Petrobras $PETR3 (-4,59 %)
$PETR4 (-2,47 %) hat ein neues generatives Modell der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, um die Wartungsprozesse für seine Ölplattformen und andere Industrieanlagen wie Raffinerien und Gasverarbeitungsanlagen zu beschleunigen.
Bis 2029 rechnet das Unternehmen mit Einsparungen in Höhe von 20 Mio. R$ durch Effizienzsteigerungen mit dem KI-Assistenten namens Petronemo, sagte Otavio Ciribelli, General Manager für Informationstechnologie des Unternehmens. Der Geschäftsführer stellte das Projekt, das in Zusammenarbeit mit Deloitte entwickelt wurde, auf der von Nvidia veranstalteten GTC 2025 in San Jose, Kalifornien, vor.
„Wir haben konservative Metriken in Betracht gezogen“, sagte Ciribelli gegenüber Valor, kurz nach seiner Präsentation auf der GTC 2025. Der KI-Assistent befindet sich derzeit in der Zertifizierungsphase. In den kommenden Monaten soll er in den Bewertungsprozess von reparaturbedürftigen Teilen auf den Plattformen integriert werden.
„Wir führen 30.000 Inspektionen pro Jahr durch, und etwa 20 % davon führen zu Unstimmigkeiten, die Reparaturempfehlungen erfordern“, erklärte der Petrobras-Manager. Der derzeitige Prozess zur Analyse von Reparatur- und Wartungsempfehlungen auf den Plattformen dauert zwei bis drei Wochen.
Petronemo wird Empfehlungen aussprechen, die von dem 400-köpfigen Team von Zuverlässigkeitsingenieuren des Unternehmens bewertet werden. „Es ist keine sehr große Gruppe, aber sie ist absolut wichtig“, betonte Ciribelli.
Die Arbeit dieser Ingenieure wirkt sich direkt auf die Lebensdauer der Produktionsplattformen von Petrobras aus, so der Geschäftsführer. "Wenn wir eine Plattform in Betrieb nehmen, wollen wir, dass sie bis zur letzten Minute gesund bleibt. Die traurigste Geschichte ist, wenn eine Plattform, die für eine Lebensdauer von 25 Jahren ausgelegt ist, vorzeitig stillgelegt werden muss".
Bei dem mit Deloitte entwickelten Projekt wurden die großen Open-Source-Sprachmodelle von Meta, Llama 1 und 2, als Trainingsgrundlage für den KI-Assistenten verwendet. Die robustere Datenlast und das Training wurden intern entwickelt und auf den Computern von Petrobras gehostet.
Das Modell von Petronemo wird auf vier Supercomputern mit Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia verarbeitet. Dazu gehören die Maschinen Pegasus, Tatu und Gaia von Petrobras sowie der Supercomputer Santos Dumont des National Laboratory for Scientific Computing (LNCC).
Das Unternehmen hat sich auch zum Ziel gesetzt, einen KI-Assistenten zu entwickeln, der sich nahtlos in Prozesse einfügt und den Jargon der Petrobras-Ingenieure spricht, der im Portugiesischen scherzhaft als „petrolês“ bezeichnet wird, wie Herr Ciribelli in seiner Präsentation erwähnte.
Tim Wiesel, Partner und Leiter des Bereichs KI und Daten bei Deloitte Brasilien, der Petronemo zusammen mit Ciribelli auf der GTC 2025 vorstellte, sagte, das Projekt sei ein Beispiel für den Trend, dass Unternehmen ihre Recheninfrastrukturen internalisieren, ein Modell, das als „on-premises“ bekannt ist, mit dem Ziel, die Entwicklungskosten für KI-Anwendungen zu senken.
„Wir haben bei Deloitte eine Studie durchgeführt, die eine 30-prozentige Steigerung der [Rechen-]Leistung und 50-prozentige Senkung der Kosten pro Token nachgewiesen hat“, sagte Wiesel und bezog sich dabei auf die Datenfragmente, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet und von Cloud-KI-Anbietern in Rechnung gestellt werden.
