Розкриття можливостей ШІ: найкращі практики Shell для сталого майбутнього

Використання штучного інтелекту (ШІ) нині широко обговорюється в усьому світі. У той час як технології на основі штучного інтелекту пропонують людям численні шляхи вирішення повсякденних завдань, великі енергетичні компанії також усе частіше використовують дані та штучний інтелект для покращення своєї діяльності й вирішення глобальних проблем, зокрема, і таких як скорочення викидів CO₂ та побудова стійкої енергетичної галузі. У цій статті ми детальніше розглянемо, як енергетичні компанії, зокрема Shell, наближають ці сподівання до реальності.

Штучний інтелект для існуючих та майбутніх енергетичних систем

Сучасний світ прагне стати низьковуглецевим до 2050 року, тому питання енергетичного переходу стало актуальним як ніколи раніше. Зростаючий попит на безповоротні зміни вимагає нових технологічних підходів, і штучний інтелект відіграє в них провідну роль.

«За даними PwC, лише сам штучний інтелект може до 2030 року скоротити глобальні викиди парникових газів на 4%, водночас Capgemini повідомляє, що кліматичний потенціал штучного інтелекту становить 16% у кількох секторах», — ідеться у звіті Shell Digital Technology. Тож яким чином великі компанії втілюють у реальність такі обнадійливі очікування?

Віце-президент з обчислювальної науки та цифрових інновацій компанії Shell Ден Джевонс дотримується двох підходів:

«Сучасна енергетична система потребує оптимізації, щоб мінімізувати кількість СО₂, який ми продукуємо. Другий, не менш важливий момент полягає в тому, що коли ми проєктуємо майбутню енергетичну систему, то вчимося керувати цією більш різноманітною, розподіленою та складнішою енергетичною системою», — повідомляє він.

Пан Джевонс пояснює, що сьогодні 37% світових викидів CO₂ припадає на потужні промислові процеси, включаючи енергетичний сектор. Щоб упоратися з цим зараз, компанії у своїй діяльності можуть застосовувати штучний інтелект. Наприклад, Shell використовує його для оптимізації таких процесів, як транспортування зрідженого природного газу в Нігерії і, своєю чергою, в такий спосіб скорочує пов'язані з цим викиди. Завдяки розгортанню алгоритмів, спрямованих на зменшення викидів, що утворюються внаслідок спалювання газу у факелах, компанія заощаджує 130 кілотонн CO₂ на рік, що еквівалентно зняттю з доріг близько 57 000 європейських автомобілів.

Ще один успішний кейс реалізувала американська компанія-розробник корпоративного програмного забезпечення Databricks. Лідер міжнародної компанії у сфері фінансових послуг та сталого розвитку Хунта Накаї розповідає, що алгоритми на основі штучного інтелекту допомагають одному з клієнтів компанії — глобальній логістичній корпорації — оптимізувати щоденні маршрути вантажівок, які доставляють посилки. У середньому така система дає змогу економити вантажівці 1 км/день. А з огляду на кількість вантажівок, тобто 1 000 або й 100 000 одиниць, щорічно заощаджуються мільйони й мільйони тонн CO₂.

Що стосується використання ШІ при проєктуванні та будівництві майбутньої енергосистеми, то експерти сходяться на думці, що такий підхід впливає на економічну ефективність етапів досліджень і розробок. Як саме це працює?

«Обчислювальні технології, включаючи штучний інтелект, дають дослідникам змогу швидко розробляти нове й узагальнювати десятиліття наукових досліджень, прогнозувати властивості нових матеріалів і всього середовища навколо них, моделюючи їхню поведінку в різних умовах», — пояснюють в Shell.

Сьогодні компанія активно працює над цими завданнями у своєму Технологічному центрі в Бангалорі (Індія), де дослідники використовують цифрові технології, включаючи штучний інтелект, для відкриття нових матеріалів, які потім використовуються в батареях для зберігання відновлюваної енергії, розчинниках для вловлювання вуглецю чи сумішах низьковуглецевого пального — розробках для зменшення вуглецевого сліду. Наприклад, працюючи над акумуляторною батареєю, для якої потрібні органічні молекули, вченим удалося запрограмувати моделі штучного інтелекту для ідентифікації молекул із необхідними властивостями. Завдяки цьому команда змогла протестувати 112 мільйонів молекул усього за місяць і визначити 67 перспективних варіантів. Цей обсяг виконаної роботи ШІ значно більший, ніж за той самий проміжок часу могла б здійснити людина.

Крім того, комп'ютерне моделювання було використано для розробки гоночного пального в рамках інноваційного партнерства Shell зі Scuderia Ferrari. Це дало змогу спрогнозувати поведінку біоетанолу під час згоряння та визначити характеристики кожної паливної суміші, що значно скоротило час розробок. Ба більше: «Набагато дешевше створювати (синтетичні дані) в цифровій формі, ніж у фізичній», — стверджує Хунта Накаї. Тому для Shell та інших компаній використання штучного інтелекту не тільки скорочує викиди та час, а й є економічно ефективнішим рішенням.

Усе в хмарі

Коли справа доходить до сталого розвитку, є три етапи ефективного використання даних та штучного інтелекту: агрегація, аналіз і дії.

На думку експертів, для досягнення сталості сьогодні важливо мати багато даних в одній організованій системі. «Управлінські дані, конфігурація заводів та обладнання, візуальна інформація про фізичні можливості й інформація про транзакції — якщо ви об'єднаєте ці дані в цілісну картину, то можете розробити дуже багату базову лінію. Така лінія дасть вам змогу почати моделювати та втілювати рішення зі штучним інтелектом для розробки більш оптимальних умов щодо експлуатації об'єктів», — додає пан Джевонс.

Як Shell збирає дані? Ден Джевонс пояснює, що за останні роки компанія розробила інтегровану систему управління часовими рядами, яка була вбудована в кожен сектор організації. Усі ці набори даних інтегруються і зберігаються в хмарі. Хмарний сервіс — це метод використання та зберігання даних поблизу їх джерела, який забезпечує доступ до зростаючої пропозиції додатків штучного інтелекту та машинного навчання. Маючи близько 3 трильйонів рядків даних, що зберігаються нині в системі Shell, компанія може розвивати машинне навчання в багатьох бізнес-процесах: інспекція, критичні випадки використання, оптимізація та ін.

Наприклад, програма Shell Predictive Maintenance, спрямована на зниження ймовірності збоїв (і, як наслідок, уникнення дорогих простоїв і зниження витрат на технічне обслуговування), налічує понад 13 000 одиниць обладнання, які контролюються штучним інтелектом. Це забезпечує безперебійну роботу, зменшує кількість зупинок системи та сприяє ефективнішій праці об'єктів. Пан Джевонс пояснює, що вони впроваджують ці технології покроково, однак потенціал таких механізмів виходить далеко за межі нинішнього їх використання й може бути застосований у всіх активах: наприклад, у роботі вітрових електростанцій чи на об'єктах видобутку копалин.

Через співпрацю — до доступних технологій

Боротьба зі зміною клімату стоїть на порядку денному всього світу. Однак пан Джевонс упевнений, що лише завдяки партнерству та співпраці можна здійснити ці зміни.

«Деякі глобальні компанії можуть працювати «без кордонів» і в такий спосіб переносити технології з одного ринку на інший. Принциповим тут є вміння ухвалювати комплексні рішення, адже проблема нерідко полягає в тому, що в людей є нішеве рішення, яке розв’язує лише одну проблему. Тому щоб вирішити питання енергетичного переходу, ми повинні використовувати штучний інтелект, працювати з даними, займатися сталим розвитком, фінансами. Нам необхідно здійснювати трансформацію інженерну, будівельну й мобільності. І єдиним спільним фактором у всьому цьому є цифрові технології, — упевнений він. — Отже, якщо ми зможемо разом вибудувати цифрові платформи, які дадуть змогу трансформувати викиди CO₂, то це також допоможе нам уплинути на зміну клімату».

Компанія Shell запровадила стандартизовані хмарні технології практично на кожному ринку, що дає їй змогу оперативно впроваджувати найкращі практики для визначення найбільш оптимальних умов для тих чи інших аспектів бізнесу. Компанія також використовує цифрового двійника від Kongsberg і платформу Databricks, додатки C3 AI, а також співпрацює з Microsoft, щоб розробити загальну екосистему, яка допоможе масштабувати алгоритми.

Експерти дійшли висновку, що рішення на основі штучного інтелекту та даних є начебто клеєм, який тримає все разом не лише на розвинених ринках, а й на ринках, що розвиваються та за їх межами. Згідно з їхніми твердженнями, світу потрібна цілісна екосистема, заснована на відкритості та співпраці між державами, бізнесом і науковцями. І в цій битві за стале майбутнє значення має внесок кожного.

Джерела світлин: депозитарій компанії Shell