Machine learning, inteligência artificial (IA), e a caracterização da subsuperfície: aplicações, possibilidades e riscos

Abstract

Soluções computacionais baseadas em machine learning e inteligência artificial (IA) têm sido adaptadas para o processamento e interpretação das informações de subsuperfície. Diante do que pode se tornar uma revolução tecnológica, é necessário pensar nos prováveis impactos das novas soluções para as atividades relacionadas à caracterização de reservatórios e sistemas petrolíferos. A IA já prova ter utilidade na indústria de óleo e gás ao lidar com grandes volumes de dados geológicos de padrão homogêneo, poupando o usuário humano de tarefas repetitivas. Essa característica faz com que os programas sejam úteis para o aumento de eficiência e da segurança do trabalho, mas da forma como funcionam atualmente, eles estão longe de serem capazes de lidar com a frequente complexidade geológica que pode representar riscos ou oportunidades em subsuperfície. Nem mesmo os melhores programas de IA são capazes de solucionar problemas inerentes aos dados indiretos, como a baixa resolução sísmica ou a baixa representatividade de poços. Tampouco conseguem encontrar soluções plausíveis para situações geológicas complexas. As novas soluções tecnológicas devem ser vistas como ferramentas para facilitar a vida dos profissionais de subsuperfície. Como qualquer ferramenta, sua existência tem propósitos específicos que não abrangem toda a complexidade dos sistemas geológicos. As interpretações geológicas derivadas de programas baseados em machine learning e IA devem ser avaliadas como aproximações geoestatísticas, não como a representação total da realidade construída a partir de múltiplos processos naturais. Essa característica faz com que os profissionais das geociências sigam sendo essenciais para aplicar as ferramentas de IA corretamente e filtrar as informações produzidas por elas.