能源行业是一个高度技术驱动的行业。由于需要在苛刻的条件下处理大型设备中的自然资源数据，石油和天然气行业长期使用数据方法和各种技术来提高流程效率。最近，能源行业的公司已开始加大对各种AI技术的采用，以各种方式提供帮助，包括使我们的能源消耗更加有效的方法。随着大数据技术，低成本计算资源的广泛访问以及实现AI七种模式的技术的日益普及的出现，这使得能源行业更容易从AI和ML中看到真正的价值。
能源行业等受到严格监管的行业中，人工智能的采用面临许多独特的挑战。在最近的AI Today播客中，Halliburton的技术研究员兼首席数据科学家Satyam Priyadarshy博士分享了他对过去十年能源行业数据使用方式如何变化的见解，其中一些有关AI和ML如何使用的用例应用，以及县级策略如何对AI产生整体影响。在后续采访中，他将更详细地分享他的见解。
Satyam Priyadarshy博士：能源行业一直在业务生命周期的各个方面实施数据科学和AI解决方案，过去取得了不同程度的成功。但是，随着易于访问大数据技术的到来，它们在能源行业中的可扩展实施和部署也在不断增长。例如，使用从无人机获得的视频分析实时查看管道的泄漏检测，太阳能板上的灰尘堆积量或大风车叶片的弯曲。
我们率先在石油和天然气行业的非结构化数据上基于修改后的自然语言编程算法开发和部署AI解决方案，以减少资金浪费并近乎实时地建立可行的见解。能源行业针对100多个商业案例，这些商业案例利用简单的群集到复杂的深度学习算法，并产生不同程度的经济价值。成功的关键因素之一是iEnergy(石油和天然气行业首个混合云解决方案)等云平台的开发和部署，以及对行业开放访问的开发平台OpenEarth.community。
