Τα οφέλη και τις προκλήσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης στον κλάδο πετρελαίου και φυσικού αερίου προσδιορίζει και αναλύει η Mornigstar DBRS, ένας από τους μεγαλύτερους οίκους πιστοληπτικής αξιολόγησης μαζί με την Standard &Poor’s, τη Moody’s και τη Fitch. Στα οφέλη της ΑΙ συγκαταλέγεται η αυτοματοποίηση στη ροή εργασιών, η ενίσχυση της ακρίβειας στην ανάλυση δεδομένων και η στενή παρακολούθηση των λειτουργιών σε πραγματικό χρόνο ώστε οι εταιρείες να μπορούν να προβλέπουν ενδεχόμενες αποτυχίες των ηλεκτρονικών συστημάτων τους, επισημαίνει η Mornigstar DBRS.

Στις προκλήσεις που, ενδεχομένως, να αντιμετωπίσει ο κλάδος πετρελαίου και φυσικού αερίου στην υιοθέτηση εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης περιλαμβάνεται η αυξανόμενη απειλή κυβερνοεπιθέσεων αλλά και ο ανταγωνισμός για ταλαντούχα και εξειδικευμένα στελέχη με startups (νεοφυείς επιχειρήσεις) και εταιρείες τεχνολογίας. Μια ακόμη πρόκληση είναι το μέγεθος των επενδύσεων που θα χρειαστούν οι εταιρείες ορυκτών καυσίμων προκειμένου να καταφέρουν να ενσωματώσουν εφαρμογές ΑΙ και να εφαρμόσουν προγράμματα ανάπτυξης.

Αν και ο κλάδος πετρελαίου και φυσικού αερίου υιοθετούν συστήματα ΑΙ – όπως μηχανική μάθηση (ML), ρομποτική και Natural Machine Processing (NPL)- στη λειτουργία τους, η μετάβαση αυτή δεν είναι ούτε τόσο άμεση, ούτε τόσο ταχεία συγκριτικά με τις εταιρείες τεχνολογίας. Παρόλα αυτά, όπως διαπιστώνουν οι αναλυτές της MorningStar DBRS, οι εταιρείες ενέργειας ανακαλύπτουν ολοένα και πιο πολλούς τρόπους για να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη. Ήδη συνεργάζονται με νεοφυείς και τεχνολογικές εταιρείες για να θέσουν σε λειτουργία πιλοτικά προγράμματα.

Μια από τις ευκαιρίες που ανοίγονται με τη χρήση ΑΙ είναι η ανάλυση των υπόγειων στρωμάτων του εδάφους ώστε να εντοπίζονται κατάλληλες περιοχές για γεωτρήσεις και να ενισχύονται οι πιθανότητες για την εύρεση αποθεμάτων πετρελαίου και φυσικού αερίου. Έτσι οι αλγόριθμοι Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να προσθέσουν αξία στις εταιρείες γεωτρήσεων προκειμένου να σχεδιάσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τις δραστηριότητες τους και να διαχειριστούν στο βέλτιστο τα αποθέματα τους.

Υπό αυτό το πρίσμα, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να διαμορφώσουν προβλέψεις, λαμβάνοντας υπόψη παραμέτρους σε πραγματικό χρόνο. Παραδείγματος χάριν, η ΒΡ (British Petroleum) έχει επενδύσει σε μια start-up στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία μιας πλατφόρμας υπολογιστικού νέφους όπου οι μηχανικοί της εταιρείας έχουν τη δυνατότητα να διοχετεύουν γεωλογικά, γεωφυσικά και ιστορικά δεδομένα. Η πλατφόρμα χρησιμοποιεί «ουδέτερα δίκτυα» που διεξάγουν προσομοιώσεις σε μοντέλα αποθεμάτων και παρακολουθούν την κατάσταση των περιουσιακών στοιχείων. Η ΒΡ στοχεύει έτσι στη μείωση του χρόνου για τη συλλογή, την ερμηνεία και την προσομοίωση δεδομένων.

Μια ακόμη χρήση των εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης έγκειται στην προληπτική συντήρηση του μηχανολογικού εξοπλισμού των εταιρειών ορυκτών καυσίμων αντί οι εργασίες να γίνονται κατόπιν εορτής όπως συμβαίνει πολύ συχνά σήμερα. Έτσι θα μπορούν να αποφεύγονται βλάβες στα συστήματα των εταιρειών που αυξάνουν, επίσης, τις λειτουργικές δαπάνες. Παραδείγματος χάριν, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να ενσωματώσουν και να αναλύσουν διαφορετικά δεδομένα, όπως μοντέλα πρόγνωσης των καιρικών συνθηκών, προκειμένου να εντοπίσουν πιθανά σημεία διαρροής στα δίκτυα των εταιρειών.

Όμως, η δυνατότητα διασύνδεσης διαφορετικών συστημάτων και μοντέλων που προσφέρουν οι εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να καταστήσουν πιο ευάλωτες τις εταιρείες ορυκτών καυσίμων σε κυβερνοεπιθέσεις. Η γεωπολιτική αβεβαιότητα έχει οξυνθεί μετά τη ρωσική εισβολή στην Ουκρανία. Σύμφωνα με το πρακτορείο Bloomberg, 21 χάκερς έθεσαν σε στόχο εταιρείες LNG (υγροποιημένου φυσικού αερίου) των ΗΠΑ στα μέσα Φεβρουαρίου του 2022, δηλαδή λίγες ημέρες πριν η Ρωσία κηρύξει πόλεμο στην Ουκρανία. Οπότε ο κλάδος ορυκτών καυσίμων θα πρέπει διαρκώς να επενδύει σε προηγμένες τεχνολογίες κυβερνοασφάλειας και να αναπτύσσει συνεχώς εκπαιδευτικά προγράμματα για υπαλλήλους προκειμένου να είναι θωρακισμένος από αυτούς τους κινδύνους.

Διαβάστε ακόμη