Histórias de Sucesso / Transportation & Logistics

2023
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Com apoio da AWS, Bravante RRC usa IA generativa para encontrar dutos de petróleo desativados

A Bravante RRC conta com apoio da AWS e da Flexa Cloud em seus maiores desafios, como na identificação de equipamentos de petróleo que devem ser retirados do fundo do mar.

Criar

uma fonte única de dados sobre os tramos

Redução

de erros de planejamento

Economia

de horas humanas, reduzindo o ônus para engenheiros topógrafos

Redução

dos erros de descomissionamento, ao custo de US$ 250 mil cada

Visão geral

A RRC Tecnologia é o braço de robótica e tecnologia do Grupo Bravante. Criada em 2012, também é conhecida como Bravante RRC. Suas equipes enfrentam um dos maiores desafios da engenharia naval, o chamado descomissionamento de equipamentos de petróleo e a retirada do fundo do mar de linhas e dutos (tramos) que não estejam mais sendo utilizados para exploração de petróleo.

Oil tanker and LPG tanker parking at sea oil port terminal, Aerial view oil and gas petrochemical tanker offshore in open sea, Refinery industry cargo ship.

Oportunidade | Preservando o leito marinho

O processo é regulamentado pela Agência Nacional do Petroleo, na resolução 817/2020, que determina que o leito marinho deve ser deixado como foi encontrado após a exploração. O gerente de produto da RRC, Felipe Santello, explica que como há dutos que estão ali há mais de 30 anos, encontrá-los depende da análise de documentos muitas vezes dispersos e em diferentes formatos. É um trabalho realizado por especialistas navais que os analisam e determinam onde estes equipamentos devem ser encontrados. A questão é que as localizações nem sempre são precisas e a diária do navio que faz a certificação é de US$ 250 mil, o que significa prejuízo caso os equipamentos não sejam efetivamente encontrados e retirados.

“A função da embarcação é certificar se o duto está no estado documentado, verificando o peso, estado do tramo e a vida marinha existente ali, que também precisa ser preservada”, explica. “Para se ter uma ideia, cada tramo conta com seis ou sete relatórios – de 15 a 40 páginas cada -, além de imagens 2D e 3D que precisam ser lidas e analisadas. Considerando os mais 800 km de dutos a serem descomissionados, o repositório de dados passa de 10 mil documentos”.

Para reduzir o trabalho manual envolvido na análise de um repositório tão complexo e aumentar a acuracidade das localizações, a companhia decidiu desenvolver uma solução baseada em Inteligência Artificial Generativa para fazer a análise dos documentos de forma automática e determinar a localização exata dos tramos que devem ser retirados. “O descomissionamento tem sido exigido cada vez mais pela ANP e há a necessidade de ter todas as informações reunidas em uma única fonte de verdade. Vimos que havia o potencial aqui”.

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Há a necessidade de ter todas as informações reunidas em uma única fonte de verdade e vimos que havia potencial aqui”

Felipe Santello
Gerente de produto da Bravante RRC

Por que AWS | Analisando dados na nuvem

A Amazon Web Services, que já vinha há meses investindo no relacionamento com o Grupo Bravante, se interessou pelo desafio e ofereceu à companhia seu apoio ao desenvolvimento e testes de uma plataforma de inteligência artificial. A Flexa Cloud, parceiro oficial da AWS com experiência em projetos corporativos de IA generativa, foi convidada a construir essa solução com os cientistas da Bravante RRC.

A arquitetura construída parte pela criação do repositório de documentos no Amazon S3, permitindo acesso rápido, seguro e de baixo custo aos milhares de documentos. Com integração nativa aos objetos do S3, o Amazon Textract foi utilizado para leitura óptica de caracteres (OCR). A versatilidade do serviço foi crucial considerando que o repositório de documentos sobre os dutos inclui imagens, planilhas, pdfs e outros formatos.

“Após extrair estes dados, utilizamos a capacidade semântica de um modelo fundacional para fazer a interpretação e classificação dos dados em escala.”, explica o CEO da Flexa Cloud, Deivid Bitti. “Inicialmente começamos com modelos customizados com Amazon SageMaker, o que nos trouxe bastante poder computacional. E, assim que conseguimos acesso, fizemos a transição da arquitetura ao Amazon Bedrock.”

Na visão de Deivid Bitti, “O Bedrock traz uma versatilidade muito grande na escolha de modelos fundacionais. Ele facilitou o processo de desenvolvimento e experimentos por estar disponível rapidamente via APIs”. Felipe Santello complementa que “através de técnicas avançadas de interação com o modelo fundacional, conseguimos uma alta precisão sem necessidade de treinamento prévio”.

O modelo fundacional escolhido foi o Claude-2 da Anthropic. “A janela de contexto foi um diferencial muito importante. Precisamos manter a atenção do modelo para cada tramo, o que envolve até 7 relatórios com até 40 páginas cada. A janela de 100 mil tokens foi critica ao nosso objetivo”, diz Felipe.

A extração de dados e o processamento via Amazon Bedrock permitiu criar um dossiê completo sobre cada um dos tramos em um banco de dados estruturado em Amazon Aurora. Bitti revela que, com os dados disponibilizados pela RRC, a Flexa desenvolveu uma plataforma inicial a partir da qual a Bravante pôde fazer uso e validação da solução. Como próximo passo, “estamos realizando testes com uma tecnologia que possa fazer descrição de imagens nos documentos, de forma escalável, e enriquecer os dados à disposição dos engenheiros navais da Bravante”, finaliza Deivid Bitti.  

Resultados | Reduzindo erros e centralizando dados

De acordo com Santello, a principal expectativa com o desenvolvimento da solução é que sua equipe passe a contar com uma única fonte de dados sobre os tramos. “Essa fonte trará a ordem cronológica e o estado atual destes tramos, definindo qual embarcação e procedimentos usar para retirá-los, além de identificar o estado da vida marinha no entorno. São as principais perguntas que faremos a esse banco de dados”, explica.

O executivo lembra que, em três meses de levantamento, foram identificados cerca de 100 tramos, que representam apenas alguns dos milhares que devem ser identificados e retirados da costa brasileira. “É importante destacar o tamanho dos campos e a quilometragem das linhas que devem ser retiradas, por isso a parte mais importante do projeto é o conhecimento das pessoas que estão participando”, diz.

Na prática, a plataforma co-desenvolvida com a Flexa e a AWS, traz ganhos como redução de carga operacional aos engenheiros topógrafos, economizando horas humanas e evitando erros. O aumento da precisão no mapeamento irá reduzir o número de diárias de embarcações para certificação em campo, diárias que custam $250 mil dólares cada. É esperada uma redução de até 40% destas diárias no decorrer do projeto, uma economia de milhões de dólares com a solução na AWS.  

Sobre a RRC Tecnologia e Grupo Bravante

A RRC Tecnologia e Inovação, fundada em 2012, é o braço de robótica e tecnologia do Grupo Bravante, produzindo soluções digitais inovadoras para o mercado de óleo & gás e comprometida com as necessidades de desenvolvimento do mercado.

Serviços AWS

Amazon Bedrock

O Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que oferece várias opções de foundation models (FMs – modelos de base) de alta performance das principais empresas de IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI e Amazon, por meio de uma única API, assim como um amplo conjunto dos recursos necessários para criar aplicações de IA generativa, simplificando o desenvolvimento e mantendo a privacidade e a segurança.

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Amazon Aurora

O Amazon Aurora oferece segurança integrada, backups contínuos, computação sem servidor, até 15 réplicas de leitura, replicação multirregional automatizada e integrações com outros produtos da AWS.

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Amazon S3

O Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) é um serviço de armazenamento de objetos que oferece escalabilidade, disponibilidade de dados, segurança e performance líderes do setor.

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Amazon Textract

O Amazon Textract corresponde a um serviço de machine learning (ML) que extrai automaticamente textos impressos ou manuscritos, elementos de layout e dados de documentos digitalizados.

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