قامت شركة Applied Computing، وهي شركة ناشئة مقرها لندن تقوم ببناء نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي لصناعة النفط والغاز والبتروكيماويات، بجمع سلسلة A بقيمة 20 مليون دولار بقيادة شركة الهندسة العملاقة KBR، بمشاركة Databricks Ventures.
تأسست الشركة الناشئة في عام 2023، وتستهدف أنظمة النفط والغاز والتكرير والبتروكيماويات، حيث يمكن لمنشأة واحدة أن تحتوي على آلاف أجهزة الاستشعار التي تقيس كل شيء بدءًا من درجة الحرارة والضغط إلى السرعة واللزوجة. على الرغم من وجود سوق ضخمة لمساعدة شركات الطاقة على حل مشكلة تتبع البيانات، إلا أن التجزئة تمثل عقبة كبيرة.
وبناءً على ذلك، تتخذ المرافق قرارات التشغيل باستخدام أقل من 8% من البيانات المتاحة لها، كما يقول المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Applied Computing كالوم أدامسون (في الصورة أعلاه، على اليمين). وقال إن المشغلين يجمعون بالفعل الكثير من هذه المعلومات، لكنهم يجدون صعوبة في الجمع بين قراءات أجهزة الاستشعار، والتوثيق الهندسي، والفيزياء والكيمياء بسرعة كافية لتحليلها ووضع التنبؤات.
“إنها تجعل مصادر البيانات الثلاثة تتحدث مع بعضها البعض في الوقت الحقيقي. هذا هو المفتاح الحقيقي،” قال لـ TechCrunch.
على عكس نماذج اللغة الكبيرة، التي تتنبأ بالكلمة التالية، تقول شركة Applied Computing أن نموذجها الأساسي، Orbital، يجمع بين نموذج السلسلة الزمنية، والنموذج القائم على الفيزياء، ونموذج اللغة للتنبؤ بحالة المنشأة. وهو يفعل ذلك عن طريق تحليل قراءات أجهزة الاستشعار، مع أخذ الفيزياء والكيمياء في الاعتبار، والتعرف على قيود معدات المنشأة ونشاط المشغل. كما يسمح للفنيين بإجراء عمليات محاكاة لكيفية تأثير التغيير في جزء واحد من المنشأة على بقية عملياتها.
في الأساس، الحوسبة التطبيقية هي سرعة كبيرة: فهي تدعي أن Orbital يمكنها الإبلاغ عن الحالات الشاذة، والتحقيق في أسبابها، ووضع نموذج ما إذا كان الإصلاح المقترح يمكن أن يخلق مشاكل في مكان آخر في المنشأة، كل ذلك في غضون دقائق. يدعي أدامسون أن المنتج يمكنه ضغط التحقيقات التي كانت تستغرق في السابق أيامًا أو أسابيع في ثوانٍ، مما يساعد المشغلين على تقليل استخدام الطاقة والحفاظ على الإنتاج.
ويبدو أن هذا الوعد بالسرعة قد وجد مؤمنين. تقول الشركة الناشئة إنها انتقلت من التخفي إلى الملايين من الإيرادات السنوية المتكررة في أقل من 18 شهرًا. وقال أدامسون إن أوربيتال قيد الاستخدام في بعض شركات التنقيب عن النفط والغاز والتكرير والبتروكيماويات “الكبيرة والمدرجة في البورصة”، على الرغم من أنه امتنع عن ذكر عدد العملاء لديها.
ومن بين شركائها شركة الطاقة الهندية Wipro، وKBR، التي قامت بدمج Orbital في منصتها الرقمية INSITE 3.0 لمشاريع الطاقة، وتستخدم المنتج لإنتاج الأمونيا. وقال أدامسون إن الشركة الناشئة تعمل أيضًا مع “شركة أمريكية كبرى في مجال التنقيب عن النفط”، وتخطط للإعلان عن شراكة مع شركة نفط أوروبية كبرى في الأسابيع المقبلة.
ومع ذلك، تدخل الحوسبة التطبيقية سوقًا عززت موردي البرامج الصناعية بالإضافة إلى شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة الأكثر تركيزًا. تبيع AspenTech برامج المحاكاة والنمذجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لعمليات المنبع والتكرير والعمليات الكيميائية، بينما تقدم AVEVA محاكاة العمليات القائمة على الفيزياء، والتحسين، ونمذجة “ماذا لو” للمنشآت الصناعية. تستهدف Cognite وSeeq طبقة البيانات، مما يساعد المنشآت على تحليل البيانات الصناعية، وتطبيق الذكاء الاصطناعي لتصميم سير العمل.
يقول أدامسون إن خندق الشركة ليس الوصول إلى البيانات الصناعية أو المعرفة العملية، بل تجميع باحثي الذكاء الاصطناعي لبناء نموذج يمكنه منافسة أوربيتال.
وقال: “إنها مشكلة الذكاء الاصطناعي. إنها ليست مشكلة بيانات، وليست مشكلة طاقة”. “إذا كنت باحثًا من الدرجة الأولى في مجال الذكاء الاصطناعي، فأين ستعمل؟… لا أعتقد أن شركة شل مدرجة في تلك القائمة”.
وأشار أدامسون أيضًا إلى البيانات التي تتلقاها Orbital من خلال عمليات نشرها. وقال إن البيانات التشغيلية من المصافي ومنشآت الطاقة الأخرى غير متاحة بشكل عام للعامة، في حين أن بيانات المحاكاة لا يمكنها إعادة إنتاج ما يحدث داخل المصنع العامل بشكل كامل.
قد تساعد شراكة KBR الشركة أيضًا. وقال أدامسون إن الشراكة تمنح شركة Applied Computing إمكانية الوصول إلى البيانات التشغيلية، والخبرة الصناعية، وكذلك مقدمات لمزيد من العملاء المحتملين.
تخطط شركة Applied Computing لاستخدام مبلغ 20 مليون دولار للتوسع عالميًا، وتوظيف أدوار بحثية وهندسية، واستكشاف عمليات النشر مع عملاء الطاقة.
وقالت الشركة يوم الخميس إنها افتتحت أيضًا مكتبًا في هيوستن، إضافة إلى مقرها الرئيسي في لندن ومركز العمليات في بنغالورو. وقال أدامسون إن القاعدة الأمريكية تجعل الشركة الناشئة أقرب إلى عميلين حاليين في أمريكا الشمالية، كما يجري العمل على التوسع في الشرق الأوسط.
عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد نكسب عمولة صغيرة. هذا لا يؤثر على استقلالنا التحريري.
