هوش مصنوعی دنیای طلای سیاه را چگونه متحول می‌کند؟

در سال 1950، آلن تورینگ، فیلسوف، ریاضی‌دان و دانشمند علوم کامپیوتری، آزمایشی را بنا نهاد که به زبان ساده برای این هدف طراحی شده بود که آیا انسان می‌تواند فرق بین کامپیوتر و انسان را تشخیص دهد یا نه. در این آزمایش یک ارزیابی کننده‌ی انسانی گفتگوی زبان طبیعی بین یک انسان و یک ماشین را که قصد تولید پاسخ‌های شبه انسانی دارد، قضاوت می‌کرد. تورینگ در مقاله‌ای در آن زمان نوشت «پیشنهاد می‌کنم که این سوال را درنظر بگیرید «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟»». تورینگ معتقد بود «مهم نیست که شما واقعا کیستید؛ مهم این است که دیگران درباره شما چه فکر می‌کنند» و با تعمیم این نظر به کامپیوترها، به این نتیجه رسیده بود که در آینده مهم نخواهد بود که کامپیوترها واقعا هوشیار و آگاهند یا نه؛ مهم فقط این است که مردم در این باره چه فکر می‌کنند. یووال نوح هراری، فیلسوف، در کتاب «انسان خداگونه» این سوال را مطرح می‌کند که «آیا واقعا مطمئنیم که کامپیوتر هیچ احساس یا میل و خواسته‌ای ندارد؟ اگر در حال حاضر نداشته باشد آیا ممکن نیست روزی آنقدر پیچیده شود که شعور و آگاهی به‌دست آورد؟ اگر چنین شود، چگونه می‌توانیم به آن پی ببریم؟ زمانی که کامپیوتر جایگزین راننده اتوبوس و معلم و روان‌پزشک شود، چطور می‌توانیم تعیین کنیم احساس دارد یا اینکه صرفا مجموعه‌ای از الگوریتم‌های فاقد فکر و ذهن است؟» رنه‌ دکارت، فیلسوف عصر روشنگری، معتقد بود که انسان‌ها قادر هستند ماشینی متحرک بسازند که حتی با ضربه‌ای بگوید که دردش گرفته است اما هرگز قادر نخواهد بود سخنرانی خود را به ترتیبی انجام دهد که بتواند پاسخی مناسب برای خواسته‌های سوال‌کنندگان داشته باشد. با این حال گرد گیگرنزر؛ دانشمند رفتارشناسی و روانشناس مشهور آلمانی، معتقد است که اکنون بسیاری از ما به هوش مصنوعی اجازه می‌دهیم تصمیم گیری کند. او می‌گوید «اگر موقعیتی دارید که پایدار و به خوبی تعریف شده است الگوریتم‌های پیچیده مانند شبکه‌های عصبی عمیق قطعا بهتر از عملکرد انسانی هستند.»

اخیرا مایکروسافت چت‌باتی را معرفی کرد که علاوه بر اینکه برای بسیاری از مردم دنیا برنامه‌ای سرگرم‌کننده ترتیب داد که می‌توانند ساعت‌های متوالی با او به گفت‌وگو بنشینند، این سوال را هم در ذهن بسیاری از کارشناسان ایجاد کرد که هوش مصنوعی قرار است تا کجا پیشرفت کند؟ و آیا صحنه‌های فیلم‌های آخرالزمانی که انسان‌ها اسیر دست هوش‌مصنوعی هستند به واقعیت خواهد پیوست؟ جواب دادن به این سوالات نیازمند گذر زمان است. اما چنید پیش خبری در دنیا منتشر شد که نشان می‌داد برای دانشمندان کاربرد هوش مصنوعی صرفا برای سرگرمی نیست. گروهی از محققان با کمک یک سیستم هوش مصنوعی به نام Pharma AI که برای کشف داروها استفاده می‌شود، توانستد در عرض فقط 30 روز درمانی را برای یک نوع سرطان پیدا کنند. همچنین سیستمی دیگر با هوش مصنوعی ساخته شده که می‌تواند شانس بقای بیمار را پیش‌بینی کند.

شاید زمانی که تورینگ آزمایش خودش را انجام داد، مردم عادی چندان نه خود تورینگ را جدی گرفتند و نه آزمایش او را. اما در سال 2013 محققان دانشگاه آکسفورد مقاله‌ای نوشتند با عنوان «آینده اشتغال». آنها از الگوریتمی استفاده کردند که می‌گفت تا 20 سال آینده 47 درصد مشاغل در آمریکا به کامپیوترها سپرده می‌شوند؛ کدام مشاغل؟ مشاغلی چون بازاریاب‌ها، ارزیابان بیمه، داوران ورزشی، خدمتکاران، راهنمایان تورهای گردشگری، نانوایان، رانندگان اتوبوس، کارگران ساختمانی، دستیاران وکلای حقوقی، حتی دریانوردان و نجات‌غریق‌ها و... سرآشپزها! در ماه مارس 2023 هم مقاله‌ای که توسط OpenAI ،OpenResearch و محققان دانشگاه پنسیلوانیا نوشته شده ادعا کرده به زودی دست‌کم  ۸۰ درصد مشاغل تحت تاثیر هوش مصنوعی قرار خواهد گرفت.از جمله مشاغلی که بر اساس این مقاله 100درصد تحت تاثیر هوش مصنوعی قرار خواهند گرفت ریاضیدانان، حسابداران و حسابرسان، تحلیلگران خبری، خبرنگاران و روزنامه نگاران، وکلای حقوقی و معاضدان اداری، مدیران داده‌های بالینی و تحلیلگران تغییرات اقلیمی هستند. اما از آنجایی که ماهنامه «دنیای انرژی» ماهنامه‌ای تخصصی در حوزه نفت و گاز است، قصد داریم در این مقاله به این بپردازیم که هوش مصنوعی در حوزه نفت و گاز و صنایع بالادستی و پایین دستی این حوزه چه نقشی دارد و چه نقشی خواهد داشت. 

خلاصه‌ای از کاربرد هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز

صنعت نفت و گاز تاثیر فزاینده هوش مصنوعی بر عملکرد و زنجیره ارزش را درک کرده است. فرصت‌های موجود در بهره‌گیری از هوش مصنوعی در میادین نفتی از میان برداشتن و یا حل چالش‌های موجود را آسان‌تر کرده و از سویی شرکت‌هایی که با کاربرد این فناوری در میادین خود درک دقیقی از مخازنف فرایندهای عملیاتی و دارایی‌های خود دارند، از دیگر شرکت‌هایی هنوز بر پایه سنتی در حوزه اکتشاف و تولید فعال هستند، مزایای فنی و مالی بسیاری به دست می‌آورند. صنایع نفت‌وگاز به سه بخش جداگانه اما کاملا در ارتباط با هم، بالادستی (اکتشاف و تولید) میان‌دستی (فراوری و پالایش) و پایین‌دستی (بخش عرضه محصولات به مشتریان) تقسیم می‌شود. هوش مصنوعی در هر سه بخش کاربرد وسیعی داد. به طور خلاصه کاربردهای هوش مصنوعی در بخش بالادستی صنایع نفت و گاز به این شرح است: پش‌بینی حجم کل قابل برداشت منابع، آنالیز داده‌های اکتشاف و مخازن، برنامه‌های مدل‌سازی فضای چاه‌ها و توسعه میادین، بهینه‌سازی طراحی‌های جانبی و فراکینگ، مدل‌سازی و شبیه‌سازی گزینه‌های مختلف بارگذاری محرک و سیال، و ایجاد مدل‌های طول عمر چاه‌های تولیدی.

در بخش میان‌دستی هم می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: پیش بینی بلندمدت ورودی کالا و قیمت بازار محصول، برنامه‌ریزی سرمایه و ارزیابی ریسک برای تصمیم گیری‌های بلندمدت بهتر، بهینه‌سازی تجارت کالا و استراتژی‌های پوشش ریسک، بهبود مدل‌سازی ریسک قابلیت اطمینان برای پالایش و پردازش دارایی‌ها، حداکثرسازی بهره وری نیروی کار و زمان، بهبود برنامه‌ریزی دارایی برای عملیات پالایش و پردازش، بهینه‌سازی برنامه‌ریزی خط لوله برای جریان محصول.

هوش مصنوعی در بخش مدیریت خدمات میادین نفتی و تجهیزات نیز به صورت زیر کاربرد دارد: بهینه‌سازی حفاری، برنامه‌ریزی تجهیزات تکمیل و مدیریت ناوگان، مدیریت و بهینه‌سازی زنجیره تامین، شناسایی علل ریشه‌ای و محرک‌های زمان غیرمولد، پیش‌بینی تقاضای مشتری و فعالیت حفاری در میان‌مدت و بلند‌مدت، بهبود فرآیندهای دفتر پشتیبان و صورتحساب/فاکتور، خودکارسازی کنترل‌های مالی برای معاملات با حجم بالا.

سیزده کاربرد تخصصی و خارق‌العاده هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز

صنعت نفت و گاز نیز مانند هر صنعت دیگری، بر قدرت و تاثیری را که هوش مصنوعی می‌تواند بر عملکرد آن داشته باشد، واقف است. تجزیه و تحلیل تحقیقات Mordor Intelligence تخمین می‌زند که در بازار نفت و گاز تا سال 2026 هوش مصنوعی به ارزشی برابر با 3349.89 میلیون دلار آمریکا خواهد رسید و نرخ رشد سالانه ترکیبی آن (CAGR) بین سال‌های 2021-2026 برابر با 10.14 درصد خواهد بود. علاوه بر کاربردهایی که پیشتر ذکر آن رفت، هوش مصنوعی 13 کاربرد بسیار قابل توجه در صنایع نفت و گاز دارد که به طور خلاصه به آنها اشاره می‌شود:

تجزیه و تحلیل سطحی / ارزیابی زمین‌شناسی : هوش مصنوعی به معنای واقعی کلمه یک معدن طلا برای پیشگامان اکتشاف نفت و گاز است. به عنوان مثال، غول اکسون موبیل قصد دارد از ربات هوش مصنوعی در اعماق دریا برای افزایش قابلیت‌های تشخیص نشت طبیعی نفت و گاز استفاده کند. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی اکسون موبیل قادر به تشخیص نشت نفت هستند و در نهایت خطر اکتشاف و متعاقب آن آسیب به جانداران دریایی را کاهش می‌دهد. در سپتامبر 2020، موسسه زمین‌شناسی هیمالیا وادیا (WIHG) یک تکنیک جدید مبتنی بر هوش مصنوعی را کشف کرد که به تجزیه و تحلیل داده‌های امواج لرزه‌ای (طبیعی یا ناشی از مواد انفجاری) برای تعیین ویژگی‌های زمین شناسی زیر سطحی و در نتیجه به کشف هیدروکربن‌ها در زمان کمتر با راندمان بالا کمک می‌کند. به طور خلاصه، پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای بررسی داده‌های ژئوفیزیک زیرسطحی و نقشه‌برداری دقیق ذخایر نفتی زیرزمینی استفاده می‌شوند. این فرآیند در نهایت ارزش دقیق مخزن را تعیین کرده و روش‌های حفاری را کارآمدتر می‌کند.

کاهش زمان خرابی چاه/تجهیزات : توقف‌های برنامه‌ریزی نشده روزانه میلیون‌ها دلار برای سکوهای نفت و گاز فراساحلی هزینه به بار می‌آورند. در گزارش مجمع جهانی اقتصاد با عنوان «ابتکار تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز»، برآورد شده که 92 درصد از تعطیلی پالایشگاه‌ها به دلیل تعمیر و نگهداری برنامه‌ریزی نشده بوده و این تعطیلی‌ها به طور متوسط سالانه 42 تا 88 میلیون دلار برای شرکت‌های نفت و گاز هزینه دارد. اینجاست که هوش مصنوعی، علم داده و تحلیل پیش‌بینی مبتنی بر اینترنت اشیا صرفه‌جویی قابل توجهی به همراه خواهد آورد. به عنوان مثال در یک مورد یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های نفت و گاز دنیا توانست با استفاده از هوش مصنوعی، توانایی خود را در پیش‌بینی فروپاشی چاه‌ها قبل از وقوع این رخ‌داد، کاهش تعمیر و نگهداری، بهره‌برداری مؤثر از چاه‌ها و افزایش عمر باقی‌مانده آنها بهبود دهد. آنها چطور این کار را کردند؟ مهندسان کارخانه یک سیستم هشدار ساختند که آنها را از خطر آتی سقوط چاه آگاه می‌کرد. این سیستم آنها را قادر می‌ساخت تا مکانیسمی برای کاهش زمان خرابی چاه‌ها ایجاد کنند. استفاده از دستیارهای مجهز به هوش مصنوعی به این شرکت کمک کرد تا زمان احیای چاه را تا 83 درصد و هزینه سوخت جایگزین را روزانه تا 20000 دلار برای هر چاه کاهش دهد.

بهینه‌سازی تولید و زمان‌بندی : تحقیقات ژورنال وان‌پترو نشان می‌دهد که افزایش هزینه‌ها و برنامه‌ریزی‌ها مشکلاتی دائمی در پروژه‌های نفتی فراساحلی هستند. این مشکلات تا حدی به دلیل وضغیت آب و هوا، محدودیت منابع و خطرات برنامه‌ریزی به وجود می‌آیند. پیچیدگی مشکل زمانی بدتر می‌شود که تعداد زیادی از فعالیت‌های وابسته به هم، مانند حفاری و نصب سکو، همزمان باید انجام شوند. بنابراین یافتن مدل‌های برنامه‌ریزی که این مولفه‌های متقابل و ریسک‌های مرتبط در پروژه‌های نفتی فراساحلی را در نظر می‌گیرد، ضروری است. به عنوان مثال، یک برنامه مبتنی بر هوش مصنوعی اپراتورها را قادر می‌سازد تا ضمن بهینه‌سازی تولید، از خرابی پمپ‌های شناور الکتریکی (ESP) جلوگیری کنند. پلتفرم‌های مبتنی بر فناوری ابری نرم‌افزارهای تحلیلی پیشرفته با الگوریتم‌های هوش مصنوعی در اختیار اپراتورهای فراساحلی قرار می‌دهد که داده‌های دریافتی را برای ناهنجاری‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند و در نهایت مشکل پیش‌رو در تجهیزات را نمایان می‌کند.

ردیابی و نگهداری دارایی / دوقلوهای دیجیتال : مدیریت دارایی، از جمله نظارت و نگهداری آن، برنامه ریزی پروژه و مدیریت چرخه حیات، یکی از حیاتی‌ترین حوزه‌هایی است که فناوری دوقلو دیجیتال (DT) می‌تواند نقشی حیاتی در آن ایفا کند. به گفته تحلیلگران وب ARC، امروزه تقریبا 63 درصد از دارایی‌های میادین نفتی نیمه عمر مورد انتظار خود را طی کرده‌اند و بنابراین اطلاع از وضعیت دقیق تجهیزات دشواری زیادی ایجاد می‌کند. در چنین سناریویی، دیجیتال دوقلو، شرکت‌های نفت و گاز را قادر می‌سازد تا به چالش‌هایی از جمله عدم تعادل تولید، تغییرات سریع در شرایط اقتصادی جهانی مانند همه‌گیری کووید 19 و مسائل مربوط به قابلیت اطمینان تجهیزات رسیدگی کنند. شرکت‌های نفت و گاز برای بالا بردن امکان پاسخگویی در زمان‌های شلوغ و تا حدودی آشفته، به سیستم‌هایی با قابلیت مشاهده و انعطاف‌پذیری هم‌زمان با دوقلوهای دیجیتالی نیاز دارند.

تشخیص نقص : یکی از چالش‌هایی که شرکت‌های نفت و گاز با آن مواجه هستند، تشخیص رزوه‌گیری نامناسب در خطوط لوله یا نقص در فرآیندهای حساس به خطا است. عیوب مشاهده شده در انتهای خط تولید ناشی از مسائل بالادستی، زیان قابل توجهی را به منابع کارخانه و بودجه وارد می‌کند. به این منظور، هوش مصنوعی می‌تواند کیفیت تولید را بالا ببرد و بینش عمیقی در مورد نقص در تجزیه و تحلیل ارائه دهد. راه حل‌های تشخیص نقص مبتنی بر هوش مصنوعی در مقایسه با فرآیندهای اساسی مقرون به‌صرفه هستند. تشخیص الگو با استفاده از یادگیری عمیق به پخش‌های ویدئویی ضبط‌شده با دوربین اجازه می‌دهد در صورتی که کارمند لباس کافی برای مجموعه عملیات‌ها را نپوشیده باشد، هشدار دهند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی اپراتورها را در مورد وضعیت سلامت تجهیزات هشدار می‌دهد و اقدامات پیشگیرانه را برای جلوگیری از یک فاجعه با عواقب سلامت، ایمنی و محیط زیست ممکن می‌سازد.

امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی : زیمنس در نظرسنجی موسسه پونمون اعلام کرد که نزدیک به 70 درصد از سازمان‌های نفت و گاز متحمل مشکلات امنیتی شده‌اند. نظرسنجی جهانی وضعیت امنیت اطلاعات PwC نشان داد که 42 درصد از شرکت‌های انرژی می‌گویند که قربانی حملات فیشینگ شده‌اند. افزایش تعداد حملات فیزیکی و سایبری و هزینه‌های امنیتی آن، نیاز به ابزارهای هوش مصنوعی را برای رمزگذاری سیستم کاری در امنیت شرکت آنها ضروری کرده است. دوربین‌های ویدئویی به عنوان حسگر به نظارت بر تهدیدات امنیتی در شرکت‌ها در تمام طول روز کمک می‌کنند. این دوربین‌ها هنگامی که با نرم افزار ترکیب می‌شوند، ابزارهای کمکی ایمن می‌شوند.

امنیت محل کار : عملیات در میادین نفتی خطراتی را برای پرسنل به همراه دارد زیرا شامل تجهیزات سنگین، تجهیزات چرخشی بدون پوشش، عملیات فشار بالا، دمای بالا و مواد شیمیایی تهاجمی است. تحقیقی در ساینس دایرکت با عنوان «هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز بالادست: روندها، چالش‌ها و سناریوهای آینده» نشان می‌دهد که بسیاری از سیستم‌های فناوری اطلاعات مبتنی بر یادگیری عمیق به کادر ایمنی کمک می‌کنند تا نقایص پروتکل‌های ایمنی را شناسایی کنند.

تصمیم‌گیری مبتنی بر تجزیه و تحلیل : «داده، نفتِ جدید است» اصطلاحی است که این روزها بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد، و در مورد صنایع نفت و گاز، یک استعاره کامل است. کسب‌وکارهای نفت و گاز با داده‌های زیادی که از فرآیندهای تولید می‌آیند سروکار دارند. با این حال، به دلیل فقدان ابزارهای تحلیلی مناسب، قادر نیستند از داده‌های عظیم موجود در پایگاه داده استفاده کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی جریان‌های داده‌های مختلف را از حسگرها و ماشین‌آلات مختلف و علوم زمین بررسی می‌کنند و تجزیه و تحلیل‌های آنی را برای تولید ایده‌های منطقی بر اساس نیازهای تجاری به دست می‌آورند.

ردیابی انتشار : طبق گزارش مک کینزی، چندین شرکت نفت و گاز قبلاً اهداف انتشار خالص صفر را تعیین کرده‌اند. با وجود چالش‌های اقتصادی، بسیاری از شرکت‌ها در تلاش هستند تا عملیات و زنجیره ارزش خود را کربن‌زدایی کنند. غول نفت و گاز اکسیدنتال پترولیوم،  با شرکت کربن اینجینیر که  یک استارت آپ کانادایی است همکاری می‌کند تا اطمینان حاصل کند که واحدی که راه‌اندازی می‌کنند در سال 500هزار تن دی‌اکسید کربن جذب و دفع کنند. مطالعات BCG می‌گوید که تأثیر کلی بالقوه استفاده از هوش مصنوعی در پایداری شرکت‌ها تا سال 2030 به 1.3 تریلیون دلار تا 2.6 تریلیون دلار در ارزش تولید شده از طریق درآمدهای اضافی و صرفه‌جویی در هزینه می‌رسد.  تولیدکنندگان نفت از نرم افزار‌های هوش مصنوعی برای تخمین حجم انتشار گازهای گلخانه‌ای منتشر شده از خطوط لوله و تجهیزات میدان نفتی و شرکت‌های نفتی بالادستی برای بهینه‌سازی ذخیره‌سازی CO2 برای افزایش بازیابی نفت بهره می‌برند.

بهینه‌سازی و لجستیک شبکه لجستیک : زنجیره تامین در بخش نفت و گاز یک عملیات پیچیده است که دربرگیرنده مراحلی چون خرید نفت خام، قیمت خرید، حمل و نقل به پالایشگاه، عملیات پالایش، عملیات زیر بشکه‌ای و خرده فروشی محصولات نهایی است. در کسب و کار بالادست، هوش مصنوعی به هماهنگ کردن تیم عملیات با انبار کمک می کند تا از در دسترس بودن قطعات حیاتی اطمینان حاصل شود. در تجارت میان‌دستی، هوش مصنوعی می‌تواند از برنامه‌ریزی و اجرای مناسب و انتخاب مسیر بهینه پشتیبانی کند. در مقابل، به پالایشگاه‌ها کمک می‌کند ترکیب بهینه، پیش‌بینی تقاضا و تخمین قیمت‌ها را در کسب‌وکار پایین‌دستی برنامه‌ریزی کنند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی به شرکت‌های نفت و گاز در پیش‌بینی قیمت بازار نفت خام و محصولات نهایی، برنامه‌ریزی مناسب، امکان بهینه‌سازی سبد نفت خام، ایجاد انبار هوشمند، نگهداری موجودی‌ها، مدیریت عملیات حمل و نقل و پوشش ریسک و بهبود زمان تحویل و کاهش هزینه‌های کلی کمک می‌کند.

مدیریت موجودی با هوش مصنوعی : زمانی که موجودی از تقاضا عقب بماند، شرکت‌ها متحمل ضرر می‌شوند. هوش مصنوعی به افزایش کارایی در برنامه‌ریزی شبکه کمک می‌کند و به معامله‌گران اجازه می‌دهد فعال‌تر شوند. از آنجایی که شرکت‌های نفت و گاز بیشتر و بیشتر به الگوهای تقاضا دسترسی پیدا می‌کنند، می‌توانند با تنظیم تعداد وسایل نقلیه و هدایت آنها به مکان‌هایی که حداکثر تقاضا را دارند، برای عرضه یکپارچه برنامه‌ریزی کنند. این امر منجر به کاهش هزینه‌های عملیاتی می‌شود.

بهینه‌سازی فرایند بک‌آفیس : بر اساس گزارش «هوش مصنوعی جهانی در اکوسیستم بازار نفت و گاز»، این فناوری در آینده با ایجاد «میادین دیجیتال» بازار جهانی نفت و گاز را متحول خواهد کرد. بر اساس این گزارش، غول نفتی شل برای افزایش 10 درصدی کل نفت استخراج شده از یک میدان و افزایش نرخ تولید، برنامه «میادین هوشمند» را اجرا کرده است. فناوری هوش مصنوعی مجهز به حسگرهایی با کابل فیبر نوری اطلاعات دیجیتالی دما، فشار و سایر شرایط میدانی را به مراکز کنترل ارسال کرده و درباره بهترین روش/فرآیند استخراج نفت و گاز به سرعت تصمیم‌گیری می‌شود.

تدارکات بهینه : راه‌حل‌های تدارکات تخصصی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به شرکت‌های نفت‌وگاز کمک کنند تا شبکه‌های تامین دیجیتال به هم پیوسته (DSNs) بسازند، که پویایی، انعطاف‌پذیری و کارایی را در برنامه‌ریزی و اجرای آنها ممکن می‌سازد. هوش مصنوعی می‌تواند قابلیت‌های تصمیم‌گیری کارشناسان تدارکات را با تجزیه و تحلیل مجموعه‌های بسیار پیچیده و بزرگ از داده‌ها برای حل مشکلات افزایش دهد.

شرکت‌های پیشتاز در هوش‌ مصنوعی کدامند؟

همه می‌دانیم بازار تغییر کرده و تکامل شرکت‌ها از ضروریات است. شرکت‌هایی که می‌توانند کارآمدتر، موثرتر و هماهنگ‌تر با جهت‌گیری بازار کار کنند، بقا خواهند یافت و شکوفا خواهند شد. بخش نفت و گاز نیز از این قاعده مستثنی نیست. هوش مصنوعی بهترین ابزار برای این کار است. گزارش‌های بین‌المللی می‌گوید ارزش بازار هوش مصنوعی نفت و گاز در سال 2020، 2.1 میلیارد دلار بود و تا سال 2024 اندازه آن دو برابر خواهد شد. بر اساس گزارش گلوبال دیتا، غول‌های نفت‌وگاز شل، بریتیش پترولیوم و اکسون موبیل از جمله پیشگامان استفاده از این فناوری در صنایع نفت‌وگاز هستند. غول نفت و گاز رویال داچ شل در بیش از 160 پروژه فعال از فناوری هوش مصنوعی استفاده کرده است. طیف وسیعی از کاربری‌ هوش مصنوعی در این غول انرژی مشاهده می‌شود، از سرمایه‌گذاری‌های شرکت در خودروهای برقی تا استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بازار شارژ خودروها، از خرده فروشی‌ها و جایگاه‌های سوخت تا عملیات‌های بزرگ اکتشاف حفاری. به عنوان مثال در جایگاه‌های سوخت شل، سیگار کشیدن مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی تشخیص داده می‌شود. بریتیش پترولیوم از فناوری‌های بر پایه مایکروسافت آزور برای فرایندهای هوشمند حفاری استفاده می‌شود. تجزیه و تجلیل سریع داده‌ها به طور قابل توجهی زمان لازم برای حفاری‌ها را در بریتیش پترولیوم کاهش داده است.

اکسون موبیل از فناوری هوش مصنوعی برای تفسیر داده‌های حاصل از مخازن هیدروکربنی بهره می‌گیرد. داده‌های این مخازن بر روی محیط چندابری ذخیره سازی شده و در دسترس هستند. از سویی اکسون موبیل با مایکروسافت در پیش‌بینی خرابی تجهیزات حوزه پرمیان همکاری کرده امیدوار است تا سال 2025 برداشت نفت از این حوزه را تا 50 هزار بشکه در روز افزایش دهد.