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Aunque no es algo que suceda habitualmente, si alguien encendiera un cigarrillo en una gasolinera mientras estuviera esperando que se llenara el depósito de su vehículo, el riesgo de una deflagración sería muy elevado. Pero con la aplicación de Inteligencia Artificial (IA), la posibilidad de que esta situación fuera a más se reduce drásticamente.

Si una cámara de grabación captura esa escena tan irresponsable, un dispositivo que funciona sobre Microsoft Azure IoT Edge, instalado en la misma estación de servicio, es capaz, gracias a la Inteligencia Artificial, de detectar automáticamente ese riesgo potencial. El análisis efectuado por el sistema permite diferenciar el gesto que supone un riesgo de otras acciones cotidianas que no generan alerta. De ese modo, una vez se ha identificado que alguien está fumando en la gasolinera, el sistema dispara de forma automática una alerta. Y a continuación, el personal de la estación de servicio podrá tomar las medidas oportunas como, por ejemplo, bloquear el surtidor donde se está produciendo el repostaje antes de que se produzca un accidente.

Esto no es más que una primera línea de defensa y un claro ejemplo del potencial del ‘Edge Inteligente’, que permite procesar rápidamente los datos cerca de donde se recogen, sin necesidad de acceder a la nube, y sus algoritmos de ‘machine learning’, capaces de aprender para centrarse solo en aquellas acciones que son de interés. De este modo, pueden ser entrenados para detectar otras acciones peligrosas, como por ejemplo la conducción temeraria en el área de servicio, intentos de robo, repostajes inadecuados o abandonos de animales.

Tecnología al servicio de la seguridad

Este proyecto piloto, que ya está en marcha en dos gasolineras de Shell en Tailandia y Singapur, es sólo un ejemplo de cómo la multinacional angloholandesa está integrando la Inteligencia Artificial, la computación en la nube y el Internet de las Cosas (IoT) en todas las áreas de su negocio energético.

Desde los yacimientos de petróleo y gas natural hasta las estaciones de servicio tradicionales y las de recarga eléctrica, Shell ha desarrollado tecnologías de vanguardia con el objetivo de lograr que sus operaciones sean más seguras, más eficaces y menos costosas, al mismo tiempo que se facilita la comunicación de los empleados para que puedan compartir ideas y soluciones globalmente, informaron fuentes de Microsoft.

Para acelerar esa transformación digital a escala mundial, Shell ha seleccionado la plataforma de Inteligencia Artificial C3 IoT y Microsoft Azure. Como parte de esa infraestructura, ha planeado desplegar la plataforma Shell AI en un amplio conjunto de aplicaciones que le van a permitir realizar un mantenimiento predictivo sobre los cientos de miles de equipos que funcionan en sus centros de producción en alta mar, refinerías o pozos petrolíferos, entre otros. De ese modo, es posible adelantarse a las averías, evitar paradas no planificadas y gestionar los recursos con antelación, algo especialmente interesante en el caso de mantenimientos en ubicaciones remotas.

“Las nuevas posibilidades de la utilización de datos están abriendo enormes oportunidades en todos los ámbitos en los que opera la compañía”, afirmó Yuri Sebregts, vicepresidente ejecutivo de tecnología y CTO de Shell. “De una forma inmediata, esto nos va a permitir expandir las soluciones que hemos desarrollado.”

“Basta un solo ejemplo: ahora podemos predecir en muchos casos, y con 24 o 48 horas de antelación, cuándo un compresor corre el riesgo de fallar. Antes esto no era sencillo, a pesar de toda la instrumentación con la que cuentan estos grandes y complejos dispositivos. Si nuestra experiencia con varias decenas de compresores la escalamos hasta las decenas de miles de máquinas que tenemos en todo el mundo, queda claro que es tremendamente útil”, dijo Sebregts.

La colaboración entre el C3 IoT y Microsoft permite a las empresas supervisar en tiempo real todas sus operaciones empresariales. Esta es sólo una de las formas en que Shell y Microsoft están colaborando para ayudar a transformar digitalmente una compañía que emplea a 85.000 personas en 70 países, gestiona infraestructuras críticas de energía y gestiona 44.000 gasolineras y tiendas en todo el mundo.

Además de científicos de datos, Shell cuenta con miles de empleados expertos en hacer más eficiente la perforación, la exploración submarina o el desarrollo de combustibles alternativos. Todos ellos necesitan una plataforma de datos e Inteligencia Artificial que sea fácil de usar y que les permita innovar rápidamente, dijo Rohan Kumar, vicepresidente corporativo de Microsoft Azure Data.

“Quieren ser capaces de recopilar datos y utilizar la plataforma para hacer magia con ellos, es decir, extraer de ellos los conocimientos que quieren y necesitan. Las inversiones que estamos realizando en Azure e Inteligencia Artificial las hacemos para ponernos realmente en el lugar del cliente”, dijo Kumar.

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Yuri Sebregts, vicepresidente ejecutivo de tecnología y CTO de Shell señala que “con la analítica de vídeo podemos automatizarlo todo completamente. Es más rápido, más barato, mejor y más seguro”.

Oportunidades infinitas

En sus estaciones de servicio, por ejemplo, Shell estaba buscando una solución que fuera capaz de identificar riesgos potenciales de seguridad a través del análisis automático de las imágenes captadas por las cámaras de vídeo de circuito cerrado, y que lo hiciera lo suficientemente rápido como para que los empleados pudieran responder en tiempo real a problemas potenciales. Las tecnologías ofrecidas por otros proveedores de ‘cloud computing’, que subían y procesaban en la nube todo el volumen de datos de vídeo, tardaban demasiado en ofrecer resultados y, por tanto, no llegaban a ser útiles.

Puesto que la solución de Microsoft utiliza ‘Azure IoT Edge’, ‘Azure IoT Hub’ y ‘Azure Databricks’ para gestionar gran parte de los datos in situ y sólo sube a la nube aquellas imágenes que necesitan un procesamiento de IA más avanzado, el sistema es mucho más ágil. Además, durante la fase piloto, los empleados también proporcionan comentarios sobre el funcionamiento del sistema, lo que permite que el modelo aprenda y acumule experiencia.

“Todos y cada uno de nuestros puntos de venta tienen una media de seis cámaras que capturan unos 200 megabytes de datos por segundo. Si tratas de cargar todo eso en la nube, rápidamente se convierte en algo inmanejable”, afirma Daniel Jeavons, Data Science General Manager de Shell. “El Edge Inteligente nos permite ser selectivos con los datos que pasamos a la nube”.

‘Azure Databricks’ también permite a los científicos de datos de Shell utilizar tecnologías extendidas de código abierto que, por sí mismas, pueden precisar mucho trabajo y seguimiento. “La instalación de Databricks es fiable y fácil de usar, y permite una colaboración más fluida”, afirmó Jeavons.

Shell ve un gran potencial en unas herramientas de visión inteligente que son capaces de detectar, de forma automática, determinados comportamientos o circunstancias en las imágenes que capturan y puedan alertar de los posibles riesgos que entrañan para la seguridad. Se pueden utilizar en proyectos de construcción para señalar cuándo los empleados no están usando el equipo de seguridad adecuado o para inspeccionar el equipamiento que se encuentra en el fondo del mar, a cientos de metros de profundidad.

“Siempre hemos tenido robots con cámaras en el fondo del mar, pero teníamos que estar pendientes de las imágenes de vídeo para determinar si había alguna razón para intervenir”, dijo Sebregts. “Con la analítica de vídeo podemos automatizarlo completamente. Es más rápido, más barato, mejor y más seguro. Los casos de uso y las oportunidades son infinitas”.

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“Ahora podemos predecir en muchos casos, y con 24 o 48 horas de antelación, cuándo un compresor corre el riesgo de fallar. Antes esto no era sencillo, a pesar de toda la instrumentación con la que cuentan estos grandes y complejos dispositivos”, apuntó Sebregts.

Los expertos enseñan a las máquinas tareas complejas

Shell también está colaborando con los ingenieros de Microsoft en un proyecto que utiliza la IA y el aprendizaje automático para mejorar la forma en que se perforan los pozos horizontales. La industria del petróleo y el gas ha logrado importantes eficiencias en costes, ha reducido su impacto y ha alcanzado nuevos recursos de petróleo y de gas tierra adentro mediante la sustitución de los métodos tradicionales de perforación vertical por la perforación horizontal de largo alcance.

El geo-direccionamiento es el desafío de determinar con exactitud la dimensión y posición horizontal del pozo para alcanzar el petróleo o el gas de forma más eficiente. Si bien las tecnologías de perforación remota de Shell han avanzado mucho, siguen siendo complejas y requieren mucha mano de obra, así como la toma de decisiones por parte de profesionales altamente capacitados las 24 horas del día y los 7 días de la semana.

Para apoyar estas nuevas perforaciones, Shell desarrolló Shell Geodesic™ con sus propios expertos en Inteligencia Artificial, una solución que mejora la precisión a la hora de alcanzar reservas de petróleo y gas. Shell Geodesic™ cuenta con un simulador de perforación que ofrece una interfaz fácil de usar y un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que permiten a geólogos y perforadores tener una mejor visión de las capas de petróleo y gas.

Como parte del proceso, usaron una plataforma de aprendizaje y entrenamiento de Inteligencia Artificial desarrollada por Bonsai, que fue adquirida por Microsoft el verano pasado, y que permite a expertos en una materia, pero con poca experiencia en ciencia de datos o IA, decirle al sistema aquello que quiere que haga el agente inteligente y qué información clave necesita saber para realizar ese trabajo con éxito.

La plataforma Bonsai realiza buena parte del aprendizaje automático en segundo plano, traduciendo instrucciones en algoritmos, creando redes neuronales y enseñando al modelo el comportamiento deseado. Usando este enfoque, fue capaz de producir un agente inteligente que, en una prueba de concepto, aprendió a dirigir la perforadora de manera óptima utilizando un entorno simulado de pozo virtual 2D.

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Este proyecto piloto, que ya está en marcha en dos gasolineras de Shell en Tailandia y Singapur, es sólo un ejemplo de cómo la multinacional angloholandesa está integrando la Inteligencia Artificial, la computación en la nube y el Internet de las Cosas (IoT) en todas las áreas de su negocio energético.

Mejorar el compromiso de los empleados

Pero la transformación digital de Shell no se limita sólo a sus pozos físicos, tuberías y plantas. También está cambiando la forma en que sus empleados, repartidos por todo el mundo, se comunican entre sí.

Cuando el equipo de comunicación interna de Shell comenzó a buscar formas de impulsar el compromiso de sus empleados y a valorar soluciones que les permitieran compartir información, se decidieron por una combinación de herramientas inteligentes que forman parte de Microsoft Office365: ‘Yammer’, ‘Stream’ y ‘SharePoint Online’.

Los directores comenzaron a utilizar ‘Stream’, un servicio de vídeo empresarial para conectarse con los empleados de forma más directa y personal. Ahora, además, los empleados también pueden encontrar (o incluso crear) de forma sencilla vídeos para promover la seguridad, compartir las mejores prácticas o proyectos exitosos. Las funciones de ‘Stream’, como el subtitulado automático y las búsquedas avanzadas, garantizan que las comunicaciones sean accesibles y ayudan a los empleados a encontrar rápidamente el contenido más útil.

Estos vídeos se pueden publicar fácilmente en el repositorio de colaboración ‘SharePoint’ y en ‘Yammer’, una red social corporativa que permite a los empleados mantener conversaciones con compañeros de toda la organización y ofrecer a los directores información útil sobre las experiencias de sus empleados. Más de las tres cuartas partes de los empleados de Shell usan ahora ‘Yammer’, con un promedio de 4.000 usuarios cada mes. Las conversaciones ayudan a unificar equipos que están dispersos por todo el mundo, a resolver problemas juntos y a fomentar la comunicación entre grupos que antes tenían poco contacto.

Por ejemplo, el equipo que trabaja en el turno de noche de una plataforma de la costa australiana podría utilizar ‘Yammer’ para alertar al turno entrante sobre cualquier problema experimentado durante esa noche y preguntar si alguien que trabaja en otro lugar del mundo lo ha tenido antes y ha encontrado ya una solución.

“Estas herramientas permiten a la gente conectarse entre sí, aprender unos de otros, detectar oportunidades más rápidamente y desarrollar las habilidades de los demás”, explica Sebregts. “Dirijo una organización global. Hace años, alguien que desarrollase mi función viajaba por todo el mundo, tenía un puesto en cada lugar y, una vez al trimestre, enviaba un correo electrónico para compartir algunas ideas. Pero ahora vivimos una nueva era de la comunicación y es mucho más abierta, instantánea, moderna… Y me encanta”.

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Las aplicaciones de los datos recopilados por la IA pueden ser múltiples. La seguridad es una de las áreas en las que más mejoras se pueden implementar.
Fuente: Interempresas