Компания Applied Computing хочет предоставить операторам нефтегазовой отрасли модель искусственного интеллекта для всего завода.

Подробности

Applied Computing, лондонский стартап, создающий базовую модель искусственного интеллекта для нефтегазовой и нефтехимической промышленности, привлек $20 млн в серии A под руководством инженерного гиганта KBR при участии Databricks Ventures.

Стартап, основанный в 2023 году, нацелен на нефтяные, газовые, нефтеперерабатывающие и нефтехимические системы, где на одном объекте могут быть тысячи датчиков, измеряющих все: от температуры и давления до скорости и вязкости. Хотя существует огромный рынок помощи энергетическим компаниям в решении проблемы отслеживания данных, фрагментация представляет собой серьезное препятствие. Следовательно, предприятия принимают операционные решения, используя менее 8% доступных им данных, говорит соучредитель и генеральный директор Applied Computing Каллум Адамсон (на фото выше справа). По его словам, операторы уже собирают большую часть этой информации, но им сложно объединить показания датчиков, инженерную документацию, а также данные физики и химии достаточно быстро, чтобы анализировать и делать прогнозы. "Это возможность заставить эти три источника данных общаться друг с другом в режиме реального времени. Это настоящий ключ", - сказал он TechCrunch. В отличие от больших языковых моделей, которые предсказывают следующее слово, компания Applied Computing утверждает, что ее базовая модель Orbital сочетает в себе модель временных рядов, модель, основанную на физике, и языковую модель для прогнозирования состояния объекта. Это достигается путем анализа показаний датчиков, учета физики и химии, а также выявления ограничений оборудования объекта и активности оператора. Это также позволяет техническим специалистам моделировать то, как изменение в одной части объекта может повлиять на остальную его работу.

По сути, Applied Computing — это скорость: они утверждают, что Orbital может выявлять аномалии, исследовать их причины и моделировать, может ли предлагаемое исправление создать проблемы в других частях объекта, и все это в течение нескольких минут. Адамсон утверждает, что этот продукт может сжать расследования, которые раньше занимали дни или недели, до секунд, помогая операторам сократить потребление энергии и поддерживать производительность.

Это обещание скорости, похоже, нашло сторонников. Стартап заявляет, что его ежегодный регулярный доход превратился из скрытого в двузначные миллионы менее чем за 18 месяцев. Адамсон сказал, что Orbital используется в некоторых «крупных, публично зарегистрированных» нефтегазовых, нефтеперерабатывающих и нефтехимических компаниях, хотя он отказался назвать количество клиентов.

В число его партнеров входят индийская энергетическая компания Wipro и KBR, которая интегрировала Orbital в свою цифровую платформу INSITE 3.0 для энергетических проектов и использует этот продукт для производства аммиака. Адамсон сообщил, что стартап также работает с «крупным оператором разведки и добычи в США» и планирует в ближайшие недели объявить о партнерстве с крупнейшей европейской нефтяной компанией.