Un visitatore di uno dei giacimenti di gas naturale della BP nel Wyoming pochi anni fa avrebbe potuto notare uno spettacolo strano: smartphone in sacchetti di plastica legati a pompe con fascette. Questo fu un primo test di un’iniziativa del gigante del petrolio per collegare una rete di sensori Wi-Fi a un sistema di intelligenza artificiale, uno che ora gestisce il campo di Wamsutter nel Wyoming con una supervisione molto meno umana di prima.
L’intelligenza artificiale è arrivata alla zona petrolifera, accelerando un cambiamento tecnico che sta trasformando le condizioni per i 150.000 lavoratori statunitensi dell’industria petrolifera e del gas . Grandi società energetiche come Shell e BP stanno investendo miliardi per portare l’intelligenza artificiale a nuove raffinerie, giacimenti petroliferi e piattaforme di trivellazione in acque profonde. Questi investimenti stanno già pagando da soli aiutando a trivellare i pozzi petroliferi ingombranti, prevedendo guasti alle apparecchiature e riducendo le emissioni di gas metano.
Potrebbe non essere ottimo per la sicurezza del lavoro, ma la prossima generazione di posti di lavoro dovrebbe diventare più sicura e più produttiva. BP afferma che i suoi giacimenti petroliferi assistiti da algoritmi stanno ottenendo il 10% in più di lavoro dal 43% di lavoratori in meno. Allo stesso tempo, i sistemi intelligenti dovrebbero ridurre le situazioni potenzialmente fatali in questi luoghi di produzione spesso pericolosi e ridurre gli sversamenti che possono sporcare i corpi idrici per anni, un risultato migliore per i consumatori che si affidano ai combustibili fossili per le loro necessità quotidiane.
Prendi il caso del campo di invecchiamento del Wyoming della BP. In collaborazione con la start-up Kelvin di San Francisco, BP ha implementato migliaia di sensori su centinaia di pozzi per creare flussi di dati in tempo reale. Collegarono il sistema AI di Kelvin, che ascoltava e guardava i dati dai sensori, quindi costruiva un gemello digitale del campo: una simulazione che poteva prevedere come l’apertura di una valvola su un lato del campo potesse cambiare le letture della pressione sull’altro lato.
La BP decise di vedere cosa sarebbe accaduto se il sistema IA avesse dato libero sfogo a modificare sostanzialmente le manopole e le leve di Wamsutter. La BP stima che il metano scaricato dal campo sia in calo del 74% grazie a un migliore monitoraggio e manutenzione. La produzione di gas è aumentata del 20% utilizzando il sistema basato sull’intelligenza artificiale ei costi sono scesi del 22%. I lavori hanno iniziato a cambiare di conseguenza. “Ora i tecnici di campo si stanno addestrando su Linux e Python”, afferma Brian Pugh , responsabile delle operazioni di Lower 48 della BP.
Sulle piattaforme petrolifere come la piattaforma Olympus di Shell da 120.000 tonnellate nel Golfo del Messico, le roughneck erano solite farsi male mentre si maneggiavano trincee da 300 libbre, lunghe trenta metri di spessore. L’automazione ha eliminato molti rischi. Invece di litigare i tubi con una corda, i lavoratori utilizzano un gestore automatico di condutture costruito da Weatherford International. “Riduciamo il rischio”, afferma Ashlee Janeke, ingegnere di perforazione Shell. “Vogliamo che tolgano le loro mani dall’attrezzatura.”
L’automazione è una cosa, ma grazie alla rivoluzione del sensore, sta arrivando al punto in cui le trivellazioni si guideranno da sole. Shell ha ancora esperti ingegneri di perforazione su Olympus che supervisionano questi pozzi da 100 milioni di dollari e guidano le loro trivellazioni a punta di diamante con migliaia di denti su 15.000 piedi di roccia. Ma ora Weatherford International vende un sistema di perforazione dotato di intelligenza artificiale, che sterza da solo, senza bisogno di esseri umani. I risultati sono sorprendenti. Aggiungete tutti i progressi tecnologici dal 2015 e Shell dice che ora può trivellare pozzi di petrolio nel 60% dei casi per il 40% del costo. Lavorare 14 giorni consecutivi di turni di 12 ore su una piattaforma in mezzo all’oceano non è un lavoro per tutti, specialmente in regioni come il freddo e devastato Mare del Nord. “Siamo in grado di impedire a molte persone di dover andare in mare aperto”, afferma Wael Sawan, capo di Deepwater di Shell.
Fuori da St. Louis, i tecnici di una fabbrica Emerson Electric installano moduli di controllo industriale in scatole di acciaio delle dimensioni di semirimorchi. Una volta trasportati in un sito del cliente, queste scatole diventano “il cervello dello stabilimento”, afferma il CEO di Emerson, Dave Farr. In strutture industriali come la raffineria di Whiting di BP vicino a Chicago o il complesso petrolchimico di 11 miliardi di dollari della Sasol in Louisiana, il cervello di Emerson gestisce un software potente come PlantWeb di Emerson, che preleva i dati da decine di migliaia di sensori e li alimenta a una piattaforma di analisi. Niente è troppo banale per gli algoritmi da “ascoltare”. Un cliente che utilizzava il sistema basato sull’intelligenza artificiale ha risparmiato il 7% sulle sue esigenze di vapore installando sensori acustici wireless accanto a scaricatori di condensa o valvole di limitazione della pressione in modo che il sistema potesse prevedere quali erano intasati e pianificare una pulizia.
Alcune aziende sono pronte a fare il passo successivo, consegnando un’intera struttura a un promemoria digitale. Mitsubishi Hitachi Power Systems, con sede in Florida, commercializzerà presto una centrale elettrica completamente autonoma alimentata a gas, tutto gestito da AI. “Se si guardano abbastanza a lungo si può imparare ciò che è anomalo senza nemmeno sapere come è stato progettato”, afferma il CEO di Mitsubishi Hitachi Paul Browning, degli algoritmi di intelligenza artificiale. “Si insegnano da soli.” Un cliente ha risparmiato $ 1 milione all’annosemplicemente usando l’intelligenza artificiale per mettere a punto il sistema di combustione di una centrale elettrica. Mitsubishi Hitachi sta già operando da un anno in tutto il Giappone, con la sua macchina completamente autonoma, a prova di concetto. Non ha bisogno di alcun intervento umano se non per la manutenzione; l’impianto prende gli ordini per far salire o scendere la produzione di energia dal sistema di rete automatizzata, pianifica la propria manutenzione e prevede le sue prestazioni e requisiti patrimoniali a tre anni nel futuro. Quando gli umani hanno bisogno di interfacciarsi con la pianta, ne parlano.
L’intelligenza artificiale è nella sua infanzia. Scopriremo presto che lo stesso tipo di IA in grado di azionare una centrale elettrica autonoma funzionerà come assistente digitale per una routine di apprendimento familiare, osservando le anomalie mentre monitora telefoni, automobili, conti finanziari, orari di lavoro e scolastici, elettrodomestici, termostati e videocamere di sicurezza. Questa coperta di consapevolezza apprenderebbe e si evolverebbe, diventando alla fine parte della famiglia, prevede Amir Husain, CEO di SparkCognition di Austin (che collabora con Mitsubishi Hitachi) e autore di The Sentient Machine . “Scopriremo che la macchina biologica chiamata cervello che gestisce il software chiamato mente non ha necessariamente bisogno di essere così complessa per supportare il tipo di mente che vorremmo”.
