前沿观察｜生成式AI将对各行各业产生深远影响
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生成式AI将对各行各业
产生深远影响
【rigzone网6月12日报道】
亚马逊网络服务公司(AWS)的能源企业技术专家Hussein Shel表示，生成式AI将对各行各业产生深远影响，这正是亚马逊的看法。20多年来，亚马逊在开发和部署人工智能和机器学习方面投入了大量资金，用于开发面向客户服务的产品以及公司内部的运营。
Shel表示，机器学习的下一波浪潮即将到来，生成式AI 将重塑每一客户的体验与应用，包括能源行业。
在谈到生成式AI在能源行业的应用和好处时，Shel表示，AWS认为该技术在多方面发挥着关键作用，包括提高运营效率、减少健康和安全风险、增强客户体验、最大限度地降低与能源生产相关的排放以及加速能源转型。
1. 运营现场安全问题
2. 油藏建模
Shel指出，生成式AI模型通过生成可模拟油藏行为的合成油藏模型来用于油藏建模。
GANs是种流行的生成式AI技术，用于生成合成油藏模型。GAN生成器网络经过训练，可生成与真实油藏相似的合成油藏模型；而鉴别器网络经过训练，可区分真实油藏模型和合成油藏模型。
生成模型经过训练就可生成大量合成油藏模型，用于油藏模拟和优化，减少不确定性，提高油气产量预测。此外，油藏建模还应用于地热和碳捕获与储存。
3. 数字助理
Shel强调一个基于生成式AI的数字助理。他表示数据访问是能源行业一直想克服的挑战，特别是考虑到大部分数据都是几十年前的，并且存在各种系统和格式。
例如，油气公司在整个地下工作流程中以不同格式创建了数十年的文件，包括pdf、演示文稿、报告、备忘录、测井日志、文档，工程师们搜索信息需要花费60%的时间。然而，通过生成式AI数字助理来索引这些文档，可以极大地改善数据访问，从而做出更好更快的决策。
对于是否所有油气公司都将在未来以某种方式使用生成式AI这一问题，Shel表示赞同，但他补充道，在定义生成式AI对能源行业的潜在影响时，现在为时尚早。
“AWS的目标是普及生成式AI的使用。”“为了做到这一点，我们为客户和合作伙伴提供了灵活选择，帮助他们使用生成式AI确定理想构建方式，例如使用专用机器学习基础设施构建自己的基础模型；利用预先训练的基础模型作为基础模型来构建应用程序；或使用内置生成式AI服务，而不需要任何基础模型方面的专业知识。”
AWS表示通过机器学习应用的AI将是我们这一代最具变革性的技术之一，用以解决人类最具挑战性的问题，最大限度地提高生产力。
AWS参加了近期在德克萨斯州休斯顿举行的美国石油工程师协会(SPE)国际墨西哥湾岸区数据科学大会，Rigzone总裁也出席了会议。该会议被称为SPE-GCS数据分析研究小组的年度旗舰活动，来自能源和技术部门的代表参加了这次活动。
上个月，GlobalData在发给Rigzone的一份声明中指出，机器学习有可能提高油气行业的效率，增加产量，降低成本。
在5月份发布的一份关于油气机器学习的报告中，GlobalData强调了几个“关键参与者”，包括英国石油公司、埃克森美孚、俄罗斯天然气工业股份公司、马来西亚国家石油公司、俄罗斯石油公司、沙特阿美公司、壳牌公司。
本月初，数据解决方案公司Prescient创始人兼首席执行官Andy Wang在接受Rigzone采访时表示，数据科学是石油和天然气的未来。Wang强调，数据科学包括许多数据工具，机器学习将是油气行业未来的重要组成部分。当被问及他是否认为越来越多的石油公司会采用数据科学和机器学习时，Wang对这个问题做出了积极的回应。
早在2022年11月，OpenAI就推出了ChatGPT，该公司是一家AI研究和部署公司，其使命是确保AI造福全人类。OpenAI去年11月30日在网站上发表声明称，ChatGPT是InstructGPT的姊妹模型，后者经过训练，可以在提示下遵循指令，提供详细的回应。
翻译：许金凤（微信部）
审校：李佳欣（微信部）
编辑：许金凤（微信部）
注：图片来自网络
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