能源行業(yè)是一個(gè)高度技術(shù)驅(qū)動(dòng)的行業(yè)。由于需要在苛刻的條件下處理大型設(shè)備中的自然資源數(shù)據(jù)，石油和天然氣行業(yè)長(zhǎng)期使用數(shù)據(jù)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(duì)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。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)，低成本計(jì)算資源的廣泛訪問(wèn)以及實(shí)現(xiàn)AI七種模式的技術(shù)的日益普及的出現(xiàn)，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(yán)格監(jiān)管的行業(yè)中，人工智能的采用面臨許多獨(dú)特的挑戰(zhàn)。在最近的AI Today播客中，Halliburton的技術(shù)研究員兼首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Satyam Priyadarshy博士分享了他對(duì)過(guò)去十年能源行業(yè)數(shù)據(jù)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(yīng)用，以及縣級(jí)策略如何對(duì)AI產(chǎn)生整體影響。在后續(xù)采訪中，他將更詳細(xì)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(shù)據(jù)科學(xué)和AI解決方案，過(guò)去取得了不同程度的成功。但是，隨著易于訪問(wèn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的到來(lái)，它們?cè)谀茉葱袠I(yè)中的可擴(kuò)展實(shí)施和部署也在不斷增長(zhǎng)。例如，使用從無(wú)人機(jī)獲得的視頻分析實(shí)時(shí)查看管道的泄漏檢測(cè)，太陽(yáng)能板上的灰塵堆積量或大風(fēng)車葉片的彎曲。

我們率先在石油和天然氣行業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(fèi)并近乎實(shí)時(shí)地建立可行的見(jiàn)解。能源行業(yè)針對(duì)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(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，并產(chǎn)生不同程度的經(jīng)濟(jì)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(tái)的開(kāi)發(fā)和部署，以及對(duì)行業(yè)開(kāi)放訪問(wèn)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)OpenEarth.community。