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首席数据科学家谈能源行业AI应用现状

发布时间:2021-09-13 11:00:01人气:
本文摘要:第一原理(First-principles)。科学与工程技术在整个能源行业中一直占据主导职位但恒久积累的惯性导致不少专业人士难以大规模思考并实施数据科学与AI解决方案。 泉源 | Forbes 能源行业属于高技术驱动性行业。由于需要在严苛的条件下处置惩罚大型设备中的各种自然资源数据石油与天然气行业恒久使用数据及分析技术提高流程效率。近年来能源行业企业开始加大对各种AI的投入应用通过多种方式做出探索试图相识如何进一步提升能源使用效率。

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第一原理(First-principles)。科学与工程技术在整个能源行业中一直占据主导职位但恒久积累的惯性导致不少专业人士难以大规模思考并实施数据科学与AI解决方案。

泉源| Forbes

能源行业属于高技术驱动性行业。由于需要在严苛的条件下处置惩罚大型设备中的各种自然资源数据石油与天然气行业恒久使用数据及分析技术提高流程效率。近年来能源行业企业开始加大对各种AI的投入应用通过多种方式做出探索试图相识如何进一步提升能源使用效率。随着大数据技术、低成本盘算资源以及七大AI应用模式的广泛普及能源行业得以更全面、更便捷地从AI及ML中获取实际价值。

Halliburton公司首席数据科学家兼技术研究员Satyam Priyadarshy博士(如上图)表现在能源行业这一受到严格羁系的领域内人工智能的接纳往往面临诸多奇特挑战本文中他分享了已往十年以来能源行业在数据使用方式层面的变化关于AI及ML的详细使用案例以及各地域战略目标给AI技术带来的整体影响。

AI技术现在在能源行业拥有哪些实际应用?

Satyam Priyadarshy博士: 能源行业一直在业务生命周期中的各个环节使用数据科学与AI解决方案而且此前已经获得了差别水平的乐成。

但随着大数据技术的全面普及这类方案在能源行业中的扩展规模与部署规模也在不停增长。例如现在企业可以使用无人机拍摄的视频实时分析传送管道泄漏情况、太阳能板上的灰尘规程量或者风力轮机叶片的弯曲水平。

我们率先以石油与天然气行业的非结构化数据为基础构建起自然语言编程算法并部署AI解决方案旨在淘汰资金浪费并以近实时方式建设具备可操作性的洞见。能源行业现在已经在凌驾100种场景下部署商业用例通过简朴集群到庞大的深度学习算法发生差别水平的经济价值。获得乐成的一大焦点标志在于iEnergy(石油与天然气行业的首套混淆云解决方案)等云平台的开发与部署以及OpenEarh.community行业开放会见平台的正式上线。

现在能源行业在应用AI方面面临着哪些现实挑战?

Satyam Priyadarshy博士: 现在能源行业在应用人工智能及数据科学方面的挑战可以归纳综合为“FEAR”其中包罗的四大主要挑战划分为:

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随着大数据技术、低成本盘算资源以及七大AI应用模式的广泛普及能源行业得以更全面、更便捷地从AI及ML中获取实际价值。

新兴技术的生长(Evolutionary)程序与行业中的实际应用情况不符。事实证明正是由于这种技术空缺导致行业不得不浪费大量时间与资源搜索能够建设能源数据科学模型所需要的数据集。

如果这方面空缺得不到填补AI在能源行业中的影响始终难以扩大。

以往的成就(Accomplishment)掩盖了新兴解决方案的真正意义从业内人士的评论看法中可以显着看出能源行业一直是高性能盘算与海量数据分析领域的先驱。

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面临如此根深蒂固的思维模式与自然反映(Reactive)数据科学与AI要想真正在解决效率问题方面发挥作用首先需要推动行业履历一场深刻的转型与厘革。

您如何看待已往十年来能源行业中数据使用方式的变化?

Satyam Priyadarshy博士:数十年来能源行业一直在缔造种种多维、多元且多样化的数据集。但纵然是在今天从海量数据中获取价值仍是一项严苛的挑战。已往十年以来大数据技术、云盘算范式以及平台方法的快速成熟与全面普及使得行业数据的实际应用获得长足进步。

但就价值优化与最大化而言能源行业距离建设“数据原生业务”另有很长的路要走。

从石油与能源行业的角度来看处置惩罚数据与人工智能问题有哪些实际挑战?

Satyam Priyadarshy博士: 凭据麦肯锡公司的研究效果CNBC曾在2015年3月揭晓一篇陈诉。


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