Fondată în 2023, Applied Computing a strâns recent o rundă de finanțare Seria A de 20 de milioane de dolari, condusă de gigantul de inginerie KBR, cu participarea Databricks Ventures. Suma nu este uriașă în peisajul tech, dar semnificația ei este profundă: un jucător industrial tradițional precum KBR pariază pe o abordare complet nouă a inteligenței artificiale în sectorul energetic.
Ce face Applied Computing diferit? Spre deosebire de modelele mari de limbaj (LLM-uri) care doar prezic următorul cuvânt, modelul lor numit Orbital combină trei tipuri de inteligență: un model de serii temporale (analizează datele senzorilor în timp), un model bazat pe fizică și chimie (respectă legile termodinamicii și ale reacțiilor chimice) și un model de limbaj (înțelege documentația tehnică și activitățile operatorilor). Rezultatul? Orbital poate prezice starea unei instalații în timp real, poate identifica anomalii, poate investiga cauzele și poate simula efectele unei modificări înainte ca aceasta să fie aplicată.
Callum Adamson, co-fondator și CEO al Applied Computing, explică simplu: „Operatorii colectează deja majoritatea acestor informații, dar se luptă să combine citirile senzorilor, documentația de inginerie și legile fizicii și chimiei suficient de rapid pentru a analiza și a face predicții. Cheia este să faci aceste trei surse de date să comunice între ele în timp real.”
Și aici intervine viteza. Adamson susține că Orbital poate comprima investigații care durau zile sau săptămâni în câteva secunde. De exemplu, dacă un senzor indică o temperatură anormală într-un reactor, modelul nu doar că semnalează problema, ci și identifică posibilele cauze (o supapă defectă, o schimbare de presiune în amonte) și simulează dacă o soluție propusă (de exemplu, creșterea debitului de răcire) ar putea crea probleme în altă parte a instalației. Totul în minute, nu în ore.
Startup-ul susține că a trecut de la stealth la venituri anuale recurente de zeci de milioane de dolari în mai puțin de 18 luni. Orbital este deja folosit de companii „mari, listate public” din sectorul upstream (explorare și producție), downstream (rafinare) și petrochimie. Partenerii includ compania indiană Wipro și KBR, care a integrat Orbital în platforma sa digitală INSITE 3.0 pentru proiecte energetice și îl folosește pentru producția de amoniac. Adamson a dezvăluit că lucrează și cu un „operator major american din upstream” și că va anunța un parteneriat cu un gigant european al petrolului în următoarele săptămâni.
Desigur, piața nu este goală. Jucători consacrați precum AspenTech (simulări și AI pentru operațiuni upstream și rafinare), AVEVA (simulări bazate pe fizică și modelări „ce-ar fi dacă”) și startup-uri precum Cognite și Seeq (analiza datelor industriale) deja activează aici. Cum se diferențiază Applied Computing? Adamson spune că avantajul competitiv nu este accesul la date sau cunoștințele de proces, ci capacitatea de a atrage cercetători de top în AI. „Este o problemă de AI, nu o problemă de date sau de energie. Dacă ești un cercetător AI de nivel unu, unde ai vrea să lucrezi? Nu cred că Shell este pe acea listă.”
Mai mult, datele operaționale de la rafinării nu sunt disponibile public, iar datele simulate nu pot reproduce complet ceea ce se întâmplă într-o instalație reală. Parteneriatul cu KBR oferă Applied Computing acces la date reale, expertiză industrială și introduceri la potențiali clienți. Este un cerc virtuos: cu cât modelul este folosit mai mult, cu atât devine mai precis.
Dar dincolo de cifre și parteneriate, ce înseamnă asta pentru industrie? În primul rând, eficiență energetică. Operatorii care folosesc Orbital pot reduce consumul de energie menținând producția. În al doilea rând, siguranță. Detectarea rapidă a anomaliilor poate preveni accidente catastrofale. Și în al treilea rând, sustenabilitate. O rafinărie care funcționează optim emite mai puține gaze cu efect de seră.
Totuși, rămân întrebări. Cât de scalabil este modelul? Poate fi adaptat la instalații foarte diferite? Și, mai important, cum va face față reglementărilor stricte din domeniu? Adamson este optimist: „Nu este o problemă de date sau de energie. Este o problemă de AI.” Și dacă are dreptate, s-ar putea ca Applied Computing să rescrie regulile jocului în industria energetică.
De ce este important:
Această inovație are potențialul de a transforma fundamental modul în care operează industria petrolului și gazelor, reducând risipa de energie, îmbunătățind siguranța și scăzând emisiile. Într-o perioadă în care tranziția energetică este pe buzele tuturor, soluțiile care optimizează procesele existente pot avea un impact imediat și masiv. Applied Computing demonstrează că AI-ul industrial nu mai este o promisiune, ci o realitate care începe să aducă rezultate concrete.
