بر اساس توضیحات تونی فادنِس، مدیر تحول این شرکت، Ida ۲.۰ پیشرفته‌ترین «عامل هوشمند مهندسی» آن‌هاست و بهبودهای گسترده‌ای در سرعت، قابلیت اعتماد، کیفیت خروجی، درک مقصود کاربر، تبعیت از دستورها و تعاملی بودن ارائه می‌دهد.

Ida ۲.۰ طیف وسیعی از حوزه‌های مهندسی حفاری و طراحی چاه را پشتیبانی می‌کند، از جمله:
عملیات خودران حفاری،
طراحی و مهندسی هوشمند چاه،
افزایش بهره‌وری مهندسان حفاری،
مدیریت داده،
و مدل‌های زبانی مهندسی (LLM) برای درک مسائل تخصصی انرژی.

معماری سیستم جدید با پایداری، تاب‌آوری و امنیت بالاتر طراحی شده است تا برای عملیات تولیدی نیز قابل اعتماد باشد.

در آزمون‌های داخلی، Ida ۲.۰ در کیفیت انجام وظایف، ساختار پاسخ‌ها و مرتبط بودن نتایج نسبت به نسخه‌های قبلی پیشرفت چشمگیر داشته و ارزیابی‌کنندگان گزارش دادند کار با آن «ساده‌تر و قابل‌فهم‌تر» شده است.

پایونز تأکید می‌کند هدفش ساخت «مهندسان هوشمند» است؛ یعنی عامل‌هایی که مانند متخصصان واقعی می‌فهمند، استدلال می‌کنند و عمل می‌کنند و در صنایع انرژی، اقلیم و زیرساخت آینده نقش‌آفرین خواهند بود. تغییر نام شرکت در اوایل سال جاری نیز با همین نگاه و «وسعت گرفتن چشم‌انداز فناورانه» صورت گرفته است.

بیشتر در همین زمینه: حرکت روبه‌جلوی پتروشیمی بندرامام تایید شده و آینده‌ای درخشان در پیش است

تحلیل فنی

۱. ورود از «AI Assistants» به «Engineering Agents»:
تفاوت کلیدی Ida ۲.۰ با نسل قبلی ابزارهای حفاری این است که از یک ابزار توصیه‌گر به یک عامل تصمیم‌گیر خودکار و مبتنی بر فیزیک تبدیل شده است.
این تحول شباهت زیادی به موج جدید «AI Agents» در صنعت دارد که نه‌تنها متن را تحلیل می‌کنند، بلکه قادرند بر اساس شبیه‌سازی، استدلال چندمرحله‌ای، و مدل‌های رفتاری مهندسی، اقدام عملیاتی انجام دهند.

۲. موتور استدلال مهندسی مبتنی بر داده + شبیه‌سازی:
پایونز تصریح می‌کند که Ida ۲.۰ بر پایه «دهه‌ها تحقیق فیزیک‌محور» ساخته شده است؛ یعنی تصمیم‌گیری‌ها تنها ماشینی نیست و بر مدل‌های pressure–ECD، torque–drag، hydraulics، و سناریوهای real-time drilling تکیه دارد.
این موضوع به‌ویژه در مهندسی حفاری اهمیت حیاتی دارد و فاصله Ida را از LLMهای عمومی روشن می‌کند.

۳. قابلیت fault tolerance و امنیت صنعتی:
ورود عامل‌های هوشمند به محیط‌های عملیات واقعی (ریگ‌ها) تنها زمانی ممکن است که سیستم سخت‌افزار-نرم‌افزار پایدار، fail-safe و audit-ready داشته باشد.
اشاره پایونز به «تعامل‌پذیری عمیق با انسان» و «امکان مشاهده رفتار عامل» نشان می‌دهد سیستم از نظر traceability ارتقاء یافته است.

۴. Feature extractor جدید:
این بخش نشان‌دهنده ورود Ida به سطحی است که می‌تواند الگوهای مهندسی را از داده‌های متنوع (WITSML، real-time MWD/LWD، offset wells، تاریخی) استخراج کرده و برای موارد جدید تعمیم دهد.
این قابلیت برای خودکارسازی مهندسی چاه تحول‌آفرین است.

تحلیل استراتژیک

۱. رقابت جهانی در «مهندسی خودکار» وارد فاز جدید می‌شود.
با Ida ۲.۰، پایونز رسماً در مسیر رقابت با شرکت‌هایی چون SLB (Cortex/DrillPlan)، Halliburton (Digital Well Program)، Baker Hughes، NOV، و Corva قدم گذاشته است، اما با یک تمایز:
تمرکز بر AEI (هوش مهندسی مبتنی بر فیزیک + عوامل خودران)، نه صرفاً دیجیتال‌سازی.

۲. تغییر نقش مهندس حفاری و تحول بازار خدمات:
مدل جدید پایونز باعث می‌شود نقش مهندس حفاری از کارهای روزمره (trajectory calculation، hydraulics، casing design) به Control، Oversight و Strategy منتقل شود.
شرکت‌های حفاری آینده به‌جای نفرات بیشتر، به AI Supervisors نیاز خواهند داشت.

۳. اهمیت ویژه برای کشورهای تولیدکننده نفت و گاز در مناطق چالشی (مانند ایران، قزاقستان، عراق، برزیل، دریاهای عمیق):
AEI می‌تواند هزینه‌های غیرمولد حفاری و NPT را به‌شدت کاهش دهد و در چاه‌های HPHT و Offshore یک مزیت راهبردی ایجاد کند.

۴. پیامد برای صنایع استریم انرژی و گذار انرژی (Energy Transition):
پایونز می‌کوشد خود را تنها یک ابزار حفاری معرفی نکند، بلکه مسیر آینده را این‌گونه ترسیم کند:

AI + Physics = Autonomous Engineering Across Energy & Climate Sectors

Executive Insight (تحلیل اجرایی)

برای مدیران پروژه‌های حفاری: Ida ۲.۰ می‌تواند در مدیریت ریسک، کاهش زمان طراحی، شبیه‌سازی سناریوها، و جلوگیری از خطاهای انسانی یک مزیت عملیاتی ملموس ایجاد کند.

برای شرکت‌های ملی (NOCs): این نوع عامل‌ها می‌توانند شکاف مهارتی را کم کنند، در تربیت نسل جدید مهندسان نقش کلیدی داشته باشند و وابستگی به شرکت‌های بین‌المللی را کاهش دهند.

برای مدیران تحول دیجیتال: ادغام AEI با سیستم‌های موجود (WITSML servers، real-time centers) یک پروژه استراتژیک با ROI بالا محسوب می‌شود.

برای سیاست‌گذاران انرژی: این فناوری مسیر جدیدی برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌های توسعه مخازن باز می‌کند و می‌تواند بخشی از استراتژی هوشمندسازی ملی صنعت نفت باشد.

تحلیل سیاسی

این تحول به‌طور مستقیم سیاسی نیست، اما اثرات ژئوپلیتیکی غیرمستقیم دارد:

کشورهایی که سریع‌تر به AEI مجهز شوند، هزینه تولید پایین‌تر و توان عملیات پیچیده‌تر خواهند داشت؛ این امر در بازار جهانی نفت یک مزیت رقابتی و حتی چانه‌زنی سیاسی ایجاد می‌کند.

توسعه مهندسی خودران در انرژی می‌تواند وابستگی کشورهای توسعه‌نیافته به تیم‌های خارجی را کاهش دهد و در بلندمدت بر موازنه قدرت در زنجیره ارزش انرژی جهانی اثر بگذارد.

در ادامه بخوانید؛انرژیِ هوشمندِ فردا با هوش مصنوعی بومی ادناک