Cơ hội mới cho AI tạo sinh trong ngành năng lượng và vật liệu

Tóm tắt đầy đủ nội dung bài viết "Beyond the hype: New opportunities for gen AI in energy and materials" của McKinsey:

- Gen AI có tiềm năng tạo ra 390-550 tỷ USD giá trị bổ sung trong ngành nông nghiệp, hóa chất, năng lượng và vật liệu.

- Ngành năng lượng và vật liệu dựa nhiều vào dữ liệu và phân tích để đổi mới, do đó đặc biệt phù hợp để tận dụng gen AI. 

- Các ứng dụng gen AI trong ngành bao gồm: dự đoán bảo trì cho cơ sở hạ tầng của công ty điện, xử lý dữ liệu địa chấn để thăm dò dầu khí, hỗ trợ bảo trì thiết bị khai thác mỏ, dự đoán tính chất hóa chất mới, tư vấn ảo cho nông nghiệp.

- Để triển khai thành công, cần có lộ trình chiến lược do lãnh đạo dẫn dắt, nhân tài, phương pháp agile, công nghệ và công cụ phù hợp, quản lý dữ liệu tốt, thay đổi mô hình vận hành.

- Các rủi ro cần lưu ý: độ chính xác, bảo mật, quyền riêng tư, công bằng, pháp lý. Cần có biện pháp giảm thiểu rủi ro phù hợp.

- Các lãnh đạo ngành cần tập trung vào các ứng dụng tạo giá trị thực sự, không nên bỏ qua tiềm năng của gen AI.

📌 Gen AI hứa hẹn tạo ra 390-550 tỷ USD giá trị bổ sung cho ngành năng lượng và vật liệu. Để tận dụng tối đa, cần có chiến lược số toàn diện, quản lý tốt dữ liệu và rủi ro. Các lãnh đạo ngành không nên bỏ qua cơ hội chuyển đổi mang tính đột phá này.

Phân tích chi tiết nhiều ứng dụng tiềm năng của gen AI trong các ngành năng lượng và vật liệu, bao gồm:

1. Công ty điện lực:
- Sử dụng gen AI để cải thiện mô hình dự đoán bảo trì và đánh giá tình trạng cho hệ thống đường dây truyền tải, đường ống dẫn và các cơ sở hạ tầng khác.
- Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu như hồ sơ lịch sử, kiểm tra bằng mắt thường, dữ liệu từ cảm biến để nâng cao hiệu quả dự đoán.
- Ứng dụng thị giác máy tính với gen AI để phân tích ảnh từ drone, máy bay, vệ tinh cho bảo trì tài sản.

2. Dầu khí:
- Xử lý, nội suy và giải thích dữ liệu địa chấn để xác định các đặc điểm quan trọng như đường ranh giới, vị trí đứt gãy, phân loại trực tiếp hydrocarbon.
- Giảm lượng dữ liệu cần thiết cho thăm dò chi tiết nhưng vẫn nâng cao chất lượng kết quả.

3. Khai thác mỏ: 
- Xây dựng trợ lý AI sử dụng dữ liệu bảo trì như sổ tay, lệnh làm việc, quy trình, danh mục dụng cụ, cơ sở dữ liệu phụ tùng để hỗ trợ kỹ thuật viên bảo trì.
- Tối ưu quy trình làm việc, nâng cao độ tin cậy của thiết bị.

4. Hóa chất:
- Dự đoán tính chất của hóa chất mới bằng cách khai thác cơ sở dữ liệu hóa chất lớn.
- Rút ngắn thời gian tìm kiếm trong phòng thí nghiệm vật lý.
- Mô phỏng số hóa các đường dẫn tổng hợp mới để tối ưu chi phí, năng lượng, giảm phát thải carbon.

5. Nông nghiệp:
- Xây dựng trợ lý ảo sử dụng dữ liệu thời tiết, đất, sâu bệnh để tư vấn cho nông dân, nhà quản lý trang trại.
- Tổng hợp nhiều dữ liệu để tạo kịch bản kiểm tra cho phân tích nông nghiệp, mô phỏng sự kiện để đưa ra đầu ra chính xác hơn.

Tóm lại, gen AI có nhiều ứng dụng tiềm năng để tối ưu hoạt động, nâng cao hiệu quả, giảm chi phí trong nhiều khâu của các ngành năng lượng và vật liệu nhờ khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, dự đoán và tạo ra đầu ra mới.

https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/beyond-the-hype-new-opportunities-for-gen-ai-in-energy-and-materials#/

#Mckinsey