Gli investimenti nell’Intelligenza Artificiale (AI) stanno rivoluzionando numerosi settori industriali, e il comparto petrolifero e del gas non fa eccezione, puntando a ottimizzare l’efficienza proprie attività e a ridurre il proprio impatto ambientale. Lo sostiene un articolo recentemente pubblicato su Forbes, che mette in evidenza come gli investimenti multi-miliardari nell’AI stiano guidando l’innovazione in questo settore, trasformando il modello di business di questi operatori.
Nell’articolo di Forbes si fa riferimento a una recente indagine di EY, che mette in evidenza come oltre il 92% delle aziende del settore petrolifero e del gas di tutto il mondo “sta attualmente investendo nella AI o prevede di farlo nei prossimi due anni”. Di conseguenza, consapevoli delle esigenze dei loro clienti, i fornitori di software tecnologico-industriale e le principali società di servizi per il settore petrolifero (ad esempio, Baker Hughes e Halliburton) offrono abitualmente soluzioni di AI per operazioni più efficienti basate sulla tecnologia.
Le applicazioni della AI
Ma in che modo l’intelligenza artificiale è di aiuto alle società petrolifere? Il maggiore vantaggio, probabilmente, è rappresentato dall’aumento dell’efficienza operativa: attraverso l’automazione e l’analisi avanzata dei dati, le aziende possono migliorare la produttività e ridurre i costi. L’AI consente di acquisire, elaborare e analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, consentendo alle aziende di prendere decisioni più informate e tempestive. Questa capacità porta a una maggiore efficienza nella gestione delle risorse, nella manutenzione delle attrezzature e nel monitoraggio delle operazioni.
In particolare, un pezzo fondamentale è rappresentato dall’implementazione dei “gemelli digitali” (digital twins), ovvero repliche virtuali basate su cloud di un pezzo operativo di un processo o di un’apparecchiatura, basate sull’apprendimento automatico, ovvero una classica componente della AI. Combinando uno o più di questi aspetti, i gemelli digitali generano simulazioni in grado di anticipare le esigenze operative e prevenire gli incidenti.
C’è poi un ambito particolarmente rilevante per gli operatori e che è quello relativo alle nuove scoperte: i modelli di machine learning e l’apprendimento automatico consentono di analizzare dati geologici e sismici per identificare nuove riserve di petrolio e gas. Questo processo è molto più efficiente rispetto ai metodi tradizionali, che richiedono una quantità significativa di tempo e risorse. Inoltre, l’AI può anche aiutare a identificare nuove opportunità di sviluppo e migliorare la precisione delle previsioni di produzione.
Potenziale di crescita e possibili rischi
Un altro aspetto importante dell’Intelligenza Artificiale nel settore petrolifero e del gas è la sua capacità di ridurre l’impatto ambientale delle attività di estrazione e produzione. L’AI può essere utilizzata per ottimizzare le operazioni, riducendo così il consumo di energia e le emissioni di carbonio. Inoltre, l’analisi dei dati può aiutare a identificare potenziali problemi ambientali in anticipo, consentendo alle aziende di prendere misure preventive per mitigare gli impatti negativi sull’ambiente.
Date queste opportunità, non stupisce che le stime di crescita legate all’intelligenza artificiale nel settore siano piuttosto promettenti: Mordor Intelligence prevede che il giro d’affari raggiungerà i 2,38 miliardi di dollari entro la fine del 2023, per poi salire a 4,21 miliardi di dollari entro la fine del 2028, con un CAGR del 12,09% nel periodo di previsione (2023-2028).
Eppure, nonostante i numerosi vantaggi offerti dall’Intelligenza Artificiale nel settore petrolifero e del gas, ci sono anche sfide da affrontare. La raccolta e l’analisi dei dati richiedono infrastrutture robuste e competenze specializzate. Inoltre, la sicurezza dei dati è un fattore critico da considerare, poiché le informazioni sensibili possono essere soggette a rischi di attacco dal posto del Cybercrime. Tuttavia, secondo l’analisi di Forbes, queste sfide possono essere superate attraverso investimenti mirati in tecnologia e formazione del personale.
Articolo originariamente pubblicato il 21 Ago 2023
