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Intelligenza artificiale, Machine Learning e Distributed Ledger Technology: trasformazione digitale nel petrolchimico

Scenario italiano in pillole:
2. Distributed ledger technologies (DLTs)
3. Scelta tra DLT e Database
4. Machine learning ed AI - differenze
5. Impatti sul petrolchimico
6. Primi esperimenti

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Atti di convegni o presentazioni contenenti case history
mcT Petrolchimico Roma maggio 2019 Proposte, soluzioni e innovazioni per l'industria Petrolchimica. IoT, digitalizzazione, Safety e Security

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Roma, 9 maggio 2019 Gli atti dei convegni e più di 10.000 contenuti su www.verticale.net Trasformazione digitale nel petrolchimico 5/21/2019 Intelligenza artificiale, machine
learning e distributed ledger
technology. Ing. Claudio Sperindio 2 Oggi parleremo di: 1. Scenario italiano in pillole 2. Distributed ledger technologies (DLTs) 3. Scelta tra DLT e Database 4. Machine learning ed AI '' differenze 5. Impatti sul petrolchimico 6. Primi esperimenti CONFIDENTIAL 3 Scenario italiano in pillole ' L''Italia, capofila in Europa, decide di varare la strategia italiana sulle Distributed Ledger Technologies (DLTs ) e sull''Intelligenza Artificiale (AI). ' Vengono costituiti due gruppi di esperti allo scopo di scrivere la strategia italiana
' Gli impianti di produzione di energia, e impianti di estrazione e processo di idrocarburi, identificati come asset critici, sono soggetti alla nuova strategia nazionale ' La tecnologia Blockchain viene recepita nel DL Semplificazioni (2019), il quale ''riconosce gli effetti della validazione temporale elettronica' dei dati. ' Il governo italiano vara il Fondo Nazionale Innovazione, primo fondo di venture capital italiano sulle tecnologie DLT e AI, nel quale investe direttamente 1 miliardo di euro.
L''obiettivo è di arrivare a 5 miliardi l''anno, imponendo a tutti gli enti previdenziali, fondi
pensione e PIR di investire nei fondi di VC, e virando su di essi una quota minima del 15%
delle entrate statali da utili generati da società partecipate.
CONFIDENTIAL 4 Distributed Ledger Technology (DLT): che cos''è' ' Nuovo rapporto tra i dati e le persone
' Il Ledger è il ''Libro Mastro'', ovvero la base fondamentale della contabilità, inventato da Luca Pacioli (1447-1517). Si può ben dire che i Ledger rappresentano una delle basi della
nostra civiltà e del nostro modo di interpretare e gestire le relazioni e le transazioni tra
persone e tra organizzazioni.
' Grandi network costituiti da una serie di partecipanti e ciascun partecipante è chiamato a gestire un nodo di questa rete. Ciascun nodo è autorizzato ad aggiornare i Distributed
Ledgers in modo indipendente dagli altri ma sotto il controllo consensuale degli altri
nodi.
' Si differenziano per la tipologia di network e le modalità in cui viene raggiunto il consenso ' Blockchain è una tipologia di DLT CONFIDENTIAL 5 Blockchain: cos''è e a cosa serve CONFIDENTIAL 6 Cosa contiene un blocco della catena CONFIDENTIAL DATA HASH HASH OF PREVIOUS BLOCK 7 DLT vs Database: quando e perché usare DLT CONFIDENTIAL DLT Database Non è prevista una forma di autorità AUTHORITY Controllato dall''amministratore, centralizzato per natura Decentralizzata ARCHITECTURE Client-server Read and Write DATA HANDLING CRUD Supporto all''integrità INTEGRITY Utenti malintenzionati possono alterare i dati DLT pubbliche offrono trasparenza TRANSPARENCY Non c''è trasparenza Più costose da implementare e mantenere COST Economico da implementare e mantenere Scalabilità difficoltosa PERFORMANCE Velocità e scalabilità 8 Machine Learning '' AI: un IF-THEN-ELSE evoluto ' La potenza computazionale disponibile oggi permette ai sistemi di elaborare una quantità enorme di dati simultaneamente, in modo efficiente e senza l''intervento umano ' Machine Learning: sistemi che, messi in linea con un''operation, dopo un periodo di training, ad ogni serie di input sono in grado di generare una matrice con differenti
output e percentuali di verosimiglianza
' AI: sistemi che, messi in linea con un''operation, dopo un periodo di training, ad ogni serie di input sono in grado di decidere quale output inviare all''operation ' Differenze: Machine Learning è un ausilio all''operatore, che prende la decisione finale. AI sostituisce l''intervento umano. CONFIDENTIAL 9 Impatto sul petrolchimico ' Validazione dei dati: con la validazione automatica dei dati di processo, le società petrolifere possono operare senza il personale oggi impiegato nel controllo, ispezione e
validazione dei dati
' i rapporti tra partner (es. JV concessionari) diventano più semplici, la fiducia viene demandata ai sistemi DLT e le decisioni vengono prese in qualche minuto invece che in
settimane
' AI garantisce la conduzione degli impianti senza intervento umano
' Eventuale supervisione umana viene effettuata da remoto, con miglioramento delle condizioni di salute e sicurezza dei lavoratori coinvolti ' Gli EPC possono proporre impianti tecnologicamente in grado di garantire costi operativi nettamente inferiori per i clienti CONFIDENTIAL 10 Casi applicativi DLT ' Dicembre 2018: Abdul Nasser Al Mughairbi, ADNOC Digital Unit Manager, dichiara di aver portato a compimento un progetto pilota con IBM, nel quale blockchain è stata testata
sulla loro supply chain, ha apportato risparmi consistenti dalla produzione alla
distribuzione.
' Marzo 2019: Chevron ed ExxonMobil annunciano la partecipazione al primo consorzio blockchain di settore, nel quale verranno sviluppati gli scenari applicativi delle tecnologie
DLT
CONFIDENTIAL 11 Casi applicativi AI ' Agosto 2015: Shell annuncia, per la divisione lubrificanti, un assistente virtuale in grado di interagire come un essere umano, che supporta il cliente nella scelta del lubrificante.
Per capire la portata di tale innovazione, Shell fornisce dei numeri, che il suo assistente
virtuale è in grado di gestire in completa autonomia:
- Gestisce oltre 100.000 datasheet di circa 3000 prodotti - Fornisce informazione su circa 18.000 tipi di confezionamento - Capisce circa 16.500 caratteristiche fisiche dei lubrificanti - Confronta i prodotti Shell con circa 10.000 prodotti della concorrenza ' Dicembre 2016: ExxonMobil annuncia che sta lavorando con l''MIT, al fine di progettare un robot autonomo, dotato di intelligenza artificiale, da impiegare nell''esplorazione degli
oceani. L''obiettivo è «fare ricerca scientifica senza scienziati». Il team leader è Brian
Williams, professore all''MIT e progettista per la NASA del rover Curiosity, al momento
impiegato nell''esplorazione autonoma di Marte.
CONFIDENTIAL 12 Grazie per l''attenzione! Domande' CONFIDENTIAL


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