Applied Computing tham vọng cung cấp mô hình AI toàn diện cho các nhà vận hành nhà máy dầu khí

Applied Computing, một startup có trụ sở tại London đang phát triển mô hình AI nền tảng (foundation model) chuyên biệt cho ngành dầu khí và hóa dầu, vừa huy động thành công 20 triệu USD trong vòng gọi vốn Series A. Khoản đầu tư này được dẫn dắt bởi "gã khổng lồ" trong lĩnh vực kỹ thuật KBR, với sự tham gia của Databricks Ventures

 Ảnh minh họa. Nguồn ảnh: Schmooly / Applied Computing.

Được thành lập vào năm 2023, startup này hướng tới việc tối ưu hóa các hệ thống dầu, khí, lọc dầu và hóa dầu - những môi trường mà tại đó, một cơ sở duy nhất có thể vận hành hàng ngàn cảm biến đo lường mọi thông số từ nhiệt độ, áp suất đến vận tốc và độ nhớt. Dù nhu cầu hỗ trợ các công ty năng lượng giải quyết bài toán theo dõi dữ liệu là rất lớn, nhưng sự phân mảnh của hệ thống vẫn là một rào cản đáng kể.

Theo Callum Adamson, đồng sáng lập kiêm CEO của Applied Computing, các cơ sở này hiện chỉ đưa ra quyết định vận hành dựa trên chưa đầy 8% dữ liệu hiện có. Ông cho biết, dù các nhà vận hành đã thu thập phần lớn thông tin này, họ vẫn gặp khó khăn trong việc kết hợp các chỉ số từ cảm biến, tài liệu kỹ thuật, cùng các nguyên lý vật lý và hóa học một cách nhanh chóng để phân tích và đưa ra dự báo.

"Chìa khóa thực sự nằm ở việc kết nối ba nguồn dữ liệu này để tương tác với nhau trong thời gian thực," ông chia sẻ.

Khác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vốn chỉ tập trung vào dự đoán từ tiếp theo, Applied Computing khẳng định mô hình nền tảng của họ, có tên là Orbital, kết hợp mô hình chuỗi thời gian (time series model), mô hình dựa trên vật lý (physics-based model) và mô hình ngôn ngữ để dự báo trạng thái của toàn bộ cơ sở. Hệ thống này phân tích dữ liệu từ các cảm biến, đồng thời áp dụng các nguyên lý vật lý và hóa học, nhận diện các hạn chế về thiết bị và hoạt động của nhân viên vận hành. Ngoài ra, nó còn cho phép kỹ thuật viên chạy các mô phỏng để đánh giá tác động của một thay đổi nhỏ tại một bộ phận lên toàn bộ hệ thống vận hành.

Về cơ bản, Applied Computing đang nhấn mạnh vào yếu tố tốc độ: Công ty tuyên bố Orbital có khả năng phát hiện các bất thường, điều tra nguyên nhân và mô hình hóa liệu một giải pháp khắc phục đề xuất có thể gây ra vấn đề ở các bộ phận khác hay không, tất cả chỉ trong vài phút. Adamson khẳng định sản phẩm có thể rút ngắn các quy trình điều tra vốn thường tiêu tốn hàng ngày hoặc hàng tuần xuống chỉ còn vài giây, từ đó giúp các nhà vận hành giảm mức tiêu thụ năng lượng và duy trì hiệu suất đầu ra.

 Hiện tại, công ty đang tập trung vào các nhà máy lọc dầu hạ nguồn và các công ty hóa dầu. Dù không tiết lộ cụ thể số lượng khách hàng, danh sách đối tác của họ bao gồm các tên tuổi như Wipro và KBR. Trong đó, KBR đã tích hợp Orbital vào nền tảng kỹ thuật số INSITE 3.0 cho các dự án năng lượng và đang ứng dụng sản phẩm này vào quy trình sản xuất amoniac. Adamson cho biết startup này cũng đang hợp tác với một "nhà điều hành thượng nguồn lớn của Mỹ" và dự kiến sẽ công bố quan hệ đối tác với một tập đoàn dầu khí lớn của châu Âu trong vài tuần tới.

Tuy nhiên, Applied Computing đang gia nhập một thị trường đã có sự hiện diện của các nhà cung cấp phần mềm công nghiệp lâu đời cũng như các startup AI chuyên biệt khác. AspenTech cung cấp phần mềm mô phỏng và mô hình hóa dựa trên AI cho các hoạt động thượng nguồn, lọc dầu và hóa chất; trong khi AVEVA cung cấp các giải pháp mô phỏng quy trình dựa trên vật lý, tối ưu hóa và mô hình hóa "giả định" (what-if) cho các nhà máy công nghiệp. Các công ty như Cognite và Seeq thì tập trung vào lớp dữ liệu (data layer), hỗ trợ các cơ sở phân tích dữ liệu công nghiệp và ứng dụng AI để thiết kế quy trình làm việc.

 Trước sự cạnh tranh này, Adamson lập luận rằng "hào sâu" (lợi thế cạnh tranh) của công ty không nằm ở khả năng tiếp cận dữ liệu công nghiệp hay kiến thức quy trình, mà là việc tập hợp các nhà nghiên cứu AI hàng đầu để xây dựng một mô hình có khả năng cạnh tranh với Orbital.

"Đây là vấn đề về AI, không phải vấn đề về dữ liệu hay năng lượng," ông nhấn mạnh. "Nếu bạn là một nhà nghiên cứu AI hàng đầu, bạn sẽ chọn làm việc ở đâu? ... Tôi không nghĩ Shell nằm trong danh sách đó."

Adamson cũng chỉ ra rằng lợi thế của Orbital còn đến từ dữ liệu mà mô hình nhận được thông qua các dự án triển khai thực tế. Ông cho biết dữ liệu vận hành từ các nhà máy lọc dầu và các cơ sở năng lượng khác thường không được công khai, trong khi dữ liệu mô phỏng không thể tái tạo đầy đủ các kịch bản diễn ra bên trong một nhà máy đang hoạt động.

Quan hệ đối tác với KBR cũng mang lại đòn bẩy đáng kể. Adamson cho biết sự hợp tác này giúp Applied Computing tiếp cận dữ liệu vận hành và chuyên môn sâu về ngành, đồng thời mở ra cơ hội kết nối với nhiều khách hàng tiềm năng hơn.

Với khoản vốn 20 triệu USD, Applied Computing dự kiến sẽ đẩy mạnh mở rộng quốc tế, tuyển dụng thêm nhân sự cho các bộ phận nghiên cứu và kỹ thuật, cũng như khám phá thêm các dự án triển khai với các khách hàng trong ngành năng lượng.

Công ty cũng vừa chính thức khai trương văn phòng tại Houston, bổ sung vào trụ sở chính tại London và trung tâm vận hành tại Bengaluru. Adamson chia sẻ rằng cơ sở tại Mỹ giúp startup này đến gần hơn với hai khách hàng hiện tại ở Bắc Mỹ, đồng thời cho biết một kế hoạch mở rộng sang thị trường Trung Đông cũng đang được triển khai.