Inteligência artificial para entender o subterrâneo

A Inteligência Artificial (IA) está aqui, e todos nós estamos sentindo seu impacto rapidamente – de mapas e navegação a reconhecimento facial, editores de texto, vídeos e fotos gerados de forma indistinguível por humanos, algoritmos de mídia social e muito mais.

Ela também está tomando conta de organizações em escala global, com uma pesquisa da IBM descobrindo que mais de 40 por cento dos negócios de grande porte implementaram ativamente a IA em suas operações. E apesar das preocupações em torno de alguns aspectos da tecnologia, como o potencial de gerar desinformação online, as oportunidades futuras estão quase além da compreensão atual. O relatório da McKinsey sobre o potencial econômico da IA generativa estima que metade das atividades de trabalho atuais podem ser automatizadas até 2060, aproximadamente uma década antes do que nas estimativas anteriores.

Na Seequent, um ecossistema baseado na nuvem, acompanhado peIo WWI, vemos uma grande oportunidade no valor e na inovação que podem ser impulsionados pela IA. Se usada corretamente, a IA pode ser uma grande contribuidora na solução dos grandes problemas que o planeta enfrenta agora – como construir uma infraestrutura mais resiliente, fornecimento eficiente de minerais críticos e assim por diante. No entanto, ela vem com seu próprio conjunto de dificuldades.

Explorando profundezas desconhecidas. Testemunhando isso em primeira mão, o Dr. Alexandre Boucher, vice-presidente da Seequent Labs e um dos principais geoestatísticos do mundo, identifica as vastas quantidades e a proliferação desorganizada de dados como um dos maiores obstáculos para a implantação de IA para o subsolo.

“Se olharmos para qualquer uma das histórias de sucesso de IA – Chat GPT ou Microsoft Copilot – elas têm a capacidade de estruturar e treinar grandes modelos de aprendizado de máquina de linguagem usando vastas quantidades de dados. Mas no subsolo estamos lidando com incógnitas porque os dados muitas vezes não estão lá ou não estão estruturados; confiamos em técnicas como mapeamento e perfuração para encontrá-los. E mesmo quando temos dados, eles geralmente estão isolados – em arquivos de projeto ou no disco rígido de um indivíduo, mantidos em diferentes formatos de arquivo e organizados em uma ampla gama de diferentes padrões de dados – o que significa que não podem ser facilmente combinados.”

O mundo está consumindo recursos em um ritmo mais rápido do que nunca, exigindo que os geocientistas encontrem novas maneiras de entender o subterrâneo; e fazê-lo melhor, de forma mais inteligente e com menos impacto. Não há dúvida de que a IA acelerará a análise de dados, melhorará os fluxos de trabalho e reduzirá os erros manuais para os geoprofissionais com quem trabalhamos. Ela liberará essas equipes operacionalmente críticas para se concentrarem em atividades mais significativas e fornecer eficiências comerciais e melhores resultados.

Ele impulsiona soluções revolucionárias de geociências para processamento de dados, modelagem e geração de insights, enquanto serviços inteligentes impulsionarão a inovação e permitirão que os usuários transformem continuamente seus fluxos de trabalho e negócios com APIs e dados abertos.

Técnicas de Machine Learning (ML) usam IA para permitir que um computador aprenda e se desenvolva sem instruções explícitas. ML tem grande potencial para acelerar tarefas de geociências, por exemplo, a longa interpretação de grandes quantidades de dados de campo.