صناعة النفط والغاز تستخدم الذكاء الإصطناعي لزيادة معدلات الأمان بالمنشآت

159

مع بدء أنظمة الذكاء الاصطناعي في السيطرة على البنية التحتية الحيوية للسلامة عبر عدد متزايد من الصناعات, أصدرت DNV GL ورقة بحثية حول الاستخدام المسؤول للذكاء الإصطناعي. يؤكد البحث أن النماذج التي تعتمد على البيانات وحدها قد لا تكون كافية لضمان السلامة وتدعو إلى الجمع بين البيانات والنماذج السببية للتخفيف من المخاطر.

تحت عنوان “AI + Safety” يقدم البحث تفاصيل تبين مدي تقدم الذكاء الاصطناعي وكيف تصبح أنظمة الحكم الذاتي والتعلم الذاتي أكثر مسئولية فى اتخاذ قرارات حاسمة للسلامة. ويذكر البحث أنه مع ازدياد تعقيد النظم الهندسية, وأن المزيد من الأنظمة مترابطة ويتحكم بها أجهزة الكمبيوتر. فقد أصبحت العقول البشرية مضغوطة للتعامل وفهم التعقيد الهائل والديناميكي المرتبط بها.

في الواقع, يبدو من المرجح أننا لن نكون قادرين على تطبيق الرقابة البشرية على العديد من هذه الأنظمة في الوقت المحدد لضمان التشغيل الآمن. وبالتالي, تحتاج الآلات إلى اتخاذ قرارات حاسمة للسلامة في الوقت الفعلي, ونحن  نتحمل المسؤولية النهائية لتصميم أنظمة ذكية إصطناعى آمنة.

لقد تم تشغيل العديد من أنظمة السلامة الحرجة بشكل تقليدي من خلال نظرية التحكم فى اتخاذ القرارات بناءً على مجموعة محددة مسبقًا من القواعد والحالة الحالية للنظام. ولكن على العكس, يحاول الذكاء الإصطناعي تعلم القواعد المنطقية تلقائيًا استنادًا إلى التجارب السابقة.

وبما أن الحوادث الرئيسية في صناعة النفط والغاز شحيحة, فإن مثل هذه السيناريوهات لا يتم التقاطها بشكل جيد من خلال النماذج التي تعتمد على البيانات وحدها, حيث لا تتوفر بيانات الفشل الكافية لاتخاذ مثل هذه القرارات الحاسمة. وقد لا تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي – التي تعتمد حاليًا على نماذج البيانات للتنبؤ والتصرف بناءً على سيناريوهات مستقبلية – كافية بعد ذلك لضمان التشغيل الآمن وحماية الأرواح.

يشدد البحث على أنه إذا أمكن إكمال هذه النماذج التي تعتمد على البيانات عن طريق توليد بيانات عامة مستندة إلى الفيزياء, فإنها ستكون أقرب إلى التنفيذ الآمن للذكاء الإصطناعي في أنظمة السلامة الحرجة.

مثال على ذلك هو إطلاق سبيس إكس بنجاح أكبر صاروخ في العالم ،Falcon Heavy  في فبراير 2018 م. هبطت الدعامتان الجانبيتان في المرحلة الأولى بأمان على منصة الإطلاق في وضع قائم – وهما جاهزتان للتجديد والقيام برحلات جديدة. لم يكن من الممكن إجراء اختبار كامل للنظام قبل الإطلاق, واعتمد فريق المهندسين على نماذج الكمبيوتر, إلى جانب الخبرة السابقة في الأنظمة المماثلة ونماذج التعلم الآلي المتقدمة, لمحاكاة كيفية تنفيذ الإطلاق وتحديد كيفية التحكم في الصواريخ لكى تعود بفاعلية مرة أخرى إلى منصة الإطلاق. يعد هذا مثالاً ممتازًا لما يمكن تحقيقه من خلال الاستخدام المكثف للنماذج القائمة على المعرفة السببية والأساليب المعتمدة على البيانات, مما يؤدي إلى إجراء تعديلات ذاتية في الوقت الفعلي.

انضمت شركة DNV GL لأكبر الجامعات والشركات النرويجية, بما في ذلك Equinor و Kongsberg Group و Telenor, لإنشاء “مركز قوة” نرويجي للذكاء الإصطناعي (The Norwegian Open AI Lab) يهدف إلى تحسين الجودة والقدرة على البحث والتعليم والابتكار في مجال الذكاء الإصطناعي, والتعلم الآلي والبيانات الضخمة.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://www.maritime-executive.com/article/using-artificial-intelligence-to-keep-the-oil-and-gas-industry-safe#gs.wehbO4E

 

تعليقات