Tinawag ng marami ang krudo na “itim na ginto;” Ang artificial intelligence ay maaari ding maging “digital na ginto” para sa walang hangganang potensyal at halaga nito. Ang Chevron AI ay nag-tap sa pareho upang mapabuti ang mga operasyon nito.
Sinabi ng Intelligence Officer ng Chevron na si Bill Braun na maaaring pamahalaan ng generative AI ang napakalaking halaga ng data para sa kumpanya.
BASAHIN: UAE ‘pumped’ para sa gas station robot
Maaari ding saklawin ng teknolohiya ang geological data para sa mga lokasyong may mahinang saklaw. Bukod dito, ang artificial intelligence ay maaaring alertuhan ang mga manggagawa ng tao sa mga potensyal na problema upang maiwasan ang mga pagkagambala sa supply ng langis.
Ano ang magagawa ng Chevron AI?
Kamakailan ay nakakuha ako ng kape sa SF kasama ang CIO ng Chevron.
Lumayo nang may mas mahusay na pag-unawa sa kung paano iniisip ng Fortune 500 ang AI.
Halimbawa, ang Chevron, kadalasang gumagamit ng genAI para sa mababang hanging prutas + hindi ito nag-aagawan para makuha ang pinakabagong mga GPU ng Nvidia.https://t.co/oBIgLWuADg
— Anissa Gardizy (@anissagardizy8) Hulyo 17, 2024
Sinasabi ng VentureBeat na ang mga operasyon ng langis at gas ay bumubuo ng malaking halaga ng data. Halimbawa, ang seismic survey file ng New Mexico sa New Mexico ay humigit-kumulang 1 petabyte.
Para sa sanggunian, ang 1 PB ay nagkakahalaga ng 1,000,000 GB, at ang mga modernong hard drive ng computer ay karaniwang naglalaman ng 1 terabyte o 1,000 GB.
Nakikipagtulungan ang Chevron sa mga graphics processing unit o GPU mula noong 2008 para pangasiwaan ang napakaraming compute o computing resources.
Sa ngayon, ang multinational na kumpanya ng langis at gas na ito ay gumagamit ng Chevron AI upang makakuha ng higit pang mga insight at halaga mula sa data nito.
“Ang AI ay isang perpektong tugma para sa itinatag, malakihang enterprise na may malalaking dataset – iyon mismo ang tool na kailangan namin,” paliwanag ni Braun.
Binubuo ng kumpanya ang 40% ng produksyon ng langis at 15% ng produksyon ng natural na gas sa US, kaya maiisip mo kung gaano karaming computing ang kailangan nito!
Bukod sa pagpoproseso ng data, tinutulungan din ng Chevron AI ang kumpanya na manatiling mapagkumpitensya sa pamamagitan ng pagsusuri ng data mula sa Railroad Commission of Texas.
Ipinaliwanag ni Braun sa VentureBeat ang mga dataset na magagamit sa publiko na “naging isang pagkakataon upang matuto mula sa iyong kumpetisyon.
“Kung hindi mo ginagawa iyon, natututo sila sa iyo. Ito ay isang napakalaking accelerant sa paraan na natutunan ng lahat mula sa isa’t isa,” dagdag niya.
Ginagamit din ng kumpanya ng langis ang mga modelong AI nito para gumawa ng mga pamantayan at detalye ng engineering.
“Kung ito ay dapat na anim na eksaktong constructions, hindi namin nais ang aming generative AI upang maging malikhain doon at makabuo ng 12. Ang mga iyon ay dapat na tune out na talagang mahigpit,” sabi ni Braun.
Bukod sa Chevron AI, ang kumpanya ng enerhiya ay gumagawa din ng mga robotic na modelo upang ang mga makinang ito ay makapagsagawa ng mga trabahong masyadong mapanganib para sa mga tao.
