ທີມງານວິສະວະກໍາ AI Works ກໍາລັງຄົ້ນຄວ້າແລະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດ (AI) ເພື່ອພັດທະນາຜະລິດຕະພັນສໍາລັບອຸດສາຫະກໍານ້ໍາມັນແລະອາຍແກັສ.
ບໍລິສັດຫຸ້ນສ່ວນ AI Works Artificial Intelligence Solutions, ເຊິ່ງເປັນບໍລິສັດ startup ຂຶ້ນກັບສະຖາບັນ Petroleum ຫວຽດນາມ (VPI), ພວມຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນຂົງເຂດການຄົ້ນຄວ້າ, ນຳໃຊ້ ແລະ ຝຶກອົບຮົມ ວິທະຍາສາດ .
| ທ່ານ ເລຫງອກແອງ, ຜູ້ອຳນວຍການອົງການຂໍ້ມູນຂອງສະຖາບັນນ້ຳມັນເຊື້ອໄຟຫວຽດນາມ, ປະທານຄະນະກຳມະການເຮັດວຽກ AI - ພາບ: QN |
ຫນຶ່ງໃນຜະລິດຕະພັນທີ່ສໍາຄັນຂອງ AI Works ແມ່ນ iLab - ເຄື່ອງມືອອກແບບທົດລອງທີ່ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະປັນຍາປະດິດ (AI/ML) ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດປັບປຸງຂະບວນການທົດລອງ.
ແບ່ງປັນກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້ iLab ໃນຂະແໜງນ້ຳມັນ ແລະ ອາຍແກັສ ແລະ ການກຳນົດທິດພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ, ທ່ານ ເລຫງອກແອງ, ຜູ້ອຳນວຍການ VPI Data, ປະທານຄະນະບໍລິຫານງານ AI Works ໃຫ້ຮູ້ວ່າ iLab ຖືກອອກແບບເພື່ອສົມທົບວິທີການອອກແບບປະສົບການ (DoE) ກັບປັນຍາປະດິດ (AI). ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການຄົ້ນຄ້ວາແລະການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະເອກະສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
iLab ມີຄວາມສາມາດຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ດີ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂັ້ນຕອນການທົດລອງ. ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດການທົດລອງທັງຫມົດຕາມແຜນການແບບດັ້ງເດີມ, ເມື່ອໃຊ້ iLab, ຜູ້ໃຊ້ພຽງແຕ່ຕ້ອງດໍາເນີນການທົດລອງຈໍານວນຫນ້ອຍທໍາອິດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, iLab ຈະສະຫນັບສະຫນູນແລະແນະນໍາຕົວກໍານົດການສໍາລັບການທົດລອງຕໍ່ໄປເພື່ອໃຫ້ບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍໄວຂຶ້ນ.
ຜະລິດຕະພັນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າປະຫຍັດເວລາ, ຊັບພະຍາກອນແລະສະຫນອງການວິເຄາະຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງອົງປະກອບຂອງການທົດລອງ. ການປະຫຍັດຊັບພະຍາກອນວັດສະດຸປ້ອນໃນການທົດລອງຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກົດດັນຂອງການປິ່ນປົວສິ່ງເສດເຫຼືອພາຍຫຼັງການທົດລອງ, ແລະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມ.
"ໃນອຸດສາຫະກໍານ້ໍາມັນແລະອາຍແກັສ, iLab ສາມາດສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍດ້ານ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ໃນຂົງເຂດເຄມີແລະວັດສະດຸ, iLab ສາມາດຊ່ວຍນັກຄົ້ນຄວ້າແລະວິສະວະກອນປັບປຸງຂະບວນການພັດທະນາວັດສະດຸໃຫມ່. ຜະລິດຕະພັນມີຄວາມສາມາດຄາດຄະເນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບອົງປະກອບຂອງທາດປະສົມ, ຊ່ວຍປະຫຍັດເວລາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄົ້ນຄວ້າ " - ທ່ານ Le Ngoc Anh ກ່າວ.
ນອກຈາກນັ້ນ, iLab ຍັງສາມາດຊ່ວຍປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດແລະການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໃນໂຮງງານກັ່ນ. ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະນໍາໃຊ້ AI algorithms, iLab ສາມາດແນະນໍາການປັບຕົວເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບການຜະລິດແລະຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ.
ຕາມທ່ານ ເລຫງອກແອງແລ້ວ, iLab ໄດ້ສົມທົບກັບການອອກແບບການທົດລອງ (DoE), ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ເພື່ອນຳມາເຊິ່ງຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການທົດລອງ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, iLab ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການອອກແບບທົດລອງ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນການທົດລອງທີ່ຕ້ອງການປະຕິບັດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, AI ແລະຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນໃຊ້ໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ກໍານົດຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງປັດໃຈທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ຜົນການທົດລອງ. iLab ຍັງອັດຕະໂນມັດບາງຂັ້ນຕອນໃນຂະບວນການທົດລອງ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມພະຍາຍາມແລະເວລາ.
ທ່ານ ເລຫງອກແອງ ໄດ້ຍົກຕົວຢ່າງສະເພາະວ່າ: "ເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້, AI Works ໄດ້ນຳໃຊ້ iLab ໃນໂຄງການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບການພັດທະນາສານເຕີມແຕ່ງສຳລັບນ້ຳມັນຫຼໍ່ລື່ນ. ຂະບວນການນີ້ປົກກະຕິແລ້ວຕ້ອງການການທົດລອງຫຼາຍຮ້ອຍຄັ້ງ. ດ້ວຍການສະໜັບສະໜູນຂອງ iLab, ພວກເຮົາໄດ້ຫຼຸດຈຳນວນການທົດລອງທີ່ຈຳເປັນລົງປະມານ 70%.
ດັ່ງນັ້ນ, ບໍລິສັດໄດ້ປະຫຍັດເວລາການຄົ້ນຄວ້າປະມານ 40% ແລະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງວັດຖຸດິບທີ່ໃຊ້. ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ.
| iLab ຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນການທົດລອງທີ່ຕ້ອງການປະຕິບັດ, ປະຫຍັດເວລາແລະຊັບພະຍາກອນ |
ກ່ຽວກັບແຜນການພັດທະນາຄຸນສົມບັດໃໝ່ຂອງ iLab, ທ່ານ ເລຫງອກແອງ ໃຫ້ຮູ້ວ່າ, ສະຖາບັນ Petroleum ຫວຽດນາມ ແລະ AI Works ມີແຜນການສົມທົບກັບບັນດາຕົວແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ ChatGPT ເພື່ອສ້າງການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກວ່າ ເຊິ່ງຜູ້ໃຊ້ສາມາດພົວພັນກັບພາສາທຳມະຊາດ.
ພວກເຮົາກໍາລັງຄົ້ນຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຂະຫຍາຍ iLab ເພື່ອອັດຕະໂນມັດບາງຂະບວນການທົດສອບ, ລວມທັງການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງກັບອຸປະກອນການທົດສອບເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະເຮັດການປັບຕົວໃຫ້ທັນເວລາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາຍັງກໍາລັງພັດທະນາໂມດູນພິເສດສໍາລັບພື້ນທີ່ສະເພາະໃນອຸດສາຫະກໍານ້ໍາມັນແລະອາຍແກັສເຊັ່ນ: ການວິເຄາະທາງທໍລະນີສາດ, ຂະບວນການຂຸດເຈາະ, ຫຼືການຄຸ້ມຄອງການຜະລິດ.
ໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາແລະປັບປຸງຜະລິດຕະພັນ, ທີມງານໄດ້ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງ. ທໍາອິດ, ການລວມເອົາ AI ແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໃນການອອກແບບແບບດັ້ງເດີມຂອງຂະບວນການທົດລອງ, ໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນວ່າການຄາດຄະເນແລະຄໍາແນະນໍາແມ່ນເປັນຈິງ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ທີມງານຍັງປະເຊີນກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການສ້າງການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັບປະກັນຄວາມຊໍານານໃນລະດັບສູງ. ສຸດທ້າຍ, ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນເທົ່າທຽມກັນແມ່ນບັນຫາຄວາມປອດໄພແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ.
ທ່ານເລງອກແອງໃຫ້ຄຳເຫັນວ່າ AI ພວມປ່ຽນແປງວິທີການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ. ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, AI ຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດເລັ່ງຂະບວນການຄົ້ນຄ້ວາແລະຊອກຫາທິດທາງໃຫມ່.
ແບ່ງປັນກັບໄວໜຸ່ມທີ່ຢາກເຂົ້າຮ່ວມໃນຂະແໜງໃໝ່ນີ້, ທ່ານ ເລຫງອກແອງ ຖືວ່າ, ຕ້ອງສະໜອງຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບອຸດສາຫະກຳນ້ຳມັນອາຍແກັສ, ປັບປຸງຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຢ່າງເປັນປົກກະຕິ, ນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນໂຄງການຕົວຈິງ. AI ເປັນເຄື່ອງມືສະຫນັບສະຫນູນ, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນທີ່ສົມບູນສໍາລັບມະນຸດ. ຊາວໜຸ່ມຕ້ອງພັດທະນາທັກສະການວິເຄາະ ແລະການຄິດວິຈານ ຄຽງຄູ່ກັບການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບ AI.
ທ່ານ ເລງອກແອງ ໃຫ້ຮູ້ ວ່າ: ການສົມທົບກັນປະສົບການໃນອຸດສາຫະກຳນ້ຳມັນອາຍແກັສກັບເຕັກໂນໂລຊີ AI ຈະສ້າງການປັບປຸງທີ່ມີປະໂຫຍດ. AI Works ແລະ iLab ແມ່ນຄວາມມານະພະຍາຍາມທຳອິດ, ແລະ ພວກຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການພັດທະນາອຸດສາຫະກຳນ້ຳມັນອາຍແກສຂອງ ຫວຽດນາມ .
ທີ່ມາ: https://congthuong.vn/nhom-ky-su-ai-works-va-viec-phat-trien-san-pham-phuc-vu-nganh-dau-khi-354755.html






(0)