近期，壳牌将与大数据分析公司SparkCognition合作，利用生成式人工智能技术进行深海勘探和生产，以增加海上石油产量。两家公司计划利用先进的生成人工智能技术处理大数据并自动分析，以加快地下结构成像和勘探的步伐。
壳牌表示，将通过SparkCognition的人工智能算法处理和分析大量地震数据，为壳牌寻找新的油藏。两家公司表示，新技术可以将勘探时间从九个月缩短到不到九天。
壳牌与SparkCognition联合开发的生成式人工智能方法，利用深度学习技术，在保证地下图像质量的同时，使用比传统方法更少的地震镜头生成地下图像，从而大大提高作业效率和速度，节省高性能。计算成本，提高产量和勘探成功率，也为深海保护做出贡献。
此次合作是壳牌更广泛的数字化转型战略的一部分。壳牌希望通过数字化转型，利用技术提高业务的安全性、效率和可持续性。
SparkCognition 首席科学官Bruce Porter 表示：“我们很高兴与壳牌合作，将生成式人工智能技术的力量引入石油和天然气勘探。用于地震成像的生成人工智能可以对勘探过程产生积极影响，并对整个行业产生广泛而深远的影响，从而提高效率、降低成本并加强可持续发展计划。
壳牌创新与绩效副总裁Gabriel Guerra 表示：“我们致力于寻找新的创新方法来重塑我们的勘探工作方式。与SparkCognition 合作并利用他们在生成人工智能方面的专业知识为壳牌提供了一个激动人心的机会，以实现新一波的创新浪潮。
除了深海石油和天然气勘探之外，生成式人工智能技术正在应用于其他复杂问题，例如陆上勘探、天气模式卫星成像、国家安全和威胁评估等。在这些问题中，人工智能技术可以有效降低数据和时间成本。
