数据是新世纪的石油

作者:Jennifer Presley 

2018年3月1日

从戴在手腕上的健康追踪手环到能够回答任何问题甚至能够列出购物清单的智能虚拟私人助理,人工智能(AI)正在快速普及,将人与机器更紧密的联系起来。而企业也在探索通过使用人工智能提高生产率和盈利,同时为员工创造更安全的工作环境。

随着油气业在警报、监视器和传感器的丛林中逐渐深入,人工智能将是油气业下一步要采取的举措。数据就是本世纪的石油。人工智能公司SparkCognition油气解决方案副总裁Philippe Herve今日接受访问,谈及数据、网络安全和人工智能的未来。

 

要如何保证用于分析的数据的准确性,以及应用目的的正确性?

Herve: 一般来说,我们使用客户提供给我们的数据,所以数据的质量取决于客户。机器学习算法由其所给的数据决定。如果可用的数据质量很差,那么该模型也会如此。

虽然我们无法改变数据的质量,我们能够与客户紧密协作,保证不会出现数据的质量问题。

如果我们发现数据的质量存在问题,我们向客户发出警报,提醒他们采取相应措施,保证我们最终所提交的方案总是最为精确。

当然,即使是最好的数据集也存在缺点。对于任何数据,建模的第一步是清理数据、输入缺失值、缩放数据点、将所有数据转换为相同的格式和单一比例,并重新平衡样本尺寸不一的情况。

到头来,在数据质量方面,我们最重要的任务是让我们的客户了解优质机器学习软件所需数据的基本质量水平。

在网络安全方面,有哪些具体措施可以保护数据安全?

Herve: 确实,要利用所获取的数据,涉及诸多不同资产间的数据传输以及不同级别的信息技术和操作技术。但机器学习还具有强大的防范黑客攻击和网络攻击功能。

认知端点保护可以保护网络中的每个端点,保护系统抵御恶意软件、病毒、蠕虫、木马、勒索软件等等。这也包括保护商业化的成套系统,否则这些系统可能会被攻破而作为进入工业系统的突破口。

我们的基于云的认知引擎DeepArmor使用多层过滤检测威胁。第一层保护包括文件信誉分析和应用程序控制,从而快速识别已知的恶意和异常文件。一旦已知文件被过滤,DeepArmor检查未知文件的DNA,为每个文件建立一个威胁置信度评分。这种机器学习解决方案甚至能够识别破坏伊朗核计划的臭名昭着的Stuxnet蠕虫。

DeepArmor可以使用带外数据(OOB),这意味着它不会通过可编程逻辑控制器[PLC]访问系统的其余部分。这对于保护工业系统至关重要,因为它允许DeepArmor检测发生的异常操作,而不管PLC是否传输任何错误信息。

 

企业如何将收集和继续收集的数据转化为有意义的运营成果?人工智能如何能够将数据转换为美元?

Herve: 在一个理想的情景下,油气运营商可以记录所有工作。而实际上,钻井平台的传感器数量有限,不可能捕捉到每个数据点。尽管如此,这些传感器所产生的数据仍然远高于人类所能使用并理解的范围。数据和操作的规模超出了人的能力。

油气资产的相互关联性使这一问题更为复杂化。单个资产出现故障会对整座钻井平台造成深远的影响。泥浆震动筛的状态改变将会影响到泥浆泵。将这些数据流进行分离并对钻井平台上的事件和因果关系进行理解并非易事。网络攻击也越来越多地利用这种混乱,将自己巧妙地伪装成一般的机器故障。

数据填补了对资产和系统理解的空白,并为技术人员提供了更为宏观的整体运营信息,使他们能得出新见解。但企业必须拥有合适的工具来解读数据。认知分析提供了一个系统化的方法对整个油气价值链上收集的海量数据进行解读。

对油气公司而言,这种对数据的更深入了解具有可衡量的价值。通过人工智能解决方案对数据进行分析和解读可以预测资产的故障或确保将资源和人员配置在需要的地方。数据可以为钻井平台上的安全事宜提供一个了解的窗口,并协助预防这些问题。当与自然语言处理相结合时,人工智能可以使用自然的通信接口将其发现呈现给操作人员。通过使用数据,人工智能显著降低了运营成本,提高工作人员和设备的安全性,并优化钻井平台上的所有流程。

实际上,我们所做的是从钻井平台上收集数据、消除混乱、萃取价值。这种价值对钻探作业和行业整体都有着巨大影响。

 

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