Applied Computing capta US$ 20 millones para desarrollar modelo fundacional de inteligencia artificial para la industria del petroleo y gas

Qué pasó

La startup londinense Applied Computing anuncio el cierre de una ronda Serie A por US$ 20 millones para desarrollar Orbital, un modelo fundacional de inteligencia artificial orientado a la industria del petroleo, gas, refinacion y petroquimica. La operacion fue liderada por la firma de ingenieria KBR, con participacion de Databricks Ventures, brazo de inversion del proveedor de datos Databricks.

Fundada en 2023, la empresa apunta a resolver la fragmentacion de datos en plantas que pueden contar con miles de sensores registrando variables como temperatura, presion, velocidad y viscosidad. Segun su cofundador y director ejecutivo Callum Adamson, las instalaciones tipicamente utilizan menos del 8% de los datos disponibles para tomar decisiones operativas, pese a que ya capturan la mayor parte de la informacion necesaria.

A diferencia de los modelos de lenguaje de gran escala, Orbital combina un modelo de series temporales, un modelo basado en fisica y quimica, y un modelo de lenguaje para predecir el estado de una planta. La plataforma integra lecturas de sensores, documentacion de ingenieria y modelos fisico-quimicos para identificar anomalias, investigar sus causas y simular el efecto de posibles soluciones sobre el resto de la operacion.

Applied Computing asegura haber pasado de modo silencioso a ingresos anuales recurrentes de dos digitos en menos de 18 meses. La compania declined to disclose el numero de clientes, aunque senalo que Orbital se utiliza en empresas que cotizan en bolsa de los segmentos de exploracion y produccion de hidrocarburos, refinacion y petroquimica. Entre sus socios estrategicos figuran la empresa india de tecnologia Wipro y KBR, que integro la plataforma en su sistema digital INSITE 3.0 y la emplea en procesos de produccion de amoniaco.

Contexto

El anuncio de Applied Computing se inscribe en una tendencia creciente dentro del sector industrial hacia el desarrollo de modelos de inteligencia artificial verticales, entrenados con datos especificos de un dominio particular en lugar de modelos generalistas. Esta aproximacion contrasta con la estrategia predominante de las grandes companias tecnologicas, que han concentrado sus inversiones en modelos fundacionales de proposito general.

La industria energetica ha sido uno de los sectores donde la adopcion de inteligencia artificial ha avanzado con mayor lentitud, pese a manejar grandes volumenes de datos. La complejidad de los procesos fisicos y quimicos, sumada a los altos estandares de seguridad y a la inversion acumulada en infraestructura existente, ha generado resistencia al cambio tecnologico. Iniciativas como la de Applied Computing buscan cerrar esta brecha mediante plataformas que integran datos operativos, documentacion tecnica y modelos fisicos.

La participacion de KBR y Databricks Ventures en la ronda refleja el creciente interes de actores tradicionales del sector energetico por incorporar capacidades de inteligencia artificial a su oferta de servicios. KBR, un grupo de ingenieria con presencia en proyectos energeticos globales, integra la tecnologia en su plataforma INSITE 3.0 como mecanismo de diferenciacion frente a otros proveedores. Por su parte, Databricks Ventures aporta una vision vinculada al manejo de datos a escala empresarial.

Impacto para empresas chilenas

En Chile, donde la industria minera constituye el principal sector exportador, las tecnologias desarrolladas para la industria del petroleo y el gas presentan oportunidades de transferencia directa hacia operaciones de gran escala. Las plantas de procesamiento de cobre y litio enfrentan desafios analogos a las refinerias de petroleo en materia de manejo de grandes volumenes de datos de sensores, documentacion tecnica fragmentada y necesidad de optimizar procesos fisico-quimicos complejos. La estatal ENAP, operadora de la refineria de Concon, constituye un caso de referencia donde este tipo de plataformas podria aportar mejoras de eficiencia.

Para las empresas proveedoras de servicios tecnologicos e ingenieria con presencia en Chile, la consolidacion de modelos fundacionales especializados podria abrir nuevas lineas de negocio orientadas a la integracion y analisis de datos operacionales. Firmas locales dedicadas a consultoria en transformacion digital industrial podrian evaluar alianzas con proveedores internacionales de inteligencia artificial aplicada para ampliar su propuesta de valor.

En el plano de las pequenas y medianas empresas proveedoras de la gran mineria, la adopcion de este tipo de tecnologias por parte de companias globales podria traducirse en nuevas exigencias de trazabilidad y eficiencia operacional. Esto obligaria a las pymes del ecosistema proveedor a invertir en capacidades de captura y transmision de datos, asi como en la formacion tecnica de sus equipos para operar en entornos cada vez mas digitalizados.

Qué sigue

La compania anuncio que trabaja con un operador de exploracion y produccion de gran escala en Estados Unidos y proyecta expandirse hacia otras geografias y segmentos industriales. La ronda Serie A le permitira escalar comercialmente su plataforma Orbital y profundizar en el desarrollo tecnologico del modelo fundacional.

En el mediano plazo, el desempeno de Applied Computing y de competidores que adopten estrategias similares servira como referencia para evaluar la viabilidad comercial de modelos de inteligencia artificial verticales en industrias intensivas en activos fisicos. El exito o fracaso de este tipo de iniciativas podria definir la direccion que tomen las inversiones en inteligencia artificial industrial durante los proximos anos.