Shell, una de las principales petroleras mundiales, utiliza la inteligencia artificial para mejorar sus mecanismos de exploración de yacimientos y también la seguridad en sus estaciones de servicio, entre otras muchas cosas.
La compañía también aplica esta tecnología a procesos de mantenimiento predictivo, de tal forma que pueden predecir fallos en instalaciones remotas con antelación y adelantarse a las roturas de los equipos con los consiguientes ahorros económicos y mejoras en la seguridad.
Por ejemplo, en colaboración con Microsoft Han desarrollado una herramienta bautizada como Shell Geodesic que permite mejorar la precisión en el proceso de perforación de los pozos. Lo hace sirviéndose de inteligencia artificial y algoritmos de machine learning que ofrecen mejor visión de las diferentes capas de materiales que se encuentran bajo la tierra y que pueden condicionar el acceso a los yacimientos.
Para ello, la petrolera se ha servido de la plataforma de Bonsai, compañía que compró Microsoft hace un par de años, que entrenó los algoritmos de inteligencia artificial, es decir, creó los modelos neuronales y le enseñó los modelos de comportamiento. El aprendizaje realmente se hizo aplicando técnicas de “aprendizaje reforzado” sobre un modelo simplificado (2D) del pozo como si se tratara de un problema de “matar marcianos” en el cual el conocimiento llega “simplemente” tras jugar miles y miles de partidas para acabar convirtiéndose en todo un experto sin ayuda humana de ningún tipo.
Por cierto, el objetivo (bueno, uno de los objetivos de nuestro Icarus) es servir de modelo para probar Reinforcement Learning aplicado a la optimización de procesos industriales. Hace semanas nos pusimos en contacto con Bons.ai pero la verdad es que todavía no nos han contestado. Seguiremos esperando aunque mientras tanto buscaremos alternativas open source.