Зачем искусственный интеллект нефтяникам и сколько рабочих мест он может предложить людям
К 2030 году нефтяные и газовые месторождения будет проектировать искусственный интеллект (ИИ). Уже сейчас он подсказывает нефтяникам, как лучше бурить скважины, и анализирует данные сейсморазведки при поиске залежей углеводородов, а в штатах крупных компаний ТЭК появилась новая должность — тренер ИИ. О том, какую пользу отрасли могут принести нейросети, рассказывает руководитель программ развития искусственного интеллекта «Газпром нефти» Алексей Шпильман.
Об объединении усилий и общих решениях
В нефтегазовой отрасли все больше решений, связанных с искусственным интеллектом: от умных камер на проходных предприятий до сложных нейросетей, генерирующих рецепты моторных масел или выстраивающих арктическую логистику. Пока это точечные решения, а хочется масштаба — чтобы мы достигли 100% эффективности от использования ИИ.
Для внедрения ИИ нужно больше вычислительных мощностей, кадров и финансов. Ускорить процесс поможет платформенность: чтобы лучшие компьютерные решения тиражировались и распространялись на всю отрасль; чтобы мы не изобретали одно и то же одновременно в разных компаниях, а действовали сообща.
О «сферах деятельности» ИИ
Почти всегда поиск нефти мы начинаем с сейсмических исследований: при помощи звуковых волн, направленных вглубь земли, определяем, как залегают горные породы и где могут скрываться залежи углеводородов. Эти исследования долгие и сложные: по результатам полевых работ получаем много данных, которые нужно интерпретировать. Искусственный интеллект помогает оптимизировать процесс — быстрее выявлять закономерности и делать выводы на их основе. Специалисту остается только изучить и верифицировать выкладки компьютера.
Когда мы бурим скважину, тоже используем искусственный интеллект. Оптимальные маршруты скважины пока с помощью ИИ выбирать не можем, хотя разработки в этом направлении ведутся, а вот режимы бурения — вполне. Бур — штука дорогая, и чтобы он прослужил как можно дольше, нужно понимать, какую породу в какой момент он проходит и в каком режиме работает. ИИ дает рекомендации бурильщикам, когда стоит изменить режим бурения, а раньше такие расчеты проводили вручную.
С использованием ИИ время, необходимое для всех технических процессов, сократилось на несколько процентов. Однако для промышленности эти проценты выливаются в экономию миллионов и миллиардов рублей.
Еще одна сфера применения ИИ — оптимизация газораспределительных и энергораспределительных сетей. У «Газпром нефти», например, 20 тысяч объектов газораспределительной сети. Они должны работать как часы, чтобы потребители получали качественный газ по графику. Это невероятно сложная задача, к решению которой подключаются не просто ИИ, а квантовые технологии.
О работе тренера ИИ и цифровой мечте
Сейчас «Газпром нефти» нужны все профильные специалисты в сфере ИИ: разработчики, геологи с опытом работы с нейросетями, даже тренеры ИИ — люди, которые могут объяснить компьютеру, как он должен работать и чего от него ждут. Чтобы вырастить кадры, вместе с правительством России мы увеличиваем количество образовательных программ для будущих программистов и внедряем тему ИИ даже в школьное образование.
Самая перспективная технология сейчас — это генеративный ИИ, большие языковые модели. Под языками в данном случае мы подразумеваем, в том числе, машинный код, скриптовые обращения. Для ИИ даже инженерный чертеж — тот же самый текст.
Наша мечта — взять геологические характеристики местности, загрузить их в нейросеть, и чтобы она сама нам «сказала», как лучше обустроить месторождение, где и какие объекты расположить, чтобы при минимальных затратах добиться максимальной эффективности. Пока этого нет, но с учетом развития ИИ мы ожидаем, что для появления таких технологий понадобится пара лет, а к 2030 году они станут привычным инструментом планирования месторождений.
