Ordenadores que entienden a los humanos para buscar petróleo

Las compañías energéticas como Repsol tienen un problema de escasez y otro de abundancia. El gas y el petróleo, esas masas subterráneas de energía acumuladas durante millones de años en cadáveres vegetales, ya no se encuentran a flor de tierra como en los buenos tiempos. En 1949, la profundidad media de un pozo en Estados Unidos era de 1.171 metros; en 2008, 1926. Los combustibles fósiles se acaban, y lo hacen justo ahora, cuando decenas de millones de personas en países de África o Asia están logrando acceder a la clase media, con sus utilitarios, su aire acondicionado y su apetito por la car...

Las compañías energéticas como Repsol tienen un problema de escasez y otro de abundancia. El gas y el petróleo, esas masas subterráneas de energía acumuladas durante millones de años en cadáveres vegetales, ya no se encuentran a flor de tierra como en los buenos tiempos. En 1949, la profundidad media de un pozo en Estados Unidos era de 1.171 metros; en 2008, 1926. Los combustibles fósiles se acaban, y lo hacen justo ahora, cuando decenas de millones de personas en países de África o Asia están logrando acceder a la clase media, con sus utilitarios, su aire acondicionado y su apetito por la carne. Si nada cambia, en 2035 el consumo energético del planeta será un 50% superior y un 65% de esa voracidad será saciada con hidrocarburos.

Para hacer frente a este reto, encontrar el combustible en los escondrijos donde se oculta y seguir haciendo crecer su negocio, compañías como Repsol cuentan con un recurso que, al contrario que las materias primas que busca, es muy abundante. El conocimiento en torno a todos los aspectos que rodean la compleja tarea de extraer hidrocarburos es más abundante que nunca. Tanto, que no hay cerebro humano capaz de aprovecharlo, y los ordenadores empleados para ampliar nuestras capacidades de gestión de datos empiezan a resultar insuficientes.

Hoy, Repsol ha anunciado un acuerdo con IBM para no ahogarse en la abundancia de información y ponerla a su servicio. Entre las dos compañías, dentro de un proyecto bautizado como Pegasus, están desarrollando dos aplicaciones de lo que se conoce como computación cognitiva para mejorar la capacidad estratégica de la corporación energética a la hora de seleccionar nuevos campos petrolíferos en los que invertir y optimizar el uso de sus reservas. El proyecto se llevará a cabo de forma conjunta por un equipo mixto de Repsol e IBM, que trabajará en las instalaciones más avanzadas que existen en este campo, como el primer laboratorio cognitivo del mundo, propiedad de IBM y situado en Nueva York, y en el Centro de Tecnología Repsol, en Móstoles (Madrid).

Ordenadores que hacen preguntas

Con los sistemas de computación actuales, un ingeniero podría plantear una hipótesis, enseñarle al ordenador a ponerla a prueba y, teniendo en cuenta una gran cantidad de datos, comprobar si se cumple. “Los nuevos sistemas serán capaces de aprender y plantear nuevas preguntas”, explica Jordi Torres, investigador del Centro de Supercomputación de Barcelona. “Estos sistemas permiten tomar una gran cantidad de datos de diferente procedencia, desde artículos científicos a noticias de periódico o imágenes, analizarlos dentro de un contexto y, por ejemplo, descubrir una correlación que ni se te había ocurrido y plantearte una nueva pregunta”, añade.

“De alguna manera, Watson emula la forma de razonar de las personas”, señala Elisa Martín Garijo, directora de Innovación y Tecnología de IBM España. “Ante una pregunta, formula hipótesis y escoge la respuesta en la que tienen un mayor nivel de confianza, muestra los pasos para llegar a esa respuesta, muestra un razonamiento y aprende de su experiencia”, continúa. “Estas máquinas no te ofrecen la respuesta correcta, te dan la mejor respuesta posible teniendo en cuenta el contexto; son capaces de gestionar la ambigüedad de la vida real”, añade Torres.

“Como humano no tienes capacidad de acceso y procesamiento de una cantidad tan ingente de datos”, señala Santiago Quesada, director de Tecnología de Exploración y Producción de Repsol. “Con el nuevo sistema, al ordenador le podrías decir cuántos yacimientos del mundo explotan en terrenos de carbonatos o areniscas y darle información para plantear el contexto geológico”, prosigue. “Entonces, el ordenador combinaría esos datos con el acceso a información en toda la web, a bases de datos asociadas, informes… Y después proporcionaría su conclusión a los técnicos que serían siempre los responsables de tomar la decisión”, concluye Quesada. “Más que ofrecerte una respuesta final, funciona como un asistente, que te hace recomendaciones”, puntualiza Torres.

Según Quesada, el desarrollo de esta tecnología ayudaría a minimizar el número de prospecciones erróneas, incrementando los beneficios de la compañía y limitando el impacto ambiental de perforaciones inútiles. Antes, la compañía ya había colaborado con científicos del CSIC, la Universidad de Standford e IBM para desarrollar proyectos tecnológicos como Caleidoscopio. Este sistema, que hace posible procesar imágenes sísmicas con mayor rapidez y de una forma más fiable, incrementa las posibilidades de encontrar petróleo y gas a miles de metros bajo el suelo y habría desempeñado, según la compañía, un importante papel en sus más de 50 descubrimientos de yacimientos de hidrocarburos en los últimos ocho años.

Las capacidades de la computación cognitiva no solo tendrán aplicaciones en la extracción de combustibles fósiles. IBM también trabaja en el campo de la salud para gestionar la gran cantidad de información que está proporcionando la genómica para ofrecer a los especialistas la capacidad de interpretarla y ponerla a disposición de los pacientes. Con estos asesores informáticos, las posibilidades de análisis que ahora solo están a disposición de los hospitales con los mejores especialistas se podrá acercar a centros de salud con menos recursos.

En una combinación de la capacidad de los ordenadores para procesar lenguaje natural, gestionar la ambigüedad y comprender contextos, Jordi Torres cuenta que alguno de sus alumnos está aplicando este conocimiento a las redes sociales para predecir el futuro. “A través de los tuits, sería posible prever, por ejemplo, si hay mucha gente que se va a presentar a un evento en una plaza, y con esa información se podría planificar la presencia policial necesaria o informar a los taxistas”, explica. Como en el caso de la explotación de recursos naturales, la capacidad de acercar el modo de razonar de los ordenadores al de los humanos, puede cambiar a la humanidad misma.