能源行業(yè)是一個(gè)高度技術(shù)驅動(dòng)的行業(yè)。由于需要在苛刻的條件下處理大型設備中的自然資源數據，石油和天然氣行業(yè)長(cháng)期使用數據方法和各種技術(shù)來(lái)提高流程效率。最近，能源行業(yè)的公司已開(kāi)始加大對各種AI技術(shù)的采用，以各種方式提供幫助，包括使我們的能源消耗更加有效的方法。隨著(zhù)大數據技術(shù)，低成本計算資源的廣泛訪(fǎng)問(wèn)以及實(shí)現AI七種模式的技術(shù)的日益普及的出現，這使得能源行業(yè)更容易從AI和ML中看到真正的價(jià)值。

能源行業(yè)等受到嚴格監管的行業(yè)中，人工智能的采用面臨許多獨特的挑戰。在最近的AI Today播客中，Halliburton的技術(shù)研究員兼首席數據科學(xué)家Satyam Priyadarshy博士分享了他對過(guò)去十年能源行業(yè)數據使用方式如何變化的見(jiàn)解，其中一些有關(guān)AI和ML如何使用的用例應用，以及縣級策略如何對AI產(chǎn)生整體影響。在后續采訪(fǎng)中，他將更詳細地分享他的見(jiàn)解。

Satyam Priyadarshy博士：能源行業(yè)一直在業(yè)務(wù)生命周期的各個(gè)方面實(shí)施數據科學(xué)和AI解決方案，過(guò)去取得了不同程度的成功。但是，隨著(zhù)易于訪(fǎng)問(wèn)大數據技術(shù)的到來(lái)，它們在能源行業(yè)中的可擴展實(shí)施和部署也在不斷增長(cháng)。例如，使用從無(wú)人機獲得的視頻分析實(shí)時(shí)查看管道的泄漏檢測，太陽(yáng)能板上的灰塵堆積量或大風(fēng)車(chē)葉片的彎曲。

我們率先在石油和天然氣行業(yè)的非結構化數據上基于修改后的自然語(yǔ)言編程算法開(kāi)發(fā)和部署AI解決方案，以減少資金浪費并近乎實(shí)時(shí)地建立可行的見(jiàn)解。能源行業(yè)針對100多個(gè)商業(yè)案例，這些商業(yè)案例利用簡(jiǎn)單的群集到復雜的深度學(xué)習算法，并產(chǎn)生不同程度的經(jīng)濟價(jià)值。成功的關(guān)鍵因素之一是iEnergy(石油和天然氣行業(yè)首個(gè)混合云解決方案)等云平臺的開(kāi)發(fā)和部署，以及對行業(yè)開(kāi)放訪(fǎng)問(wèn)的開(kāi)發(fā)平臺OpenEarth.community。