Predicciones de Beyond Limit para 2021 sobre inteligencia artificial cognitiva y democratización del conocimiento.

Más allá de los límites es una empresa pionera en IA con un legado único del programa espacial de la NASA, en particular la tecnología de IA desarrollada en el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL). Mejoran los sistemas de software desarrollados para NASA/JPL, brindándoles capacidades adicionales y fortaleciéndolos hasta alcanzar una fuerza industrial.

Tuvimos la suerte de que dos de sus mentes brillantes compartieran sus predicciones para 2021:

Kim Gilbert, PhD, Gerente de Ingeniería Comercial Técnica en Beyond Limits

Predicción # 1: Las tecnologías de inteligencia artificial cognitiva experimentarán un rápido crecimiento y mejoras en los próximos años para volverse más ágiles, flexibles e inteligentes cuando se implementen en una variedad de nuevas industrias.

Detalles: Al unificar las técnicas de aprendizaje automático con el conocimiento humano codificado, los avances de la IA cognitiva permitirán a los usuarios agregar y editar su base de conocimientos una vez implementada y, al hacerlo, los sistemas se volverán significativamente más flexibles e inteligentes a medida que aprendan interactuando con más dominios. expertos, problemas y datos. Con el tiempo, los sistemas de inteligencia artificial podrán identificar si los tomadores de decisiones implementaron o rechazaron las acciones recomendadas, si la acción tomada hizo lo que se suponía que debía hacer y si el sistema pudo aprender de esa acción correctiva.

Predicción # 2: Las tecnologías de IA tradicionales deberán volverse más avanzadas para resolver los desafíos que plantean los métodos de planificación e implementación cada vez más complejos dentro de la industria de servicios públicos.

Detalles: Uno de estos desafíos, por ejemplo, es el problema que enfrentan las empresas de servicios públicos al administrar las muchas compensaciones que deben considerarse simultáneamente mientras se ejecutan las operaciones, como el ciclo de la turbina, el balance de carga, las restricciones de activos y equipos. Cuando las soluciones tradicionales de IA y aprendizaje automático ya no sean suficientes, los operadores de servicios públicos recurrirán a nuevas tecnologías como la IA cognitiva, que puede brindarles a los operadores una perspectiva global de la planta y un plan para tomar decisiones informadas al considerar numerosas compensaciones, objetivos y limitaciones al mismo tiempo.

Michael Krause, PhD, científico de datos en Beyond Limits

Predicción # 1: La IA tendrá un impacto creciente en la cadena de suministro.

Detalles: La cadena de suministro es un gran desafío y un área muy adecuada para la IA porque hay muchas personas, empresas y modos de transporte involucrados. Actualmente, gran parte del sistema es muy manual en el que una persona en un lugar levanta el teléfono y llama a otra persona en un lugar diferente para informarle qué camión o barco, que transporta qué mercancías, llegará a su ubicación en qué día. La cantidad de datos utilizados y la escala expansiva de la industria de la cadena de suministro hacen de este un excelente caso de uso para la IA.

Predicción # 2:  La IA beneficiará cada vez más a la industria upstream del petróleo y el gas a través de la democratización y localización del conocimiento especializado en las operaciones de pozos, donde el conocimiento y la experiencia de los expertos en el dominio son extremadamente valiosos pero escasos.

Detalles: La tecnología de inteligencia artificial cognitiva puede construir un marco que aproveche el conocimiento experto del dominio incrustándolo en el sistema y luego democratizando ese conocimiento en toda la organización. La siguiente capa es localizar ese conocimiento para permitir que varios usuarios modifiquen y agreguen conocimiento al marco en función de su situación única. Esto es valioso porque el sistema de IA podrá aprender de estas entradas de conocimiento y combinar la entrada con datos para obtener una comprensión más amplia de diferentes activos y diferentes casos de uso. Esto proporcionará a los tomadores de decisiones una mejor comprensión de los desafíos y permitirá que el sistema brinde mejores recomendaciones para resolver desafíos complejos de operaciones de pozos.