عناصر اساسی هوش مصنوعی و دستور العمل های برای شروع موفقیت آمیز شغلی هوش مصنوعی (AI) شیوه زندگی، کار و تعامل ما را تغییر می دهد.

از سبک زندگی شخصی ما از طریق تعاملات اجتماعی گرفته تا نحوه انجام مشاغل خصوصی و شرکتی، هوش مصنوعی روش‌های ما را تغییر می‌دهد و چشم‌انداز محصولات نهایی را تغییر می‌دهد. از سیستم‌های متخصص پزشکی قدیمی و موتورهای جستجوی هوشمند گرفته تا چت‌بات‌های هوشمند و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، اشتیاق برای تمرین هوش مصنوعی به سرعت در حال افزایش است.

این مقاله با مروری کوتاه بر هوش مصنوعی، عناصر کلیدی و پیشرفت‌های اخیر آن آغاز می‌شود. با چند پیشنهاد برای شروع به پایان می رسد. این به خوانندگان مشتاق کمک می‌کند تا گام‌های راهبردی برای مشارکت در فرآیند و مشارکت در تلاش‌های تحول دیجیتال بردارند.

 عناصر اساسی یکی از ساده ترین و سرراست ترین تعاریف هوش مصنوعی توسط جان مک کارتی، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد، به عنوان «علم و مهندسی ساخت سیستم های هوشمند» ارائه شد. سیستم های هوشمند می توانند به شکل نرم افزار، سخت افزار یا ترکیبی از هر دو باشند .

عناصر کلیدی هوش مصنوعی عبارتند از:

پردازش زبان طبیعی (NLP) سیستم های خبره رباتیک عوامل هوشمند هوش محاسباتی NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از زبان انسان استفاده و درک کنند. این نرم افزار در محصولاتی مانند مترجمان زبان خودکار مورد استفاده در کنفرانس های چند زبانه، ترجمه متن به گفتار، ترجمه گفتار به متن و استخراج دانش از متن تعبیه شده است.

 این فناوری برای اسکن داده‌ها به شکل زبان خام مانند دست‌نویس، صدا و تصاویر در ساختارها و روابط مرتبط با متن استفاده می‌شود که به راحتی می‌توانند با سایر داده‌های ساختاریافته برای تجزیه و تحلیل کارآمدتر در فرآیندهای بعدی ادغام شوند. داده های بدون ساختار به ندرت مورد استفاده قرار می گیرند زیرا در ابتدا فقط برای استفاده توسط انسان ها در نظر گرفته شده بودند.

 از این رو، نیاز به استفاده، درک و بازگشایی ثروت عظیمی از اطلاعات ارزشمند نهفته در آنها وجود دارد.

کاربردهای اخیر NLP در صنعت نفت و گاز عبارتند از:

استخراج داده های ساختاریافته از متن آزاد تعبیه شده در گزارش های خلاصه حفاری، برنامه ریزی چاه، آزمایشگاه PVT، ایمنی و خرابی معدن معدنی

 استخراج اطلاعات از گزارش‌های تجهیزات کارخانه به‌عنوان ورودی به سیستم‌هایی که به‌طور خودکار برای تعمیر یا تعویض قطعات سفارش می‌دهند -

 استخراج اطلاعات از جزئیات تولید، که می تواند برای بهبود کارایی عملیاتی مورد استفاده قرار گیرد

تعامل با ماشین ها برای عیب یابی به موقع و دقیق مشکلات غیر منتظره برنامه های کاربردی فوق می توانند کار تعمیر و نگهداری را ایمن تر و آسان تر کنند، علاوه بر این، زمان توقف دارایی ها را به دلیل شرایط پیش بینی نشده به میزان قابل توجهی کاهش می دهند. 

سیستم های خبره سیستم‌های خبره ماشین‌ها یا نرم‌افزارهایی هستند که از طریق مجموعه‌ای از قوانین ارائه‌شده توسط متخصص، توضیحات و توصیه‌هایی را به کاربران ارائه می‌دهند. این قوانین در نرم افزار برنامه ریزی شده اند تا دانش را برای افراد غیرمتخصص برای حل طیف وسیعی از مشکلات واقعی بازتولید کنند. نمونه هایی از این در زمینه های پزشکی، داروسازی، حقوق، علوم غذایی و مهندسی و نگهداری یافت می شود. در صنعت نفت و گاز، از سیستم های خبره از اکتشاف تا تولید، از تحقیق تا عملیات و از آموزش تا تشخیص عیب استفاده شده است.

 رباتیک ربات های هوشمند سازه های مکانیکی در اشکال مختلف هستند که برای انجام وظایف خاص بر اساس دستورالعمل های انسانی برنامه ریزی شده اند. بسته به محیط استفاده (زمینی، هوا و دریا) به آنها پهپاد و مریخ نورد می گویند. در صنعت نفت، آنها به روش های نوآورانه و سودمند مورد استفاده قرار گرفته اند: در تولید; برای اتصال بخش های مختلف لوله های مته در حین حفاری، در جوشکاری زیر آب برای انجام کارهای تعمیر و نگهداری زیر آب؛ در کاوش برای نقشه برداری از رخنمون ها برای ساخت مدل های دیجیتال برای زمین شناسان. و در عملیات میدانی برای بازرسی مکان‌های دورافتاده و زمین‌های چالش برانگیز که به طور بالقوه برای حرکت انسان خطرناک هستند.

 برخی از مزایای استفاده از ربات ها در صنعت نفت و گاز عبارتند از:

بهبود ایمنی - افزایش بهره وری - خودکار کردن وظایف تکراری - کاهش هزینه های عملیاتی - کاهش زمان توقف سیستم‌های چند عاملی (MAS) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم‌های محاسباتی را می‌سازد که قادر به تصمیم‌گیری و انجام اقدامات مستقل هستند.

این سیستم ها قادر به حفظ اطلاعات در مورد محیط خود و تصمیم گیری بر اساس درک خود از وضعیت محیط، تجربیات گذشته و اهداف خود هستند. نمایندگان همچنین می توانند با سایر عوامل برای همکاری در اهداف مشترک ارتباط برقرار کنند. آنها رفتار اجتماعی انسان را با به اشتراک گذاشتن دیدگاه های جزئی از یک مشکل، امکان همکاری و همکاری با سایر عوامل برای اتخاذ تصمیمات مناسب و به موقع برای رسیدن به اهداف مورد نظر تقلید می کنند.

عوامل عمدتاً در صنایع تولیدی با موفقیت اجرا شده اند و مزایای بالقوه آنها در صنعت نفت ثابت شده است.

موارد استفاده از MAS عبارتند از: - مدیریت زنجیره تامین - پرداختن به وظایف مختلف مربوط به تولید و نگهداری - پردازش و مدیریت ماهیت توزیع شده تجارت نفت و گاز - تأیید، اعتبارسنجی و ایمن سازی جریان های داده در خطوط لوله فرآیند پیچیده - دریافت بینش از داده ها برای افزایش کارایی عملیاتی - برنامه ریزی نگهداری - جلوگیری از سرقت و کلاهبرداری با این حال، استفاده از MAS در صنعت نفت و گاز هنوز محبوبیت مورد انتظار را به دست نیاورده است.

 ادغام هوشمند MAS با یادگیری ماشین (ML) می تواند مزایای بسیار بیشتری را برای توسعه صنعت به همراه داشته باشد. هوش محاسباتی هوش محاسباتی جنبه محاسباتی هوش مصنوعی است که بر استفاده و استخراج ارزش از داده ها تمرکز دارد. از فرآیندهای کشف دانش و داده کاوی برای توسعه گردش کار ML برای یادگیری از داده های تاریخی و پیش بینی رویدادهای آینده استفاده می کند. چندین الگوریتم برای ساخت مدل های ML طراحی شده است.

به عنوان مثال می توان به شبکه های عصبی مصنوعی، درختان تصمیم، جنگل های تصادفی، ماشین های بردار پشتیبان، ماشین های یادگیری افراطی، منطق فازی نوع I و II، سیستم های استنتاج فازی عصبی تطبیقی (معروف به ANFIS)، رگرسیون فرآیند گاوسی، شبکه باور بیزی و K اشاره کرد.

 -نزدیکترین همسایه. علم داده را می توان به عنوان یک حوزه جدید و پیوسته در حال تکامل تعریف کرد که از روش ها، فرآیندها، الگوریتم ها و سیستم های علمی مختلف برای استخراج دانش، الگوها یا بینش از داده ها استفاده می کند یادگیری ماشینی تحت نظارت الگوریتم های نظارت شده ML الگوهایی را از نمونه های تاریخی (به نام داده های آموزشی) یاد می گیرند تا نتیجه رویدادهای آینده را تولید کنند. این شامل ساخت و آموزش یک مدل برای یک برنامه خاص با استفاده از مجموعه ای از داده های ورودی با مقادیر هدف متناظر آنها است.

این مدل قادر است نتایج را برای ورودی های جدید پس از آموزش کافی پیش بینی کند. یک مثال ایجاد رابطه بین سیاهه های خط سیم به عنوان ورودی و یک ویژگی مخزن خاص (مانند تخلخل) از داده های تاریخی برای پیش بینی مقادیر تخلخل برای یک چاه جدید یا بدون هسته است. کاربردهای معمول این روش رگرسیون و طبقه بندی است. یادگیری ماشینی بدون نظارت برخلاف الگوریتم‌های ML نظارت‌شده، بدون نظارت از رویدادها بدون طبقه‌بندی یا برچسب قبلی استنتاج می‌کنند.

آنها تابعی را استنباط می کنند که معمولاً بر اساس برخی متریک های فاصله است تا ساختاری پنهان را از داده های بدون برچسب کشف کنند. بنابراین یک متخصص می تواند معانی را استخراج کند که به بینش های جدیدی منجر شود. به عنوان مثال، استفاده از داده‌های ثبت خط سیمی تاریخی برای تقسیم یک مخزن به مناطق بر اساس تراکم نقاط داده است. سپس یک متخصص ممکن است بخش ها را به عنوان سنگ شناسی های مختلف تفسیر کند.

 یک کاربرد معمولی از این خوشه بندی است. یادگیری ماشین ترکیبی الگوریتم‌های ترکیبی یا ترکیبی ML روش‌های نظارت شده و بدون نظارت را برای حل یک مشکل به ویژه در مواردی که عدم قطعیت در دانش بشر وجود دارد، ترکیب می‌کنند. هر کدام می تواند اول باشد. یک برنامه معمولی می تواند با یادگیری نظارت شده شروع شود و خروجی پیش بینی شده می تواند پس از آن دسته بندی شود تا الگوهای پنهان خاصی را آشکار کند.

 یک برنامه کاربردی دیگر می‌تواند با اختصاص خوشه‌ها به داده‌های ورودی برای تولید خروجی شروع شود که مبنایی برای پیش‌بینی جدید برای دستیابی به یک هدف یادگیری تحت نظارت است. به طور کلی، چالش اصلی ML حفظ تعادل ظریف بین underfitting (واریانس کم با بایاس زیاد) و overfitting (واریانس بالا با بایاس کم) است. این هسته فرآیند بهینه سازی است.

نمونه هایی از کاربردهای سیستم خبره در صنعت نفت و گاز عبارتند از: - تفسیر دیپمتر برای ترجمه طبقات و تشکیلات - تعیین رخساره های الکتریکی - خصوصیات مخزن - پیشگیری از انفجار - انتخاب سیال حفاری - سرب یاب: تخمین احتمال موفقیت حفاری اکتشافی با استفاده از تاریخچه گمانه همسایه

مشاور نصب لوله: 

- برای ارائه دستورالعمل هایی در مورد اینکه چرا رشته های مته گیر می کنند و چگونه آنها را آزاد کنید

- پیکربندی مجموعه های سر چاه برای چاه های تولیدی 

  • برنامه ریز حفاری برای مشاوره در مورد انتخاب حفاری ها و سرعت چرخش، وزن گل و زمین هدایت آنها بر اساس اطلاعات زمین شناس
  •  نظارت حفاری بر میزان نفوذ، انتقال برش حفاری، و هشدار اولیه برای بروز حفاری

 نتیجه گیری

 هوش مصنوعی به به قدری با زندگی و کار و نیاز های انسان دخیل شده است که دیگر راهی برای فرار از آن وجود ندارد،و تنها میشود سوار بر موج تکنولوژی از امکانات بی نظیر این ابر هوش استفاده کرده و در جهت رشد و ترقی خود به کار بگیریم. اما همچنان مواظب باشید! هوش مصنوعی می تواند خطرناک باشد.


null