至顶网软件频道消息:贝克休斯通用电气(Baker Hughes GE)和Nvidia开展合作,将人工智能和分析技术引入石油和天然气行业,目标是从传感器、天气、钻井和地震数据中获取数据并令运营更具预测性。
通用电气全球数字产品负责人Binu Mathew表示,Nvidia合作之举可在云系统里的钻机上利用GPU驱动系统,找出与石油钻探相关数据的含义。他表示,“石油和天然气领域里有许多远程操作传感器和收集到的数据,但少有对数据进行分析。”
石油和天然气行业有大量的数据,但数据不一定就是信息和知识。Mathew表示,通用电气将与Nvidia一起建立一些物联网计算模型,目标是提供分析和可操作信息。两家公司的合作已经有大约一年的时间了。
石油和天然气行业还有一个现实,石油行业是个碳氢化合物行业,而生成的数据也很多。一个海上平台平均每年从传感器以及运营和财务运营中生成的数据达50TB之多。
通用电气和Nvidia结成了合作伙伴关系就可以采用Nvidia的核心AI技术和其他技术,然后就可以利用旗下领域知识开发模型和分析软件。 Mathew表示,“Nvidia芯片、该合作伙伴关系以及整个AI生态系统加速了计算能力的增长。我们的分析知识和领域知识迸发出来了。”
具体而言,通用电气在旗下的DGX计算平台上用上了Nvidia的自然语言处理和递归神经网络模型。
通用电气和Nvidia将联手为油气田生产运营行业打造一套基于云的产品。最初一套产品名为Nvidia-Baker Hughes GE合作平台,现在已经上架。
Baker Hughes GE产品的目标是超越传统的模式匹配形式,创建可以更好地预测问题和检测故障的模型。诊断也是关键领域。
Baker Hughes GE数据首席数据科学家Arun K. Subramaniyan表示,Baker Hughes GE数据将AI技术和模型结合在一起,还会将其与数字孪生相结合,对运营进行改善。他表示,“我们将基于物理学的模型与人工智能技术结合在一起。”
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。