成人免费网站在线_国产精品久久久久久久久免费 _欧洲精品久久_欧美日韩精品不卡

據(jù)鉆機地帶網(wǎng)站6月12日報道，“生成式人工智能將對各行各業(yè)產生深遠影響”——亞馬遜網(wǎng)絡服務公司（AWS）的能源企業(yè)技術專家侯賽因·謝爾（Hussein Shel）表示，這正是該公司所相信的。他表示，20多年來，亞馬遜在面向客戶的服務和內部運營的人工智能和機器學習的開發(fā)和部署方面投入了大量資金。

謝爾告訴鉆機地帶網(wǎng)站稱，我們現(xiàn)在將看到機器學習的下一波廣泛應用，包括能源行業(yè)在內的每一個客戶體驗和應用都有機會通過生成人工智能進行重塑。他補充道，AWS將幫助推動下一波浪潮，讓客戶在技術堆棧的所有三層(包括基礎設施、機器學習工具和專用人工智能服務)中輕松、實用、經濟地使用生成式人工智能。

在談到生成式人工智能在能源行業(yè)的一些應用和好處時，謝爾概述說，AWS認為該技術在提高運營效率、減少健康和安全風險、增強客戶體驗、最大限度地減少與能源生產相關的排放以及加速能源轉型方面發(fā)揮著關鍵作用。

首先，生成式人工智能可以在解決運營現(xiàn)場安全問題方面發(fā)揮關鍵作用。

能源運營通常發(fā)生在偏遠的，有時是有害的和危險的環(huán)境中。該行業(yè)長期以來一直在尋求有助于減少前往現(xiàn)場的解決方案，這與減少工人的健康和安全暴露直接相關。生成式人工智能可以幫助行業(yè)朝著這一目標取得重大進展。現(xiàn)場攝像機的圖像可以發(fā)送到生成式人工智能應用程序，該應用程序可以掃描潛在的安全風險，例如導致氣體泄漏的故障閥門。

其次，生成式人工智能將有利于油藏建模。

他補充說，生成式人工智能模型可以通過生成可以模擬油藏行為的合成油藏模型來用于油藏建模。GAN是一種流行的生成式人工智能技術，用于生成合成油藏模型。GAN的生成器網(wǎng)絡經過訓練，生成與真實油藏相似的合成油藏模型，而鑒別器網(wǎng)絡經過訓練，可以區(qū)分真實油藏模型和合成油藏模型。

謝爾稱，一旦生成模型經過訓練，就可以生成大量的合成油藏模型，用于油藏模擬和優(yōu)化，減少不確定性，提高油氣產量預測。這些儲層模型還可以用于其他對深地探索至關重要的能源應用，如地熱和碳捕獲和儲存。

最后，基于生成式人工智能的數(shù)據(jù)搜索將大大提速。

他表示，數(shù)據(jù)訪問是能源行業(yè)尋求克服的一個持續(xù)挑戰(zhàn)，特別是考慮到其大部分數(shù)據(jù)都是幾十年前的，并且存在各種系統(tǒng)和格式。

他補充說，例如，油氣公司在整個工作流程中以不同格式創(chuàng)建了數(shù)十年的文件，即pdf、演示文稿、報告、備忘錄、測井日志、word文檔，尋找有用的信息需要花費相當多的時間。

謝爾繼續(xù)道，據(jù)一家排名前五的運營商稱，工程師們將60%的時間用于搜索信息。通過索引增強基于生成人工智能的解決方案來獲取所有這些文檔，可以極大地改善數(shù)據(jù)訪問，從而更快地做出更好的決策。

當被問及是否認為所有的石油和天然氣公司都將在未來以某種方式使用生成式人工智能時，謝爾說他認為答案是肯定的，但他補充說，要強調的是，在定義生成式人工智能對能源行業(yè)的潛在影響時，現(xiàn)在還處于早期階段。

謝爾告訴鉆機地帶，在AWS，我們的目標是普及生成式人工智能的使用。

他補充道，為了做到這一點，我們?yōu)榭蛻艉秃献骰锇樘峁┧麄兿胍褂蒙墒饺斯ぶ悄軜嫿ǚ绞降撵`活性選擇，例如使用專用機器學習基礎設施構建自己的基礎模型；利用預先訓練的基礎模型作為基礎模型來構建其應用程序；或者使用內置生成式人工智能的服務，而不需要任何基礎建模方面的專業(yè)知識。

他繼續(xù)說道，我們還提供經濟高效的基礎設施和正確的安全控制，以幫助簡化部署。

通過機器學習應用的人工智能將是我們這一代最具變革性的技術之一，“解決一些人類最具挑戰(zhàn)性的問題，提高人類的表現(xiàn)，并最大限度地提高生產力”。

謝爾概述道，因此，負責任地使用這些技術是促進持續(xù)創(chuàng)新的關鍵。

AWS參加了美國石油工程師協(xié)會（SPE）國際墨西哥灣沿岸分會最近在得克薩斯州休斯敦舉行的數(shù)據(jù)科學大會活動，鉆機地帶網(wǎng)站總裁出席了該活動。該活動被稱為SPE-GCS數(shù)據(jù)分析研究小組的年度旗艦活動，接待了來自能源和技術部門的代表。

上個月，GlobalData在發(fā)給鉆機地帶網(wǎng)站的一份聲明中指出，機器學習有可能改變油氣行業(yè)。

GlobalData在聲明中表示，機器學習在油氣行業(yè)是一個快速發(fā)展的領域，有可能提高油氣行業(yè)的效率、提高產量和降低成本。

在5月份發(fā)布的一份關于油氣行業(yè)機器學習的報告中，GlobalData強調了幾個“主要的參與者”，包括bp、埃克森美孚、馬來西亞國家石油公司、沙特阿美公司、殼牌公司和道達爾能源。

本月初，數(shù)據(jù)解決方案公司Prescient的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Andy Wang在接受鉆機地帶采訪時表示，數(shù)據(jù)科學是油氣的未來。

Andy Wang強調，數(shù)據(jù)科學包括許多數(shù)據(jù)工具，包括機器學習，他指出這將是該行業(yè)未來的重要組成部分。當被問及他是否認為越來越多的石油公司會采用數(shù)據(jù)科學和機器學習時，Andy Wang對這兩個問題都做出了積極的回應。

早在2022年11月，自稱人工智能研究和部署公司、使命是“確保人工智能造福全人類”的OpenAI就推出了ChatGPT。2022年11月30日OpenAI在其網(wǎng)站上發(fā)布聲明稱，ChatGPT是InstructionGPT的兄弟模型，該模型經過訓練，能夠在提示中遵循指令并提供詳細的響應。