能源行业是一个高度技术驱动的行业。由于需要在恶劣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以来一直使用数据方法和各种技术来提高过程效率。最近，能源行业的公司开始增加采用各种人工智能技术，并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式。随着大数据技术、低成本计算资源的广泛接入，以及实现AI七种模式的技术日益普及，能源行业更容易从AI和ML中看到真正的价值。

在受到严格监管的行业，如能源行业，采用人工智能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如何变化的见解，包括关于AI和ML如何使用的一些用例，以及县级政策如何对AI产生整体影响。在后续的采访中，他会更详细地分享自己的观点。

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，并且在过去取得了不同程度的成功。然而，随着易于访问的大数据技术的出现，它们在能源行业的可扩展实施和部署也在增长。例如，利用无人机获得的视频分析，实时查看管道的泄漏检测、太阳能电池板上的灰尘堆积或大型风车叶片的弯曲。

我们率先在油气行业非结构化数据上开发部署基于改进自然语言编程算法的AI解决方案，以减少资金浪费，近实时建立可行洞察。能源行业针对100多个商业案例，利用简单聚类到复杂的深度学习算法，产生不同层次的经济价值。成功的关键因素之一是开发和部署云平台，如iEnergy(石油和天然气行业的第一个混合云解决方案)，以及向行业开放的开发平台OpenEarth.community。

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