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澳大利亚能源公司伍Woodside(德赛德)能源希望求取信息的井喷，通过深挖自己后院的信息。
该公司计划通过使用IBM的Watson智慧云计算服务，收集并分析自己的高级工程师专业知识，以提高其炼油工厂的效率。
伍德赛德“希望基于他们的资深工程师的知识，并使其可在沃森的支持下，以更高的效率普及到更广泛的员工，”EdHarbour，IBM副总裁介绍。
这两家公司将合作建立一个知识搜索引擎，或者可以通过使用Woodside公司的工程团队工程师，询问有关设施的管理和设计复杂的问题以此来训练IBM的的认知咨询服务”。而能源公司如伍德赛德必须定期改造生产设施，以提高他们的工作效率。
对于这个系统，工程师可以向沃森提问，例如，为什么一个压力表读数不值的标准范围之内。沃森可以在内存进行搜索，并快速返回它所认为的答案最相关的设定。随着时间的推移，它可以提高基于用户反馈的答复的质量。
该服务背后的想法是把所有信息工程师对伍德赛德运行的炼油厂运营相关知识集中在一个信息化系统中。其中包括工程师们已经记录在案的数字炼油厂运行信息，而沃森可以摄取的许多方面。此外，两家公司将采访的资深工程师，收集更多的机构的信息。
IBM也将有一个小组的专家伍德赛德查看数据，并与更多的背景信息标注它。沃森将使用机器学习来识别冲突的信息集，然后可以由专家来解决。关于这项合作的财务条款尚未披露。
能源行业一直是IBM的沃森应用的早期采用者，Waston是一套认知计算服务,一个使用先进的机器学习技术合成不同来源的知识，以提供更多有用的信息。
西班牙能源公司雷普索尔公司还利用沃森，以帮助确定哪些油田值得进一步投资。雷普索尔本身对确定如何卓有成效,基于是大量的知识收集和搜索，所以它使用沃森，以评估可能会妨碍钻井的因素，如该地区的文化和政治气候的客观方面。
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