav
Después de un comienzo lento, la industria del petróleo y el gas parece estar ansiosa por adoptar todo tipo de tecnología digital, ya que ayuda a las compañías a mantener los costos bajos y al mismo tiempo aumenta la eficiencia. La inteligencia artificial está siendo considerada como la respuesta a todos los problemas o, Al menos, una mejor respuesta a muchos problemas que los enfoques anteriores. Y está madurando.
En primer lugar, hay que decir que muchas de las personas que hablan de AI con entusiasmo no quieren decir literalmente inteligencia artificial, Como en un sistema autónomo capaz de tomar decisiones por sí mismo. Lo que más comúnmente significan son algoritmos predictivos y analíticos, y el proceso que permite el despliegue en una gran variedad de tareas en la industria ascendente: aprendizaje automático.
Si bien el bombo es considerable, no todo es sin mérito. El cofundador y director ejecutivo de oiltech statup OilX, Florian Thaler, dijo a Oilprice que “en medio de las exageraciones generales, de hecho hay un cambio de época: “El crecimiento exponencial actual en los datos de petróleo de sensores y satélites no tiene precedentes y no muestra ningún signo de desaceleración”.
Pero estos datos deben ser limpios y de alta calidad, explica Thaler. Una vez que la calidad y fiabilidad de los datos recopilados son lo suficientemente buenos, Los datos se pueden utilizar para crear una plataforma completa basada en el aprendizaje automático que funcione efectivamente como analista digital de petróleo. Y esta es solo una aplicación de aprendizaje automático, a menudo se refiere incorrectamente como AI.
Algunos creen que 2019 es el año que marcará el avance de AI a la práctica desde la teoría. Uno de estos expertos optimistas es Jan Ren, El director ejecutivo del desarrollador de software Atomiton.
Ren le dijo a Mark Venables de Forbes que “Lo más importante que te impactará como compañía es que la inteligencia artificial va a pasar de la teoría a la práctica. Hasta ahora ha sido sobre todo teórico, Pero la gente no entiende cómo hacerlo y lo que puede hacer. Creo que ahora la gente entiende su potencial y se están realizando e implementando más proyectos. La industria de la infraestructura comenzará a empujar la IA desde el cómo, el técnico, al qué, lo que significa que la IA será reconocida por los problemas que ha resuelto en lugar de los datos que recopila “.
Esto es bastante general en lo que respecta a los pronósticos, pero aquí hay algo más específico: El aprendizaje automático se puede implementar en más de un área de la industria. En el campo, por ejemplo, puede ayudar a los productores de petróleo y gas a ver cómo cambiará el rendimiento de un pozo con el tiempo.
“Tenemos muchos puntos de datos y asumimos que si el pozo se ha producido lo suficiente, se comportará como lo han hecho otros pozos en el pasado. … Una red neuronal es una manera que nos permite hacer esto de alguna manera”, El analista senior de Rystad Energy en esquisto, Alexandre Ramos-Peon, le dijo recientemente a Velda Addison de EPMag. Añadió, sin embargo, que “esta técnica solo parece funcionar para pozos que tienen un pronóstico de producción suficientemente largo”.
Esto tiene mucho sentido, por supuesto: Cuantos más datos históricos tengas, las predicciones más precisas para el futuro rendimiento de pozo que podría hacer, especialmente si cuenta con la ayuda de algoritmos. Y estos algoritmos son ahora tan sofisticados, según Ramos-Peon, que “simplemente arrojas toda esta información a la computadora y se entrenará de alguna manera para adivinar el mejor valor para que la precisión sea lo más alta posible”.
Se estima que el mercado de la IA en petróleo y gas alcanzará los US US$2.85 mil millones para 2022, Creciendo en una tasa de crecimiento anual compuesta de 12.66 por ciento. No es de extrañar, dada la rapidez con la que evoluciona la tecnología y la cantidad de aplicaciones que podría tener en el petróleo y el gas.
Ren cree que el próximo año desmitificará el concepto de inteligencia artificial a medida que la adopción se expanda y la confianza hacia el concepto crezca junto con la comprensión de cómo funciona. Por supuesto, este desarrollo no es en absoluto seguro: La ciberseguridad es tanto un problema en el petróleo y el gas. —De no más —Como en cualquier otra industria.
