تحول صنعت 6 تریلیون دلاری نفت و گاز با هوش مصنوعی

صنعت نفت و گاز یکی از صنایع کلیدی و مهمی است که قدرت اقتصادی بسیاری از کشورها به آن بستگی دارد و در قرن اخیر، کلید توسعه بخش‌های مختلفی بوده است. از جمله مشخصه‌های بارز این صنعت 6 تریلیون دلاری، می‌توان به پیچیدگی زیاد در بخش زنجیره تامین، داشتن اثرات ژئوپولتیکی قابل توجه و نیاز به ایجاد تعادل میان پایداری و امنیت انرژی اشاره کرد. چالش‌های کلیدی این صنعت نیز عبارتند از بی‌ثباتی قیمت‌ها، تنش‌های ژئوپولتیک، دستیابی به نقطه صفر خالص (جایی که در آن میزان گازهای گلخانه‌ای تولید شده با مقادیری که به هر روشی از جو حذف شده‌اند، به توازن می‌رسند) و تقاضا برای دستیابی به راهکارهای نوآورانه‌ای که انعطاف‌پذیری لازم را تضمین کنند. به چنین صنعتی اساسا به چشم یک بخش سنتی نگاه می‌شود که در تطبیق یافتن با تحولات دیجیتال کند است و با روی کار آمدن هوش مصنوعی، در مسیر تکامل قرار گرفته است. اکنون هوش مصنوعی، به عنصری برای تغییر میدان بازی در این صنعت تبدیل شده که می‌تواند بخش‌های مختلف، از تولید و استخراج نفت خام تا پالایش و توزیع محصولات پالایش‌شده را تحت تاثیر قرار دهد. فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشین، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، و اتوماسیون، به شرکتهای فعال در صنعت نفت و گاز کمک می‌کند تا عملیات را ساده‌سازی و ساماندهی کنند، ریسک‌های سرمایه‌گذاری را کاهش دهند، از میزان انتشار گازهای گلخانهای بکاهند و در مسیر رشد پایدار قرار بگیرند.

گزارش‌های که اخیرا از سوی شرکتهای مطرح تحقیقات بازار ارائه شده، ارزش بازار هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز را در سال 2024 حدود 3.14 میلیارد دلار برآورد کرده و پیش‌بینی شده است که این عدد با نرخ رشد مرکب سالیانه 12.61 درصدی، تا سال 2029 به 5.7 میلیارد دلار برسد. حالا و با نقش‌آفرینی آمریکای شمالی به عنوان پیشگام این حوزه و آسیا اقیانوسیه به عنوان بازاری که به سرعت در حال رشد است، هوش مصنوعی دیگر یک گزینه نیست؛ بلکه برای شرکتهایی که مایلند در میدان رقابت باقی بمانند، به ضرورت اجتناب‌ناپذیری تبدیل شده که نمی‌توان آن را نادیده گرفت.

کشف و شکوفایی مزیت‌های جدید به کمک هوش مصنوعی

نیاز جدی به کارایی عملیاتی، ایمنی، کاهش هزینه‌ها و تاکید فزاینده بر رشد پایدار، تحول عمیق صنعت نفت و گاز با نقش‌آفرینی کلیدی هوش مصنوعی را تسریع کرده است. در سال 2021، شرکت C3 AI، با هدف عرضه اکوسیستمی که ارائه راهکارهای عملیاتی و ویژه مبتنی بر هوش مصنوعی به اپراتورهای انرژی، تامین‌کنندگان تجهیزات و خدمات و عرضه‌کنندگان نرم‌افزارهای عملیات مرتبط با انرژی را در دستور کار دارد، با شرکتهای Shell، Baker Hughes و Microsoft، وارد همکاری شد. در حقیقت هوش مصنوعی در سراسر زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز، کاربردهای عملیاتی مختلفی ایجاد می‌کند که می‌تواند عملیات گسترده‌ای را، از اکتشاف و استخراج بالادستی تا توزیع پایین‌دستی شامل شود. با یکپارچه کردن هوش مصنوعی با فرآیندها، شرکتها توانسته‌اند گردش‌کاری خود را بهینه‌سازی کنند، زمان و هزینه فرآیندها را کاهش دهند و در فرآیندهای تصمیم‌گیری – از قضاوت‌های ذهنی تا بینش‌های داده‌محور- به ویژه در بخش‌های بالادستی تجدیدنظر کنند.

عملیات بالادستی: اکتشاف، توسعه مخازن و تولید

در بخش بالادستی، هوش مصنوعی با بهره‌گیری از داده‌ها و تحلیل‌های پیشرفته، کارایی عملیات را افزایش داده و بینش‌های عملیاتی ارزشمندی را در فعالیت‌های کلیدی ارائه می‌دهد. کاربردهای این فناوری شامل موارد زیر است:

نقشه‌برداری لرزه‌ای و مدل‌سازی مخازن

هوش مصنوعی با بهره‌گیری از یادگیری عمیق، انقلابی در فرآیندهای نقشه‌برداری لرزه‌ای و مدل‌سازی مخازن ایجاد کرده است؛ به‌گونه‌ای که فرآیندهایی که پیش‌تر هفته‌ها به طول می‌انجامیدند، اکنون به بینش‌های آنی تبدیل شده‌اند. این تحول، استاندارد جدیدی را در کارایی عملیات بالادستی ایجاد کرده است. شرکت‌هایی مانندSubsurfaceAI  و GeoplatAI  با همکاری شرکت‌های بزرگ فعال در صنعت انرژی، خدمات مدل‌سازی زمین‌شناسی، توصیف مخازن و تفسیر داده‌های لرزه‌ای را ارائه می‌دهند. این راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، زمان اکتشاف را به میزان قابل توجهی کاهش داده و در عین حال، دقت را بهبود بخشیده و ریسک حفر چاه‌های خشک را به حداقل رسانده‌اند.

بهینه‌سازی حفاری

مدل‌های هوش مصنوعی در زمان واقعی (Real time)، با پیش‌بینی مسیرهای بهینه و کاهش زمان‌های غیرمولد(NPT) ، عملیات حفاری را متحول کرده‌اند. نرخ نفوذ (ROP) یکی از پارامترهای کلیدی است که تأثیر مستقیمی بر هزینه کلی عملیات دارد و شرکت‌ها در تلاشند تا آن را بهینه‌سازی کنند. به عنوان نمونه، شرکتAIQ  مستقر در ابوظبی، با همکاری ADNOC، Baker Hughes  و CORVA  (از پیشگامان ارائه‌ راهکارهای بهینه‌سازی حفاری)، پروژه‌ای را برای بهینه‌سازی نرخ نفوذ (ROP)  در میادین نفتیADNOC  با استفاده از راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی آغاز کرده‌اند. در حوضه Delaware، شرکت‌های CORVA  و NABORS  یک راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی نرخ نفوذ ارائه داده‌اند که منجر به افزایش ۳۶ درصدی نرخ نفوذ در حفاری‌های افقی و کاهش ۹.۷ درصدی ارتعاشات شده است.

نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده

عملیات بالادستی به‌طور مداوم با چالش‌هایی مانند توقف‌های ناگهانی و خرابی تجهیزات مواجه است که چنین رخدادهایی عموما منجر به افزایش هزینه‌ها می‌شوند. راهکارهای نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های تجهیزات (که از طریق دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) جمع‌آوری می‌شوند) و بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از بروز خرابی‌های احتمالی جلوگیری کنند. شرکت C3 AI  با همکاری Shell، راهکارهای نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده را برای نظارت بر بیش از ۱۰,۰۰۰ قطعه تجهیزات حیاتی در عملیات بالادستی و دارایی‌های یکپارچه گازی این شرکت در سطح جهانی ارائه کرده است. از آنجا که هر قطعه از تجهیزات، دارای ویژگی‌های منحصربه‌فردی هستند و چالش‌های خاص خود را دارند، بیش از دو میلیون مدل هوش مصنوعی برای مدیریت این تجهیزات توسعه داده شده است.

عملیات میان‌دستی: حمل‌ونقل، ذخیره‌سازی و زیرساخت‌ها

بخش میان‌دستی از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی لجستیک، افزایش قابلیت اطمینان زیرساخت‌ها و جلوگیری از نشت مواد بهره می‌برد تا جریان انتقال انرژی با حداقل اختلالات انجام شود. برخی از کاربردهای کلیدی این فناوری عبارت‌اند از:

پایش زیرساخت‌های خطوط لوله

خطوط لوله نفت و گاز که سوخت‌های پرفشار را در زیر زمین منتقل می‌کنند، همواره در معرض ترک‌های کوچک و خوردگی قرار دارند که می‌تواند منجر به نشتی‌های پرهزینه و آسیب‌های زیست‌محیطی شود. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، نظارت بر خطوط لوله را متحول کرده‌اند؛ به‌گونه‌ای که می‌توانند نشتی و خوردگی را به صورت آنی شناسایی کرده، ریسک‌های زیست‌محیطی را کاهش داده، هزینه‌های تعمیرات را به حداقل رسانده و از توقف‌های ناگهانی جلوگیری کنند.

GeoAI، محصول شرکت Cyient، با استفاده از داده‌های مشاهده زمین و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، خطوط لوله را پایش می‌کند. این فناوری قادر است نشتی‌ها را شناسایی و موقعیت دقیق آن‌ها را مشخص کرده و همچنین با استفاده از فناوری‌های سنجش از دور مانند تصاویر ماهواره‌ای، لیدار و پهپادها، خوردگی را در طول خطوط لوله نفت و گاز پایش کند.

تحلیل مزارع مخازن نفتی

با توجه به نوسانات قیمت نفت و تنش‌های ژئوپلیتیکی مداوم، بهینه‌سازی استفاده از مخازن نفتی برای جلوگیری از اختلال در زنجیره تأمین امری حیاتی است. در حال حاضر، مخازن بدون توجه به وضعیت واقعی آن‌ها، هر ۱۰ تا ۱۵ سال یک‌بار پس از بهره‌برداری تحت نگهداری و بازرسی (M&I) قرار می‌گیرند. در مواردی که چندین مخزن هم‌زمان به بهره‌برداری می‌رسند، خارج کردن هم‌زمان آن‌ها از سرویس برای نگهداری و بازرسی، ریسک اختلال در عرضه را افزایش می‌دهد. این مسئله، نیاز به یک رویکرد استراتژیک داده‌محور برای اولویت‌بندی هوشمندانه فعالیت‌های تعمیر و نگهداری را برجسته می‌کند.

راهکار Rentina360 AI، محصول گروه Bahwan CyberTek، به‌عنوان یک سیستم تحلیل مزارع مخازن نفتی، اولویت‌بندی تعمیرات مخازن را به‌صورت هوشمندانه انجام می‌دهد. این سیستم با استفاده از یک کارت امتیاز سلامت جامع، فاکتورهای کلیدی از جمله خوردگی صفحات زیرین مخازن، میزان تخمینی رسوبات نفتی و خواص نفت خام را ارزیابی کرده و با برنامه‌ریزی بهینه تعمیر و نگهداری، از اختلالات عملیاتی جلوگیری می‌کند.

عملیات پایین‌دستی: پالایش، ذخیره‌سازی و توزیع

عملیات پایین‌دستی به‌عنوان بخش کلیدی زنجیره ارزش نفت و گاز، بیشترین ارزش اقتصادی را ایجاد می‌کنند. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در این بخش، سطح کارایی پالایشگاه‌ها را به میزان بی‌سابقه‌ای افزایش می‌دهد که تأثیر مالی آن به میلیون‌ها دلار می‌رسد. برخی از مهم‌ترین کاربردهای این فناوری عبارت‌اند از:

بهینه‌سازی ترکیب نفت خام

پالایشگاه‌ها برای بهینه‌سازی کیفیت محصولات، تأمین تقاضای بازار، کاهش مصرف انرژی و رعایت مقررات زیست‌محیطی اقدام به ترکیب انواع مختلف نفت خام می‌کنند. عواملی مانند گرانش API، میزان گوگرد و منحنی تقطیر نقش مهمی در تعیین ویژگی‌های نهایی ترکیب دارند.

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند ویژگی‌های انواع نفت خام موجود را تحلیل کرده و ترکیب بهینه را بر اساس نیازهای پالایشگاه پیشنهاد دهند. راهکار CrudeAI Blendix، محصول AISPAK، با در نظر گرفتن پارامترهایی نظیر کیفیت نفت، تقاضای بازار و محدودیت‌های عملیاتی، استراتژی بهینه ترکیب نفت خام را پیشنهاد می‌کند که ضمن افزایش سودآوری، متضمن کیفیت محصول و رعایت الزامات قانونی است.

بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تعمیرات پالایشگاهی

تعمیرات اساسی پالایشگاه‌ها (Refinery Turnaround) شات‌داون‌های برنامه‌ریزی‌شده‌ای هستند که برای اطمینان از ایمنی، کارایی و رعایت استانداردهای عملیاتی پالایشگاه انجام می‌شوند. برای اینکه پالایشگاه بتواند با حداکثر بازدهی و در چارچوب استانداردهای طراحی و قانونی فعالیت کند، این دوره‌ها برای نگهداری، بازرسی و ارتقا تجهیزات پالایشگاهی ضروری هستند.

راهکارهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی تعمیرات پالایشگاهی، با پیش‌بینی تأخیرها، انجام تحلیل سناریوهای مختلف، بهینه‌سازی زمان‌بندی در لحظه و نظارت بر اجرای پروژه، به مدیریت پروژه (PMO) کمک می‌کنند تا مراحل تعمیرات را در محدوده بودجه و زمان‌بندی تعیین‌شده اجرا کند.

راهکارهای بهینه‌سازی تعمیرات C3 AI، با استفاده از داده‌های تاریخی تعمیر و نگهداری، میزان دسترسی به منابع، عملکرد گذشته تجهیزات و داده‌های حسگرهای صنعتی، ریسک‌ها را شناسایی کرده و راهکارهای مبتنی بر داده را برای کاهش خسارات پیشنهاد می‌دهند. این سیستم‌ها کارایی و اثربخشی برنامه‌ریزی تعمیرات را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهند.

راهکارهای مدیریت انرژی

با توجه به گذار صنعت نفت و گاز به سمت انتشار صفر خالص (Net Zero)، راهکارهای مدیریت انرژی نقشی حیاتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای (GHG) ایفا می‌کنند.

این راهکارها با ادغام هوشمند انرژی‌های تجدیدپذیر در عملیات نفت و گاز و استفاده از تحلیل داده و یادگیری ماشین، میزان تقاضای انرژی را پیش‌بینی و تولید را بهینه‌سازی می‌کنند.

راهکار مدیریت انرژی Enel X، دید جامعی از مصرف انرژی، هزینه‌ها و فرصت‌های صرفه‌جویی در مصرف انرژی شرکت‌ها ارائه می‌دهد. این سیستم با تجمیع داده‌های حسگرهای خطوط تولید، صورتحساب‌های مصرفی، الگوهای مصرف تاریخی و سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی(ERP)، فرصت‌های کاهش مصرف انرژی و کنترل انتشار گازهای گلخانه‌ای را شناسایی می‌کند.

با پایش مداوم مصرف انرژی از طریق این راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند مصرف انرژی را بهینه کرده، هزینه‌های انرژی را کاهش دهند، میزان انتشار گازهای گلخانه‌ای را کنترل و فرآیند گذار به انتشار خالص صفر را تسریع کنند.

مدیریت زنجیره تأمین

مدیریت زنجیره تأمین (SCM) به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا عملیات زنجیره تأمین را، از تأمین مواد خام گرفته تا تحویل محصولات نهایی، بهینه‌ و مقاوم‌سازی کنند؛ هوش مصنوعی با بهبود امکان نظارت لحظه‌ای در میان ذی‌نفعان مختلف، عملکرد زنجیره تأمین را بهبود می‌بخشد و بخش‌های مختلف، از خرید مواد اولیه با قیمت مناسب و در زمان مناسب گرفته تا مدیریت موجودی، پیش‌بینی تقاضا، تنظیم برنامه‌های تولید و بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل را پوشش می‌دهد.

یکپارچگی بهینه زنجیره تأمین باعث می‌شود که پالایشگاه‌ها، توزیع‌کنندگان و خرده‌فروشان به صورت آنی بتوانند با هم هماهنگ شوند و در نتیجه اختلالات به حداقل و سودآوری به حداکثر برسد.

در حالی که نرم‌افزارهای برنامه‌ریزی نیازمندی‌های مواد (MRP) از پیش‌بینی‌های مبتنی بر تقاضای تاریخی، موجودی در دسترس، زمان تحویل تأمین‌کنندگان و موجودی ایمنی هدف برای مدیریت مواد استفاده می‌کنند، اما قابلیت در نظر گرفتن نوسانات لحظه‌ای مانند تأخیر در تأمین یا پیش‌بینی‌های نادرست تقاضا را ندارند. این ضعف منجر به کاهش سطح خدمات می‌شود.

راهکار C3 AI  این چالش‌ها را با تجمیع داده‌های مختلف از جمله لیست مواد (BOM)، جابه‌جایی‌های موجودی تأمین‌کنندگان، پیش‌بینی‌های تقاضا و داده‌های انتقال داخلی موجودی حل کرده و با مدلسازی نوسانات تقاضا، زمان‌های تحویل تأمین‌کننده و موقعیت‌های موجودی، پارامترهای سفارش مجدد را بهینه می‌کند. این امر هزینه‌های نگهداری و حمل‌ونقل را در سطح SKU کاهش می‌دهد.

همچنین، راهکار بهینه‌سازی مسیر NextBillion.ai با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، کارآمدترین مسیرهای حمل‌ونقل را تعیین می‌کند. الگوریتم‌های سنتی بر اساس نقشه‌های ثابت و مسیرهای از پیش تعیین‌شده کار می‌کنند که انعطاف‌پذیری پایینی دارند؛ اما الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌هایی مانند الگوهای ترافیکی، پیش‌بینی‌های آب‌وهوا، انسدادهای جاده‌ای و محدودیت‌های تحویل، مسیرهای بهینه را انتخاب کرده و هزینه‌های لجستیکی را کاهش می‌دهند.

عملیات خرده‌فروشی سوخت

هوش مصنوعی تحولی اساسی در بخش خرده‌فروشی سوخت ایجاد کرده است؛ از بهینه‌سازی عملیات و بهبود تجربه مشتری تا ارتقای امنیت. اینترنت اشیا (IoT) نقش کلیدی در توسعه راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی داشته و تجربه مشتری را متحول کرده است.

کاربردهای مهم این فناوری شامل بهینه‌سازی موجودی از سطح پمپ‌های سوخت، طراحی برنامه‌های وفاداری و پاداش‌دهی، اجرای کمپین‌های بازاریابی متناسب با رفتار خرید مشتریان و تحلیل داده‌های پایانه‌های فروش (POS) و ویدئوهای نظارتی برای شناسایی موارد امنیتی است.

برای مثال، مایکروسافت Azure IoT Edge AI با همکاری Shell  راهکارهای تحلیل ویدئویی مبتنی بر هوش مصنوعی را در پمپ‌های بنزین سنگاپور و تایلند پیاده‌سازی کرده است.

این سیستم‌ها داده‌ها را در لحظه پردازش کرده و خطرات احتمالی، مانند سیگار کشیدن در نزدیکی پمپ‌های سوخت را شناسایی می‌کنند. در صورت وقوع موارد مشکوک، ویدئوها برای تحلیل پیشرفته به فضای ابری ارسال شده و هشدارهای فوری صادر می‌شوند. این قابلیت، امکان واکنش سریع برای جلوگیری از حوادث بالقوه را فراهم می‌کند.

چالش‌های پذیرش هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز

با وجود پتانسیل تحول‌آفرین هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز، پیاده‌سازی و پذیرش گسترده آن با چالش‌هایی مواجه است که برای آزادسازی حداکثری ارزش این فناوری، نیازمند رفع آن‌ها هستیم.

شکاف مهارتی نیروی کار

اجرای راهکارهای هوش مصنوعی مستلزم ایجاد نقش‌های شغلی جدید برای نیروی کار است که بتوانند سیستم‌های هوش مصنوعی را توسعه، نگهداری و تحلیل کنند. اکثر راهکارهای هوش مصنوعی به‌صورت عمومی طراحی شده‌اند و برای تطبیق با زمینه‌های خاص کسب‌وکار و داده‌های موجود، نیاز به سفارشی‌سازی دارند. بنابراین، شرکت‌ها باید متخصصان داده و هوش مصنوعی داخلی را پرورش دهند تا بتوانند این فناوری را به‌طور مؤثر پیاده‌سازی و مدیریت کنند.

BP   این چالش را به‌خوبی درک کرده و برنامه «آکادمی دیجیتال» را راه‌اندازی کرده است. این برنامه آموزشی، نیروی کار را در زمینه‌های هوش مصنوعی و فناوری‌های دیجیتال توانمند می‌کند و مهارت‌های لازم را برای کار با سیستم‌های هوشمند در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد.

یکپارچگی و کیفیت داده‌ها

ابزارهای هوش مصنوعی برای دستیابی به حداکثر کارایی، به داده‌های باکیفیت و در حجم کافی نیاز دارند. اگر داده‌های ورودی دچار خطا یا آلودگی باشند، حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌ها نیز خروجی مفیدی ارائه نخواهند داد. در عملیات نفت و گاز، مقادیر عظیمی از داده‌های خام تولید می‌شود، اما مشکلات مربوط به کیفیت و دقت این داده‌ها باعث می‌شود ساعات زیادی صرف پاک‌سازی و اصلاح آن‌ها شود.

برای بهبود کیفیت داده‌ها، شرکت‌ها باید ساختارها و فرآیندهای سازمانی خود را به‌سمت چابکی بیشتر بازطراحی کنند و از سیستم‌های متمرکز ذخیره‌سازی داده استفاده کنند تا دسترسی آسان و به‌موقع برای نیروی انسانی و راهکارهای هوش مصنوعی فراهم شود.

Shell   سرمایه‌گذاری گسترده‌ای روی توسعه اکوسیستم‌های دیجیتال یکپارچه انجام داده که از فناوری‌های دوقلوهای دیجیتال(Digital Twins)  و ربات‌های دارای تأییدیه ATEX برای جمع‌آوری داده‌های میدانی باکیفیت و لحظه‌ای استفاده می‌کند. این داده‌ها در مراکز داده متمرکز ذخیره شده و امکان دسترسی سریع و یکپارچه را در سطح جهانی فراهم می‌کنند. این رویکرد، بهینه‌سازی عملیات، بهبود تصمیم‌گیری و پیشبرد نوآوری از طریق بینش‌های مبتنی بر داده را ممکن می‌سازد.

هزینه‌های بالای پیاده‌سازی

سرمایه‌گذاری اولیه در فناوری‌های هوش مصنوعی، از جمله سخت‌افزار، نرم‌افزار و آموزش نیروی کار، بسیار قابل‌توجه است و بازگشت سرمایه ممکن است در کوتاه‌مدت ملموس نباشد. برای مدیریت هزینه‌ها و کاهش ریسک، شرکت‌ها می‌توانند ابتدا بر حوزه‌های اولویت‌دار یا فرصت‌های زودبازده تمرکز کنند.

رویکرد مرحله‌ای در پیاده‌سازی هوش مصنوعی به شرکت‌ها امکان می‌دهد که به‌صورت تدریجی از مزایای آن بهره‌مند شوند، در عین حال منحنی یادگیری خود را بهبود بخشند و از موفقیت‌های اولیه، درس‌های ارزشمندی بگیرند. این استراتژی، علاوه بر کنترل هزینه‌ها، مسیر رشد مقیاس‌پذیر و بهره‌وری پایدار از هوش مصنوعی را هموار می‌کند.

ریسک‌های امنیت سایبری

افزایش وابستگی به سیستم‌های دیجیتال، ریسک حملات سایبری را افزایش می‌دهد. شرکت‌ها می‌توانند با اجرای پروتکل‌های امنیتی، احراز هویت چندمرحله‌ای، برنامه‌های مدیریت ریسک، فایروال‌های پیشرفته و ارزیابی‌های امنیتی دوره‌ای، از دارایی‌های دیجیتال خود محافظت کنند.

مقررات و مسائل اخلاقی

چالش‌های نظارتی و اخلاقی، از موانع مهم در پذیرش هوش مصنوعی هستند. شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های هوش مصنوعی آن‌ها مطابق با قوانین محلی عمل کرده و درعین‌حال، شفافیت و اعتماد را حفظ کنند. مشارکت در تدوین مقررات و پیاده‌سازی چارچوب‌های اخلاقی برای مدیریت هوش مصنوعی، می‌تواند به ایجاد اعتماد در میان ذینفعان کمک کند.

مسیر پیش رو

هوش مصنوعی در حال تحول صنعت نفت و گاز است و روش‌های سنتی را با بهره‌وری و نوآوری جایگزین می‌کند. از بهبود دقت اکتشاف گرفته تا بهینه‌سازی زنجیره تأمین، این فناوری مزایای گسترده‌ای ارائه می‌دهد. بااین‌حال، آینده این صنعت به ادغام پیشرفت‌های هوش مصنوعی با شیوه‌های پایدار بستگی دارد.

در سال‌های آینده، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی نقشی کلیدی در بهینه‌سازی مصرف انرژی، کاهش آلاینده‌ها و افزایش ایمنی ایفا خواهند کرد. فراتر از عملیات صنعتی، هوش مصنوعی وظایفی مانند گزارش‌دهی مالی، ردیابی تطابق با مقررات و فرآیندهای تأیید را خودکار کرده و منابع انسانی را به فعالیت‌های راهبردی‌تر سوق خواهد داد.

همکاری بین شرکت‌ها برای مقیاس‌پذیری راهکارهای هوش مصنوعی و غلبه بر چالش‌های مشترک ضروری خواهد بود. سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی پایدار، اعتمادسازی در میان ذینفعان و تقویت نوآوری، راه را برای آینده‌ای کم‌کربن و مقاوم در برابر تغییرات هموار خواهد کرد.

منبع