Startup AI London xây dựng "não thông minh" cho nhà máy dầu khí

Liên minh AI cho ngành năng lượng

Applied Computing, startup có trụ sở tại London được thành lập năm 2023, vừa hoàn thành vòng gọi vốn Series A trị giá 20 triệu USD. Vòng tài trợ này được dẫn dắt bởi tập đoàn kỹ thuật lớn KBR, cùng với sự tham gia của Databricks Ventures. Mục tiêu của Applied Computing là cung cấp một nền tảng AI nền tảng (foundation model) dành riêng cho các hoạt động liên quan đến dầu khí, lọc dầu và hóa dầu - những ngành công nghiệp yêu cầu xử lý hàng loạt dữ liệu cảm biến cực phức tạp.

Những con số ẩn giấu trong mỗi nhà máy

Một nhà máy lọc dầu hoặc dự trữ hóa chất thường được trang bị hàng ngàn cảm biến đo lường mọi thứ - từ nhiệt độ, áp suất cho đến tốc độ và độ nhớt của các chất lỏng. Tuy nhiên, một thực tế gây sốc từ CEO và đồng sáng lập Callum Adamson cho thấy các nhà thao tác chỉ sử dụng ít hơn 8% tổng dữ liệu có sẵn để đưa ra quyết định hoạt động. Nguyên nhân không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà là khó khăn trong việc kết hợp ba nguồn thông tin: dữ liệu từ cảm biến thời gian thực, tài liệu kỹ thuật của thiết bị, và kiến thức về vật lý hóa học. "Vấn đề nằm ở chỗ làm sao cho ba nguồn dữ liệu này có thể 'nói chuyện' với nhau theo thời gian thực. Đó mới là chìa khóa", Adamson chia sẻ với TechCrunch.

Orbital - sản phẩm chủ lực của Applied Computing - không hoạt động giống các large language model (LLM) truyền thống dự đoán từ tiếp theo. Thay vào đó, Orbital là sự kết hợp ba mô hình khác nhau: mô hình chuỗi thời gian để theo dõi xu hướng, mô hình dựa trên vật lý để hiểu các quy luật vật lý hóa học, và mô hình ngôn ngữ để hiểu ý định của nhà thao tác. Kết hợp ba yếu tố này, Orbital có khả năng dự đoán trạng thái của toàn bộ nhà máy, phát hiện những điểm bất thường bất ngờ, điều tra nguyên nhân của chúng, và thậm chí mô phỏng xem một thay đổi ở một phần nhà máy có thể ảnh hưởng như thế nào đến các bộ phận khác. Tất cả những công việc này được hoàn thành trong vòng vài phút, thay vì những ngày hoặc cả tuần như trước đây.

Thành công này được phản ánh qua tốc độ phát triển kinh doanh không tưởng: trong vòng 18 tháng kể từ khi bắt đầu hoạt động công khai, Applied Computing đã đạt doanh thu hàng chục triệu USD mỗi năm. Orbital hiện đang được sử dụng tại một số công ty dầu khí lớn, công ty lọc dầu hạ nguồn, và tập đoàn hóa chất - mặc dù Adamson không tiết lộ chính xác số lượng khách hàng hiện có. Những đối tác chiến lược bao gồm Wipro (công ty năng lượng của Ấn Độ) và chính bản thân KBR, người đã tích hợp Orbital vào nền tảng kỹ thuật số INSITE 3.0 của họ cho các dự án năng lượng, đặc biệt là sản xuất amoniac. Hiện nay, Applied Computing cũng đang hợp tác với một nhà khai thác dầu thượng nguồn lớn tại Mỹ và dự định công bố một partnership với một "big oil" châu Âu trong vài tuần tới.

Mảnh ghép tiếp theo trong puzzle công nghiệp

Applied Computing đang bước vào một thị trường mà những người chơi lâu năm đã kiểm soát. AspenTech cung cấp phần mềm mô phỏng và mô hình hóa công suất AI cho các hoạt động thượng, hạ nguồn và hóa chất. AVEVA cung cấp mô phỏng quy trình dựa trên vật lý, tối ưu hóa và mô hình "what-if" cho các nhà máy công nghiệp. Cognite và Seeq tập trung vào tầng dữ liệu, giúp các cơ sở phân tích dữ liệu công nghiệp và áp dụng AI vào quy trình thiết kế.

Adamson lập luận rằng lợi thế cạnh tranh của Applied Computing không nằm ở khả năng tiếp cận dữ liệu công nghiệp hoặc kiến thức quy trình, mà nằm ở việc tập hợp các nhà nghiên cứu AI hàng đầu để xây dựng một mô hình có thể cạnh tranh với Orbital. "Đây là một bài toán AI, không phải bài toán dữ liệu hay bài toán năng lượng", ông nói. Ngoài ra, dữ liệu hoạt động thực tế từ các nhà máy và lọc dầu thường không công khai, trong khi dữ liệu mô phỏng không thể hoàn toàn tái tạo những gì xảy ra bên trong một nhà máy đang hoạt động. Điều này tạo ra một "moat" quanh Applied Computing mà không dễ gì bắt chước được.