Sep 23, 2024
La IA generativa
Si bien la industria energética ha estado aprovechando la IA tradicional y el aprendizaje automático durante varios años, la IA generativa promete ser una transformación significativa en sí misma y está preparada para transformar el panorama energético mundial.
Shashi Menon/SLB
Mejor modelado, producción optimizada, mayor eficiencia operativa: los beneficios potenciales son muchos. Dada la gran cantidad de datos disponibles, las empresas de energía están bien posicionadas para capitalizar esta oportunidad. ¿Los desafíos? Integración de datos, seguridad y, por supuesto, ética.
En la próxima década, la IA generativa se tejerá en la estructura de nuestras vidas de maneras que solo podemos comenzar a imaginar. Considere el automóvil moderno. Equipado con funciones como monitoreo de puntos ciegos y control de crucero adaptativo, los vehículos ya se consideran máquinas inteligentes, aunque a menudo reaccionan a las situaciones en lugar de anticiparlas. La IA generativa cambiará este paradigma, transformando los automóviles en asesores proactivos que se mantienen en sintonía con nuestras necesidades y entornos.
Imagine un profesional ocupado con una reunión importante a las 8 a.m. al otro lado de la ciudad. Con acceso al calendario del conductor, un automóvil impulsado por IA generativa podría sugerirle salir de casa a las 6:45 a.m. para evitar la congestión de tráfico prevista. A medida que se acerca la hora de salida, el automóvil podría enfriar previamente la cabina en un día caluroso. Cuando el conductor ingresa, podría sugerir un podcast o canal de noticias relevante para el viaje. Este es solo un vistazo de cómo la IA generativa revolucionará el transporte.
La industria energética está al borde de una transformación similar. Si bien la IA tradicional ha sido una herramienta valiosa durante años, la IA generativa tiene el potencial de reformular la forma en que descubrimos, accedemos y producimos energía a partir de una amplia gama de fuentes. Así como nuestros automóviles se están volviendo más inteligentes y asesores, también lo harán nuestros sistemas de energía.
El papel actual de la IA generativa en la industria energética
Al igual que otras industrias, la industria energética ha estado utilizando formas tradicionales de IA y aprendizaje automático durante años para mejorar nuestros procesos y operaciones. La IA generativa traerá una nueva dimensión de capacidad.
La IA tradicional se destaca en tareas como pronóstico, optimización y automatización. Puede analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y hacer predicciones. En el sector energético, por ejemplo, la IA tradicional se utiliza para predecir la demanda de energía, optimizar las operaciones en los pozos y detectar anomalías en los equipos de producción.
La IA generativa, por otro lado, se centra en la creación y la innovación. Puede generar nuevas ideas, códigos y contenidos, e incluso comprender y responder a consultas complejas de forma similar a la humana. Más allá de la previsión, la IA generativa puede diseñar potencialmente nuevos sistemas energéticos, optimizar modelos energéticos complejos o generar soluciones creativas a los desafíos de la industria.
La base de la IA generativa se basa en dos componentes clave:
- Acceso a conjuntos de datos masivos
- La potencia computacional de las GPU para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs).
Con nuestra riqueza de datos sobre producción, consumo e infraestructura, la industria energética está bien posicionada para beneficiarse de la IA generativa.
Si bien las aplicaciones de IA han madurado en varios segmentos de la industria energética, la integración de la IA generativa aún está en sus inicios. Muchas empresas están experimentando con soluciones impulsadas por IA generativa, pero la adopción generalizada y los impactos comerciales tangibles aún están surgiendo.
La buena noticia es que las aplicaciones tradicionales de IA, como el mantenimiento predictivo, la previsión de producción y la optimización de activos, han sentado las bases para capacidades de IA más avanzadas. El sector energético es rico en datos, lo que proporciona un terreno fértil para el desarrollo de la IA. Dicho esto, el potencial de la IA generativa para revolucionar la industria aún no se ha aprovechado por completo.
¿Hacia dónde se dirige la industria energética con la IA generativa?
La industria energética se encuentra al borde de un nuevo paradigma, impulsado por el potencial de la IA generativa. Esta tecnología promete remodelar la industria de maneras profundas, desde la exploración y la producción hasta la distribución y el consumo.
Las posibles aplicaciones de la IA generativa que alteran la industria incluyen las siguientes:
- Descubrimiento y análisis de datos: analice grandes cantidades de datos geoespaciales para identificar áreas de exploración prometedoras, optimizando así los esfuerzos de exploración y reduciendo los costos.
- Modelado del subsuelo: genere múltiples estructuras geológicas para mejorar la interpretación de los datos sísmicos y mejorar la precisión en la identificación de posibles yacimientos de hidrocarburos.
- Simulación de yacimientos: cree múltiples modelos de simulación de yacimientos para desarrollar estrategias de recuperación y permitir predicciones más precisas del rendimiento de la producción.
- Optimización del rendimiento de los pozos: analice los datos de producción no solo para maximizar la recuperación de hidrocarburos y reducir los costos, sino también para sugerir condiciones óptimas de operación del pozo.
- Optimización de las instalaciones: optimice el rendimiento de las instalaciones de producción mediante el análisis de los datos operativos para identificar cuellos de botella o ineficiencias.
- Gemelos digitales: cree representaciones virtuales de activos físicos (desde sensores y herramientas hasta equipos e instalaciones) para permitir el mantenimiento predictivo, optimizar las operaciones y acelerar la toma de decisiones.
- Descarbonización: acelere el desarrollo de tecnologías de energía limpia, como baterías avanzadas, producción de hidrógeno y captura y almacenamiento de carbono.
Eficiencia energética: analice los patrones de consumo de energía para identificar oportunidades de optimización, reduciendo así los costos de energía y el desperdicio de las operaciones en el sitio del pozo y en las instalaciones.
Estos son solo algunos ejemplos del impacto potencial de la IA generativa en la industria energética; veremos surgir aún más aplicaciones innovadoras a medida que la tecnología siga evolucionando. Si bien nuestra industria continúa dando pasos importantes en la adopción de la IA, se deben abordar desafíos como la calidad de los datos, la integración y la ciberseguridad para aprovechar al máximo el potencial de la IA generativa. Sin mencionar que la industria también debe considerar las implicaciones éticas de la IA, incluido su impacto en los empleos y el medio ambiente.
En qué consiste: lograr escala
Para aprovechar al máximo el potencial de la IA generativa en la industria energética se requiere un esfuerzo concertado en múltiples frentes. Para lograr escala y una adopción generalizada, deben estar presentes varios factores clave:
- Adopción digital: adoptar la transformación digital es esencial. Esto implica invertir en una infraestructura de datos sólida, capacidades de computación en la nube y plataformas de análisis avanzadas. Además, fomentar una cultura basada en datos dentro de las organizaciones es crucial para una implementación exitosa de la IA.
- Asociaciones y colaboraciones: la complejidad de los sistemas energéticos requiere la colaboración entre los actores de la industria, la academia y el gobierno. Las alianzas pueden acelerar la innovación, compartir conocimientos y reducir los costos de desarrollo.
- Plataformas abiertas y extensibles: el desarrollo de plataformas abiertas e interoperables puede facilitar la integración de diferentes herramientas de IA y fuentes de datos. Esto fomentará un ecosistema dinámico de soluciones de IA y acelerará el ritmo de la innovación.
Al abordar estas áreas, la industria energética puede crear un entorno propicio para la adopción generalizada y la ampliación de las tecnologías de IA generativa.
Un futuro visionario para la IA generativa en el sector energético
La IA generativa está preparada para transformar radicalmente la industria energética y marcar el comienzo de una nueva era de eficiencia, sostenibilidad e innovación. Si aprovechamos el poder de los datos y la computación, podemos aprovechar oportunidades sin precedentes para optimizar los sistemas energéticos, acelerar la transición energética y crear un futuro energético más resiliente y sostenible.
La convergencia de la IA y la energía redefinirá la forma en que producimos, distribuimos y consumimos energía. Desde la exploración de nuevos recursos energéticos hasta el diseño de instalaciones más inteligentes y el desarrollo de tecnologías más limpias, la IA generativa será un catalizador del progreso.
Al emprender este viaje, es esencial fomentar la colaboración, invertir en investigación y desarrollo y abordar las implicaciones éticas de la IA. Si trabajamos juntos, podemos aprovechar todo el potencial de la IA generativa para construir un futuro energético más sostenible y próspero para las generaciones venideras.
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Shashi Menon Vice President, Digital Technologies
Shashi leads a global team responsible for defining, developing, and deploying enterprise-grade digital platforms for the transformation of the energy industry. Prior to his current role, he led the overall product management for subsurface processing and interpretation digital technologies. In his more than 25 years at SLB, Shashi has had extensive product development experience in leveraging big data, high performance computing, AI, and machine learning to accelerate the digital transformation of customer workflows.
