BPの地理空間AIエンジン: Databricksで安全性とオペレーションを変革

DATABRICKSの機能と地理空間技術の統合は、地理情報コンピューティングの分野において大きな進歩を示しています。BPは、リアルタイムの地理空間データ分析に伴う課題に効果的に対処し、最先端の技術を活用することで、エネルギー分野のエンタープライズアーキテクチャにおいて新たな業界標準を確立しました。BPの地理空間石油・ガス技術チームのシニアマネージャーであるSteven Bjerring氏の主導のもと、この取り組みは地理空間データ処理を通じて高度な地理空間コンピューティングを使用することで、安全性、効率性、イノベーションを向上させるアーキテクチャフレームワークを生み出しました。

課題: リアルタイムの地理空間データ分析

BPは、船舶、航空機、レーダーシステム、ロボティクス、各種センサーおよびIoTデバイスなどを起点とするベクター／ラスタ形式の膨大な地理空間データセットについて、そのリアルタイム監視および分析という課題に直面していました。このような状況において、衝突検知（Collision Detection）、バッファ解析（Buffer Analysis）、船舶到着通知（Vessel Arrival Notifications）といったクリティカルな機能を支援するためには、効率的なデータの取り込み、集約、処理が不可欠でした。

これらの複雑な要件に対応するため、BPはスケーラブルなクラウドベースのアーキテクチャと高度な機械学習アルゴリズムを導入し、複数のデータストリームにわたる異常検知とイベント予測を自動化しました。この取り組みでは、低レイテンシ処理を実現するためのデータパイプラインの最適化を優先することで、タイムリーかつ情報に基づいた意思決定を促進しました。

堅牢なデータ標準化と業界標準のAPIにより、相互運用性が実現し、情報のサイロ化が解消され、安全性、効率性、計画、コンプライアンスが向上しました。BPは、タイムリーな分析のために、テラバイト規模のラスターデータを迅速に処理しました。

ソリューション: DATABRICKS と地理空間テクノロジーの統合

これらの課題に対処するため、BPはDATABRICKSの機能を活用して地理空間プラットフォーム「One Map」に組み込み、包括的でスケーラブルなシステムを構築しました。地理空間データは、Event Hubインフラストラクチャを介してストリームされ、Azure Data Lake環境に保存されます。このプロセスにより、リアルタイムのクエリーが可能になり、最新の地理空間トランザクション データを並列に収集できます。

DATABRICKSの機能を活用することで、BPは高度なアナリティクスとデータ処理機能を統合できました。これにより、分析が高速化され、様々な部門にわたる意思決定が改善されました。Event Hubは堅牢なデータ取り込みレイヤーとして、IoTデバイスやリモートセンサーなどの複数のソースから、大量の地理空間データをプラットフォームに効率的にストリーミングします。データが取り込まれると、Azure Data Lakeが安全で柔軟なストレージソリューションを提供し、必要に応じて構造化データと非構造化データにアクセスして処理できるようになります。

リアルタイムクエリーにより、ユーザーは絶えず変化する地理空間データセットと動的に対話でき、資産追跡、リソース管理、空間分析などのアプリケーションをサポートします。同時に、このシステムがトランザクションデータを収集・更新することで、すべての関係者が常に最新の情報にアクセスできるようになります。これにより、BPのグローバルな事業における業務効率が向上し、新たなトレンドやインシデントへの迅速な対応が可能になります。

以下に、説明のための主要な画面共有をいくつか示します。

One Map AI Engine: One Map AI Engineは、これらのアプリケーションの中核的なサポートとして機能し、複数のワークフローを活用して通知やアラートのノイズを最小限に抑え、データを集約し、天気やレーダーなどのAPIを統合して包括的な概要を提供します。これらのデモは、BPの戦略的な技術統合によって得られる測定可能なメリットを効果的に示しています。高度なイノベーションと実用的な実装を結びつけ、地理空間インテリジェンスの活用を最適化します。このエコシステムの強みは、その先進的なユースケースだけでなく、プラットフォームを駆動する回復力のあるアーキテクチャと慎重に選ばれたテクノロジーにも由来します。

BPのソリューションのAI基盤を理解するには、この変革的な統合を支える基盤テクノロジーとアーキテクチャ原則を検証する必要があります。

主要なテクノロジーとアーキテクチャ

このソリューションは、いくつかの主要なテクノロジーを活用しています。

• Databricks: Apache Spark 上に構築された統合分析プラットフォームである Databricks は、大規模なデータセットを処理、分析、可視化します。データエンジニア、サイエンティスト、アナリスト向けに、インタラクティブなノートブック、効率的なクラスター管理、機械学習機能を備えた協同の作業環境を提供します。
• Delta Live Table: Delta Live Table はリアルタイムデータのストリーミングデータを継続的に取り込みながら、トランザクションの整合性を保ちつつ、クエリー パフォーマンスを最適化します。その結果、リアルタイムに流れてくるデータを、分析やダッシュボードでそのまま利用しやすい「構造化された形式」のテーブルとしてシームレスに統合できます。
• Kafka Connector (Azure Event Hub): このコネクタは Apache Kafka を他のデータシステム間の接続を行い、Kafka と外部ソース間でデータ転送を効率化します。これにより、システムのスケーラビリティとフォールト トレランスを向上させます。
• SQLデータウェアハウス: 大量のデータ分析用に設計されたSQLデータウェアハウスは、カラムナストレージと並列処理を利用することで、迅速なクエリ実行と知見の抽出を容易にします。
• Databricks Genie: GenAIの実装により、ユーザーは自然言語を通じてこの高度な技術を利用でき、業務効率を向上させます。これは、データセットに空間クエリーを実行すると、空間属性とともに自然言語の応答が返されるように設計されています。その応答をウィジェットで利用してアプリケーションと統合し、結果を可視化します。
• ラスターデータ処理: ArcGIS Py、GDAL、マルチスペクトル画像処理用モジュールなどの様々なPythonモジュールとの連携できます。ここではその一部のみを例示しています。

この取り組みの意義: 地理空間データ処理の高度化

シニアマネージャーであるSteven Bjerring氏は、低コスト、最小限のダウンタイム、ユーザビリティ、スケーラビリティを維持しながら、重要な課題に対処するためのデータ、統計、アナリティクスを迅速に生成する、革新的で先進的な地理空間データ処理アプローチを構想しました。Emeka Emembolu (EVP Technology) が概説したように、BP がビッグデータ分析で確立した専門知識と、地理空間チームとプラットフォーム チームの戦略的統合により、BP はこの分野の進歩を推進する上で有利な立場にあります。

この先進的な手法は、組織が動的な環境や複雑な問題に対応する方法を変革する可能性を秘めています。高度なアナリティクスと専門チーム間のシームレスなコラボレーションを活用することで、BP は空間的なパターンと傾向に関するより深い知見を解き明かし、より多くの情報に基づいた意思決定をサポートし、運用パフォーマンスを最適化できます。このソリューションは拡張性が高く、環境モニタリング、インフラ計画、リソース管理といった新たな領域への展開の道を開きます。これにより、最終的にbpはエネルギー分野におけるデジタルイノベーションの最前線に立つことになります。

DatabricksがインダストリアルAIを強化する方法