En un avance significativo para el sector energético, DXC Technology se ha unido a AWS para desarrollar un asistente de inteligencia artificial que promete revolucionar la exploración de sitios de perforación para las industrias petrolera y de gas. Esta colaboración entre gigantes tecnológicos busca abordar los desafíos inherentes a la recolección y análisis de datos en una industria donde la información relevante suele estar dispersa y presentada en diversos formatos no estandarizados.

La optimización de los tiempos de descubrimiento en la exploración petrolera es crucial, ya que incluso la reducción de un solo día en el tiempo necesario para alcanzar el primer petróleo puede determinar múltiples millones en costos operativos y ganancias. Tradicionalmente, recopilar y analizar datos de ubicaciones remotas, plataformas marinas, y oficinas corporativas ha sido un desafío logístico y tecnológico importante, especialmente cuando los datos provienen de hojas de cálculo simples hasta complejas imágenes satelitales y formatos específicos de la industria.

El nuevo asistente de inteligencia artificial, impulsado por modelos de lenguaje de última generación de Anthropic, bajo la infraestructura de Amazon Bedrock, permite a los usuarios acceder y analizar distintos tipos de datos desde diversas fuentes. Este asistente actúa como un agente inteligente que direcciona las consultas de los usuarios hacia herramientas especializadas, optimizadas para manejar diferentes tipos de datos, como texto, tablas, y formatos específicos del dominio, como el Log ASCII Standard (LAS).

La arquitectura del asistente utiliza Bedrock para cambiar sin problemas entre variantes del modelo Claude de Anthropic, empleando modelos más ligeros para tareas simples de enrutamiento y modelos más potentes para procesos complejos como la generación de código. Esto se complementa con el uso de Amazon Bedrock Knowledge Bases, que mejora el conocimiento del modelo al integrarse con documentos externos en cuestión de minutos.

Entre las herramientas personalizadas desarrolladas para este asistente se incluye un buscador de archivos, capaz de realizar búsquedas basadas en nombres o en el contenido semántico de los archivos. También se desarrollaron herramientas específicas para trabajar con datos en formato tabular y archivos LAS, aprovechando las capacidades de escritura de código de los modelos de lenguaje para realizar análisis sofisticados, tomando decisiones informadas en base a la producción y otras métricas relevantes.

Por otro lado, la función de capacidades conversacionales añade una capa de interacción más rica, permitiendo que el asistente pueda responder a preguntas sucesivas manteniendo el contexto de la conversación, lo que mejora significativamente la experiencia del usuario.

La implementación de este sistema no solo reduce drásticamente el tiempo necesario para obtener información crítica, sino que también ofrece la oportunidad de incorporar más herramientas de inteligencia generativa para otros formatos de datos industriales. Esto no solo representa un avance para las actividades de exploración, sino que también establece un precedente para la adopción de tecnologías de inteligencia artificial en aplicaciones industriales, optimizando procesos que anteriormente demandaban horas a cuestión de minutos.

Este avance es un claro ejemplo de cómo la alianza entre innovación tecnológica y el conocimiento especializado puede transformar el panorama operativo de una industria tan crucial como la del petróleo y gas, demostrando una vez más que la inteligencia artificial está destinada a jugar un papel fundamental en el futuro de los negocios y la tecnología.
vía: AWS machine learning blog