Künstliche Intelligenz kann bei der Suche nach Erdöl und Erdgas helfen: Eine entsprechende Technologie hat das Fraunhofer-Institut für intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin bei Bonn entwickelt. Sie soll nicht nur präziser, sondern auch deutlich schneller arbeiten als herkömmliche Analysesysteme.
„Mit Künstlicher Intelligenz ist dem Fraunhofer-Team ein bedeutender Fortschritt gelungen: Deep-Learning-Algorithmen, die in den Analyseprozess integriert wurden, ermöglichen es, High-Potential-Regionen schneller ausfindig zu machen“, erläutert Manfred Bogen, Wissenschaftler am Fraunhofer IAIS. Damit dies gelingt, arbeitet die Technologie mit Objekterkennung. Sie ist zum Beispiel in der Lage, automatisch bestimmte Strukturen in Gesteinsschichten zu erkennen; dadurch kann sie wichtige Hinweise geben, wo sich eine Gas- oder Ölförderung lohnen könnte.

Das System basiert auf „Deep Learning“, einem Teilbereich des „Machine Learning“, bei dem ein Computer dazu gebracht wird, anhand von Beispielen zu lernen. Das „Deep Learning“ nutzt dazu künstliche neuronale Netze. Um diese zu trainieren, greifen die Forscherinnen und Forscher des IAIS auf Erfahrungen der Gas- und Ölindustrie zurück.

Der Vorteil der auf KI basierenden neuen Technologie ist zum einen die wachsende Präzision in der Analysearbeit, zum anderen die große Zeitersparnis: Was bislang drei Monate dauerte, kann nun in vier Wochen erarbeitet werden. Fraunhofer IAIS will die neuen Anwendungen Mitte Mai beim Jahrestreffen des VRGeo-Konsortiums vortragen, eines Zusammenschlusses von Vertretern der internationalen Öl- und Gasindustrie. IAIS-Wissenschaftler Bogen ist Leiter dieses Konsortiums, das vor mehr als 20 Jahren vom Fraunhofer IAIS, der Universität Houston und Vertretern der Gas- und Ölindustrie gegründet wurde.

02.05.2019