بقلم: يوسف | محرر أدوات الذكاء الاصطناعي · صوت تحريري بإشراف بشري
أقل من 8% من بيانات المنشأة يستخدمها مشغّلو النفط والغاز فعلياً لاتخاذ قرارات التشغيل (وفقاً لـ TechCrunch). هذه الفجوة تحديداً هي ما تراهن عليه شركة Applied Computing اللندنية، التي أعلنت اليوم عن جولة تمويل من الفئة A بقيمة 20 مليون دولار، قادتها شركة الهندسة العملاقة KBR بمشاركة Databricks Ventures.
المفارقة أن المشكلة ليست شُحّ البيانات، بل العكس تماماً. منشأة واحدة قد تضمّ آلاف أجهزة الاستشعار التي تقيس كل شيء من درجات الحرارة والضغط إلى السرعة واللزوجة. المشغّلون يجمعون هذه البيانات، لكنهم يعجزون عن دمجها مع وثائق الهندسة وقوانين الفيزياء والكيمياء في وقت حقيقي. يصف المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي Callum Adamson جوهر التحدي بجملة واحدة: “إجبار هذه المصادر الثلاثة على التحدث مع بعضها في الوقت الفعلي، هذا هو المفتاح الحقيقي.”
للإجابة على هذا، بنت الشركة المؤسّسة عام 2023 نموذجها الأساسي Orbital، وهو ليس نموذجاً لغوياً كبيراً بالمعنى المعتاد. يجمع Orbital ثلاثة مكوّنات: نموذج للسلاسل الزمنية، ونموذج مبني على الفيزياء، ونموذج لغوي — وينسجها معاً للتنبؤ بالحالة الكاملة للمنشأة. يقرأ بيانات الاستشعار مع مراعاة قوانين الفيزياء والكيمياء، ويأخذ بعين الاعتبار قيود المعدّات وأنماط تدخّل المشغّلين. والأهم من ذلك، يُتيح للمهندسين تشغيل محاكاة لأثر أي تعديل في نقطة واحدة على بقية العمليات.
الرهان الحقيقي هنا هو السرعة. تدّعي Applied Computing أن Orbital يستطيع رصد الشذوذات والتحقيق في أسبابها ونمذجة تداعيات الإصلاح المقترح، كل ذلك في غضون دقائق. تحقيقات كانت تستغرق أياماً أو أسابيع تُختزل في ثوانٍ — ما يعني تقليص استهلاك الطاقة والحفاظ على مستوى الإنتاج.
الأرقام تدعم الادعاء حتى الآن: انتقلت الشركة من وضع التخفّي إلى إيرادات سنوية متكررة بأرقام مضاعفة الأرقام في أقل من 18 شهراً (وفقاً لـ TechCrunch). Orbital مُنشر فعلياً لدى شركات نفط وغاز upstream وشركات تكرير وبتروكيماويات downstream مدرجة في البورصة، إضافة إلى شراكة مع شركة الطاقة الهندية Wipro. والأبرز أن KBR دمجت Orbital في منصتها الرقمية INSITE 3.0 لمشاريع الطاقة، وتستخدمه حالياً في إنتاج الأمونيا. كما تعمل Applied Computing مع “مشغّل upstream أمريكي كبير” غير مُسمّى، وتستعد للإعلان قريباً عن شراكة مع شركة نفط أوروبية عملاقة.
المشهد التنافسي ليس خالياً. AspenTech تبيع برمجيات محاكاة ونمذجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لعمليات upstream والتكرير والكيمياء. AVEVA تقدّم محاكاة عملياتية مبنية على الفيزياء وأدوات “ماذا لو” للمنشآت الصناعية. Cognite وSeeq تستهدفان طبقة البيانات وتطبيق الذكاء الاصطناعي على سير العمل. لكن Adamson يرى أن الحصن الدفاعي الحقيقي لشركته ليس في البيانات ولا في المعرفة الصناعية، بل في القدرة على استقطاب باحثي الذكاء الاصطناعي من الفئة الأولى للعمل على مشكلة لا تجذبهم عادةً إلى شركات الطاقة التقليدية: “أين سيعمل باحث ذكاء اصطناعي من الطراز الأول؟ لا أظن أن Shell على تلك القائمة.”
يُضاف إلى ذلك ميزة البيانات التشغيلية: البيانات الحقيقية من المصافي والمنشآت غير متاحة للعموم، والبيانات المحاكاة لا تعكس تعقيد المنشآت العاملة فعلياً. كل نشر جديد لـ Orbital يُضيف طبقة من البيانات الحقيقية يصعب على المنافسين تكرارها.
على صعيد التوسع، ستُوجَّه الـ 20 مليون دولار نحو التوسع الدولي وتعيين باحثين ومهندسين، كما افتتحت الشركة مكتباً في هيوستن يُضاف إلى مقرّها في لندن ومركزها التشغيلي في بنغالور — وذلك لتقريب المسافة من عميلَين قائمَين في أمريكا الشمالية. التوسع في الشرق الأوسط قيد الإعداد هو الآخر، وهو خطوة منطقية في سوق تتمركز فيه بعض أكبر منشآت النفط والغاز في العالم.
