Predicciones de Beyond Limit para 2021 sobre IA Cognitiva y Democratización del Conocimiento

Beyond Limits es una empresa pionera en IA con un legado único del programa espacial de la NASA, notablemente la tecnología de IA desarrollada en el Laboratorio de Propulsión Jet (JPL). Mejoran los sistemas de software desarrollados para la NASA/JPL, dándoles capacidades adicionales y endureciéndolos para que tengan resistencia industrial.

Tuvo la suerte de tener dos de sus brillantes mentes que compartieron sus predicciones para 2021:

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

Predicción #1: Las tecnologías de IA cognitiva experimentarán un crecimiento y mejoras rápidos en los próximos años para volverse más ágiles, flexibles e inteligentes cuando se desplieguen 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 desplegada, y a medida que lo hagan, los sistemas se volverán significativamente más flexibles e inteligentes a medida que aprendan interactuando con más expertos en dominios, problemas y datos. Finalmente, los sistemas de IA podrán identificar si los responsables de la toma 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 de remedio.

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

Detalles: Uno de estos desafíos, por ejemplo, es el problema que enfrentan los servicios públicos para gestionar los muchos compromisos que deben considerarse simultáneamente mientras se ejecutan operaciones, como el ciclado de turbinas, el equilibrio de carga, las limitaciones de activos y equipo. Cuando las soluciones de IA y aprendizaje automático tradicionales ya no sean suficientes, los operadores de servicios públicos recurrirán a nuevas tecnologías como la IA cognitiva, que puede proporcionar a los operadores una perspectiva global de la planta y planificar para tomar decisiones informadas cuando se consideran múltiples compromisos, 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 que está bien adaptada para la IA porque hay muchas personas, empresas y modos de transporte involucrados. Actualmente, gran parte del sistema es muy manual, donde una persona en una ubicación llama por teléfono a otra persona en una ubicación diferente para informarle qué camión o barco, que lleva qué bienes, 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 que este sea un excelente caso de uso para la IA.

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

Detalles: La tecnología de IA cognitiva puede crear un marco que aproveche el conocimiento de los expertos en dominios incorporándolo al sistema y luego democratizando ese conocimiento en toda la organización. La siguiente capa es localizar ese conocimiento para permitir que múltiples usuarios modifiquen y agreguen conocimiento al marco según su situación única. Esto es valioso porque el sistema de IA podrá aprender de estas entradas de conocimiento y combinar la entrada con los datos para obtener una comprensión más amplia en diferentes activos y diferentes casos de uso. Esto proporcionará a los responsables de la toma de decisiones una mejor comprensión de los desafíos y permitirá que el sistema proporcione mejores recomendaciones para resolver desafíos complejos de operaciones de pozos.