人工智能文章和分析自然资源

本文已由铁山赞助，并编写，编辑，并在与Emerj的赞助内容指南对齐。

石油和天然气公司面临着与大银行和老牌保险公司一样的诸多挑战，它们需要在大量文件中进行搜索。他们想利用这些文件中存储的数据来决定在哪里钻探，并确定它们是否符合法律法规。

虽然人工智能在该行业的发展显然缓慢，但食品和饮料公司可能能够将人工智能用于食品加工，特别是:

The International Energy Agency’s latest annual gas market report, Gas 2018, estimated that global gas demand could reach more than 4,100 billion cubic meters (bcm) in 2023. This is an increase from 3,740 bcm in 2017. Greater gas demands mean more oil rigs, and the machines on these rigs break down.

企业搜索有一个完整的人工智能生态系统。其中大部分是在纯数字世界。大多数供应商通过一层支持人工智能的搜索来帮助用户理解术语或短语，并能够返回用户输入的结果或问题的答案。但当涉及到搜索物理世界时，问题就变得复杂了。

据麦肯锡预测，到2035年，全球天然气需求预计将达到4.503万亿立方米，比2017年的3.736万亿立方米每年增长超过1%。亚洲预计将成为最大的石油消费国，占47%，其次是世界其他地区(24%)、中东(16%)和美国(14%)。

活动标题:NITI Aayog-ORF AI for All Conference

活动主持人:NITI Aayog，观察者研究基金会

本文最初是作为由Iron Mountain赞助的深度AI报告的一部分编写的，是根据我们透明的Emerj赞助的内容指南编写、编辑和发布的。在我们的思想领导服务页面了解更多关于我们的思想领导和内容创造服务。