Kan kunstig intelligens hjelpe oss å finne olje?
Aker BP har utviklet en løsning som benytter kunstig intelligens til å effektivisere arbeidet med å lete etter olje og gass betraktelig. Den såkalte «lete-roboten» gjør ikke geologer og geofysikere arbeidsløse, men bidrar til å heve kvaliteten i arbeidet og utnytte tilgjengelig data på en langt bedre måte.
-Vårt prinsipp er å bruke datamaskiner til det datamaskiner er gode til, som er å finne mønstre i store multi-dimensjonale datasett, sier Aina Juell Bugge, Senior Data Scientist i Aker BP.
– Målet vårt er å kunne benytte oss av maskinlæring og generativ KI som et hjelpemiddel når vi tolker undergrunnsdata, ved å finne og flagge mulige letemål og prospekter, og til å gi data-baserte vurderinger av usikkerhet i tolkninger som er gjort (second opinion), sier Juell Bugge.
Når man borer en letebrønn ligger det gjerne årevis med arbeid bak, og ikke minst enorme datamengder. Og nettopp derfor vil et verktøy som benytter generativ KI vil kunne bidra til en vesentlig endring i måten vi jobber på.
Letearbeid starter med data. Både ny data, men også historisk data som kan være samlet inn flere ti-år tilbake. En stor andel er seismisk data fra området man leter i, men også fra andre deler av sokkelen om det kan bidra til en bedre forståelse. Dette settes sammen med data fra brønnlogger og kjerneprøver. Når alt dette samles og settes sammen utgjør det et omfang og en kompleksitet som en menneskelig hjerne ikke er i stand til å håndtere.
Vi har lenge brukt datamaskiner for å lagre og prosessere dataene. Men med mulighetene som har åpnet seg med kunstig intelligens løfter datamaskinenes bidrag til et nytt nivå.
-Det er ingen fare for at maskiner skal ta over letearbeidet. Snarere tvert imot, sier Peder Aursand. Aursand er Subsurface Manager i Aker BP.
-Med ‘leteroboten’ har vi enkelt sagt skapt en co-pilot for letefolk som bidrar til å frigjøre tid som tidligere ble brukt til repetitive og arbeidskrevende oppgaver til tid som kan brukes til de kreative prosessene og forståelse av undergrunnen. Men det krever at vi jobber på en litt annen måte, og at vi har folk med en litt annen type kompetanse enn vi har hatt tradisjonelt, sier Aursand.