AI Works ທີມງານວິສະວະກໍາແລະການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນສໍາລັບອຸດສາຫະກໍານ້ໍາມັນແລະອາຍແກັສ

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 ຝຶກອົບຮົມວິທະຍາສາດ.

ông Lê Ngọc Anh - Giám đốc dữ liệu VPI, Chủ tịch HĐQT AI Works

ທ່ານ ເລຫງອກແອງ, ຜູ້ອຳນວຍການດ້ານຂໍ້ມູນຂອງສະຖາບັນນ້ຳມັນເຊື້ອໄຟຫວຽດນາມ, ປະທານຄະນະກຳມະການບໍລິຫານງານ AI - ພາບ: QN

ຫນຶ່ງໃນຜະລິດຕະພັນທີ່ສໍາຄັນຂອງ AI Works ແມ່ນ iLab - ເຄື່ອງມືອອກແບບທົດລອງທີ່ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະປັນຍາປະດິດ (AI/ML) ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດປັບປຸງຂະບວນການທົດລອງ.

ແບ່ງປັນກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້ iLab ໃນຂະແໜງນ້ຳມັນ ແລະ ອາຍແກັສ ແລະ ການກຳນົດທິດພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ, ທ່ານ ເລຫງອກແອງ - ຜູ້ອຳນວຍການຝ່າຍຂໍ້ມູນ VPI, ປະທານສະພາບໍລິຫານ AI Works ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: iLab ຖືກອອກແບບເພື່ອສົມທົບກັບວິທີການອອກແບບທົດລອງ (Design of Experiments – DoE) ດ້ວຍປັນຍາປະດິດ (AI). ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອປັບປຸງຂະບວນການຄົ້ນຄ້ວາແລະການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະເອກະສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

iLab ມີຄວາມສາມາດຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ດີ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂັ້ນຕອນການທົດລອງ. ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດການທົດລອງທັງຫມົດຕາມແຜນການແບບດັ້ງເດີມ, ເມື່ອໃຊ້ iLab, ຜູ້ໃຊ້ພຽງແຕ່ຕ້ອງດໍາເນີນການທົດລອງຈໍານວນຫນ້ອຍທໍາອິດ. iLab ຫຼັງຈາກນັ້ນຈະສະຫນັບສະຫນູນແລະແນະນໍາຕົວກໍານົດການສໍາລັບການທົດລອງຕໍ່ໄປເພື່ອໃຫ້ບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍໄວຂຶ້ນ.

ຜະລິດຕະພັນນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າປະຫຍັດເວລາ, ຊັບພະຍາກອນແລະໃຫ້ການວິເຄາະຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງອົງປະກອບໃນການທົດລອງ. ການປະຫຍັດຊັບພະຍາກອນວັດສະດຸປ້ອນໃນການທົດລອງຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກົດດັນໃນການປິ່ນປົວສິ່ງເສດເຫຼືອຫຼັງຈາກການທົດລອງ, ແລະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມ.

"ໃນອຸດສາຫະກໍານ້ໍາມັນແລະອາຍແກັສ, iLab ສາມາດສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍດ້ານ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ໃນຂົງເຂດເຄມີແລະວັດສະດຸ, iLab ສາມາດຊ່ວຍນັກຄົ້ນຄວ້າແລະວິສະວະກອນປັບປຸງຂະບວນການພັດທະນາວັດສະດຸໃຫມ່. ຜະລິດຕະພັນມີຄວາມສາມາດຄາດຄະເນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບອົງປະກອບຂອງທາດປະສົມ, ຊ່ວຍປະຫຍັດເວລາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄົ້ນຄວ້າ " - ທ່ານ Le Ngoc Anh ກ່າວ.

ນອກຈາກນັ້ນ, iLab ຍັງສາມາດສະຫນັບສະຫນູນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການຜະລິດແລະການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໃນໂຮງກັ່ນ. ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະນໍາໃຊ້ AI algorithms, iLab ສາມາດແນະນໍາການປັບຕົວເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບການຜະລິດແລະຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ.

ຕາມທ່ານ ເລຫງອກແອງແລ້ວ, iLab ໄດ້ສົມທົບກັບການອອກແບບການທົດລອງ (DoE), ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ເພື່ອນຳມາເຊິ່ງຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການທົດລອງ. ຫນ້າທໍາອິດ, iLab ເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການອອກແບບທົດລອງ, ຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນການທົດລອງທີ່ຕ້ອງການປະຕິບັດ.

ນອກຈາກນັ້ນ, AI ແລະແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນໃຊ້ໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການກໍານົດຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງປັດໃຈທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ຜົນການທົດລອງ. iLab ຍັງໄດ້ອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂັ້ນຕອນຂອງຂະບວນການທົດລອງ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມພະຍາຍາມແລະເວລາ.

ທ່ານ ເລຫງອກແອງ ໄດ້ຍົກຕົວຢ່າງສະເພາະວ່າ: "ເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້, AI Works ໄດ້ນຳໃຊ້ iLab ໃນໂຄງການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບການພັດທະນາສານເຕີມແຕ່ງສຳລັບນ້ຳມັນຫຼໍ່ລື່ນ. ຂະບວນການນີ້ປົກກະຕິແລ້ວຕ້ອງການການທົດລອງຫຼາຍຮ້ອຍຄັ້ງ. ດ້ວຍການສະໜັບສະໜູນຂອງ iLab, ພວກເຮົາໄດ້ຫຼຸດຈຳນວນການທົດລອງທີ່ຈຳເປັນລົງປະມານ 70%.

ດັ່ງນັ້ນ, ບໍລິສັດໄດ້ປະຫຍັດເວລາການຄົ້ນຄວ້າປະມານ 40% ແລະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງວັດຖຸດິບທີ່ໃຊ້. ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແຕ່ຍັງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ.

iLab giúp giảm số lượng thí nghiệm cần thực hiện, tiết kiệm thời gian và tài nguyên

iLab ຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນການທົດລອງທີ່ຈໍາເປັນ, ປະຫຍັດເວລາແລະຊັບພະຍາກອນ

ກ່ຽວກັບແຜນການພັດທະນາຄຸນສົມບັດໃໝ່ຂອງ iLab, ທ່ານ ເລຫງອກແອງ ໃຫ້ຮູ້ວ່າ, ສະຖາບັນ Petroleum ຫວຽດນາມ ແລະ AI Works ມີແຜນການສົມທົບກັບບັນດາຕົວແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ ChatGPT ເພື່ອສ້າງການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກວ່າ ເຊິ່ງຜູ້ໃຊ້ສາມາດພົວພັນກັບພາສາທຳມະຊາດ.

ພວກເຮົາກໍາລັງຄົ້ນຫາຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຂະຫຍາຍ iLab ເພື່ອອັດຕະໂນມັດຂັ້ນຕອນການທົດລອງບາງຢ່າງ, ລວມທັງການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງກັບອຸປະກອນທົດລອງເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະເຮັດການປັບຕົວໃຫ້ທັນເວລາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາຍັງກໍາລັງພັດທະນາໂມດູນພິເສດສໍາລັບພື້ນທີ່ສະເພາະໃນອຸດສາຫະກໍານ້ໍາມັນແລະອາຍແກັສເຊັ່ນ: ການວິເຄາະທາງທໍລະນີສາດ, ຂະບວນການຂຸດເຈາະ, ຫຼືການຄຸ້ມຄອງການຜະລິດ.

ໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາແລະປັບປຸງຜະລິດຕະພັນ, ທີມງານໄດ້ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງ. ທໍາອິດ, ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບການລວມເອົາປັນຍາປະດິດແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໃນຂະບວນການອອກແບບທົດລອງແບບດັ້ງເດີມ, ໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນວ່າການຄາດຄະເນແລະຄໍາແນະນໍາແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ທີມງານຍັງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການສ້າງການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັບປະກັນຄວາມເປັນມືອາຊີບສູງ. ສຸດທ້າຍ, ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນເທົ່າທຽມກັນແມ່ນບັນຫາຄວາມປອດໄພແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ.

ທ່ານເລຫງອກແອງໃຫ້ຄຳເຫັນວ່າ AI ພວມປ່ຽນແປງວິທີການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ. ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃຫຍ່, AI ຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດເລັ່ງຂະບວນການຄົ້ນຄ້ວາແລະຊອກຫາທິດທາງໃຫມ່.

ແບ່ງປັນກັບໄວໜຸ່ມທີ່ຢາກເຂົ້າຮ່ວມໃນຂະແໜງໃໝ່ນີ້, ທ່ານ ເລຫງອກແອງ ຖືວ່າ, ຕ້ອງສະໜອງຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບອຸດສາຫະກຳນ້ຳມັນອາຍແກັສ, ປັບປຸງຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຢ່າງເປັນປົກກະຕິ, ນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນໂຄງການຕົວຈິງ. AI ເປັນເຄື່ອງມືສະຫນັບສະຫນູນ, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນທີ່ສົມບູນສໍາລັບມະນຸດ. ຊາວໜຸ່ມຕ້ອງພັດທະນາທັກສະການຄິດວິເຄາະ ແລະວິພາກວິຈານ ຄຽງຄູ່ກັບການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບ AI.

ທ່ານ ເລງອກແອງ ກ່າວວ່າ : “ການສົມທົບກັນປະສົບການໃນອຸດສາຫະກຳນ້ຳມັນ ແລະ ອາຍແກັສ ດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີ AI ຈະສ້າງການປັບປຸງທີ່ມີປະໂຫຍດ. AI Works ແລະ iLab ແມ່ນຄວາມມານະພະຍາຍາມທຳອິດ, ແລະ ພວກຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການພັດທະນາອຸດສາຫະກຳນ້ຳມັນ ແລະ ອາຍແກັສຂອງ ຫວຽດນາມ” .

ທີ່ມາ: https://congthuong.vn/nhom-ky-su-ai-works-va-viec-phat-trien-san-pham-phuc-vu-nganh-dau-khi-354755.html