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La IA y la energía son dos de las fuerzas más críticas que dan forma al futuro de nuestro planeta, y su relación es imposible de ignorar hoy.
Desde el significado consumo de energía de los centros de datos hasta los crecientes requisitos de energía de las aplicaciones impulsadas por la IA, la rápida adopción de IA está impulsando un aumento en la demanda de energía global que supera el crecimiento de fuentes de energía renovables.
Esto presenta un desafío crucial: ¿cómo equilibrar el impacto ambiental de esta tecnología con el potencial transformador que tiene? La solución es más ai.
Transformar el impacto ambiental de la producción de energía
Como exploré en mi reciente artículo, tecnologías como Cloud, Edge Computing e AI están reduciendo la intensidad de carbono de la producción de petróleo y gas hoy, al tiempo que ayudan a avanzar en los nuevos sistemas de energía del mañana.
Por ejemplo, considere los paralelos entre la inteligencia de datos para las operaciones energéticas y los vehículos autónomos. Al igual que cómo los automóviles autónomos interpretan datos en tiempo real sobre otros conductores y condiciones de tráfico para tomar decisiones, los dispositivos habilitados para AI en el campo petrolero interpretan los datos de pozos e instalaciones en la red para tomar acciones proactivas y autónomas. Esto garantiza que las operaciones permanezcan en el "punto óptimo", desbloqueando ganancias significativas de productividad al tiempo que reducen los costos y las emisiones de carbono.
Este es solo el comienzo. Pronto, la IA habilitará la optimización durante todo el ciclo de vida de producción, desde la exploración subsuperficial hasta el desarrollo de campo y las operaciones de producción. Esto nos permitirá optimizar los activos en tiempo real, marcando un paso significativo en la producción de energía al tiempo que maximiza el rendimiento y la sostenibilidad.
Pero para realizar esta visión, debemos liberar todo el potencial de la IA en nuestra industria. Debe evolucionar de una herramienta digital que admite tareas individuales en un conjunto de capacidad fundamental entretejido en el tejido mismo de nuestra planificación, toma de decisiones y operaciones.
La IA será el factor X para nuestra industria. Tiene el potencial de transformar fundamentalmente el impacto ambiental de la producción de energía. Pero para que esto suceda, no podemos confiar en los flujos de trabajo tradicionales de IA y aprendizaje automático. Necesitamos soluciones a medida para satisfacer las demandas únicas de la industria energética. Ingresar diseñado AI.
AI de ingeniería: IA para la industria energética
El léxico de IA se está expandiendo constantemente y ahora incluye todo, desde IA estrecha hasta IA general hasta IA superintelligente, junto con la ahora omnipresente IA generativa. Sin embargo, los desafíos únicos de la industria energética exigen un enfoque especializado.
Para abordarlos de manera efectiva, en SLB proponemos "IA de ingeniería", un enfoque especializado para el desarrollo de IA centrado en resolver los desafíos más apremiantes del sector energético.
Ahora, puede preguntar: "¿Realmente necesitamos más IA?" Bueno, considere esto: antes de que se produzca un solo barril de petróleo o pie cúbico de gas, se generan grandes cantidades de datos, analizan y actúan. De hecho, un solo pozo puede producir más de 10 terabytes de datos por día, aproximadamente equivalente a la mitad del contenido de texto en la Biblioteca del Congreso de los Estados Unidos.
La IA diseñada está diseñada especialmente para abordar estas complejidades. Combina el aprendizaje automático y la IA generativa con datos específicos de energía, modelado basado en la física y la profunda experiencia en el dominio de los científicos e ingenieros de nuestra industria. Con arquitecturas abiertas, seguras y adaptables, podemos desbloquear décadas de datos históricos para impulsar la innovación en toda la industria.
A medida que evoluciona la IA diseñada, permitirá a la industria acelerar rápidamente y derrotar procesos, como el diseño y la gestión de los depósitos, la construcción de pozos e instalaciones, y el mantenimiento y el rendimiento de los activos. En última instancia, esto dará como resultado una mayor eficiencia, costos reducidos y emisiones de carbono más bajas en toda la cadena de valor energético.
AI para la transición energética
Si bien la IA de ingeniería será fundamental para mejorar el rendimiento y reducir las emisiones en la industria del petróleo y el gas hoy, también desempeñará un papel clave en la escala de las soluciones bajas en carbono del mañana.
Aprovechando décadas de datos del subsuelo, ya estamos desarrollando soluciones de IA de ingeniería para identificar ubicaciones óptimas para la captura y almacenamiento de carbono y desarrollos de energía geotérmica. Esto representa un paso adelante significativo para reducir las emisiones industriales y acelerar la transición a sistemas limpios de energía renovable. Y a medida que maduren las capacidades de IA diseñadas, su impacto continuará acelerando.
Entonces, si bien el rápido crecimiento de la IA indudablemente introduce nuevas complejidades en la mezcla de energía global, creo que AI desbloqueará nuevas oportunidades, convirtiéndose en una de nuestras herramientas más valiosas para ofrecer energía segura, asequible y sostenible para todos.
Cuando lo hacemos bien, la IA no es solo tecnología. Es la clave para un mundo con más energía y menos emisiones.
Rakesh Jaggi es presidente de digital e integración en SLB.
