El modelo de IA de Applied Computing busca revolucionar las operaciones de petróleo y gas

Puntos clave

• Applied Computing, una startup con sede en Londres fundada en 2023, recaudó $20 millones en financiación de Serie A liderada por KBR, con la participación de Databricks Ventures.
• La empresa desarrolló Orbital, un modelo de IA fundacional para las industrias de petróleo, gas y petroquímica.
• Orbital combina lecturas de sensores con modelos de física y química para predecir estados de las instalaciones y ejecutar simulaciones.
• Applied Computing alcanzó ingresos recurrentes anuales de decenas de millones en 18 meses después de salir de la confidencialidad.
• La empresa ha abierto una oficina en Houston y planea expandirse hacia Oriente Medio.

Una startup londinense llamada Applied Computing ha recaudado $20 millones, liderados por la firma de ingeniería KBR con la participación de Databricks Ventures, para seguir desarrollando Orbital, su modelo de IA para instalaciones energéticas.

¿Cómo funciona Orbital?

Orbital es un modelo de IA fundacional, lo que significa que fusiona tres tipos distintos de modelos: un modelo de series temporales que lee flujos de sensores, un modelo basado en física que entiende cómo se comportan la presión y la temperatura, y un modelo de lenguaje que interpreta documentos de ingeniería. Esa combinación le permite predecir el estado actual de una instalación y modelar qué sucede si un operador cambia algo aguas arriba.

El CEO Callum Adamson le dijo a TechCrunch que las instalaciones grandes típicamente utilizan menos del 8% de sus datos disponibles porque las lecturas de sensores, documentos de ingeniería y conocimientos de física son difíciles de combinar rápidamente. Orbital fue construido para cerrar esa brecha en tiempo real.

La velocidad es el argumento de venta. Adamson afirma que el producto puede comprimir investigaciones que alguna vez tomaron días en segundos, identificando anomalías, rastreando sus causas y modelando si una corrección propuesta podría causar problemas en otro lugar.

¿Qué ha logrado hasta ahora?

La startup alcanzó ingresos recurrentes anuales de decenas de millones en 18 meses después de salir de la confidencialidad. Los clientes incluyen grandes empresas energéticas cotizadas en bolsa, tanto aguas arriba como aguas abajo, aunque Adamson se negó a proporcionar una cifra. Los socios incluyen la empresa energética india Wipro y KBR mismo, que ha incorporado Orbital en su plataforma INSITE 3.0 para la producción de amoníaco. Se dice que una asociación con una gran petrolera europea estaba a pocas semanas de ser anunciada.

Esta es la primera vez que informamos sobre un modelo de IA enfocado en petróleo y gas recaudando fondos a esta escala, y el ángulo de KBR vale la pena observar: el gigante de la ingeniería no es solo un inversor sino un canal de distribución, dando a Applied Computing presentaciones con clientes potenciales junto con datos operacionales.

¿Qué sigue para Applied Computing?

Con una nueva oficina en Houston sumada a bases existentes en Londres y Bengaluru, la empresa está más cerca de dos clientes norteamericanos que ya usan Orbital. Los $20 millones financiarán el crecimiento internacional, contratación de investigadores e implementaciones en nuevos sectores energéticos. También se planea la expansión hacia Oriente Medio.

¿Deberías preocuparte por la competencia?

Applied Computing enfrenta nombres establecidos como AspenTech y AVEVA en software de simulación, además de rivales enfocados en IA como Cognite y Seeq en el lado de análisis de datos. El argumento de Adamson es contundente: sostiene que la barrera real para copiar Orbital es reunir a los mejores investigadores de IA, no adquirir datos o conocimiento del dominio. "Es un problema de IA. No es un problema de datos, y no es un problema energético", le dijo a TechCrunch.

Los datos operacionales de refinerías no están disponibles públicamente, lo que da al conjunto de entrenamiento de Orbital una ventaja estructural que un nuevo participante tendría dificultades para replicar rápidamente. Esa ventaja es real, pero solo se sostiene si Applied Computing sigue firmando clientes antes de que un competidor mejor financiado decida que el mercado vale la pena ingresar.