Если на работе начать считать овец, можно случайно уснуть. Что делать, если перед нами цель пересчитать сотни тысяч разных животных? Анализ больших объемов информации людей никогда не пугал — они опасались возникающих при этом ошибок. Искусственный интеллект (ИИ) справляется с этой задачей гораздо эффективнее: он может без устали анализировать большие данные и предоставлять человеку ценную информацию для принятия решений. По словам экспертов, собравшихся в одном из павильонов ВДНХ на День искусственного интеллекта, сегодня мы наблюдаем, как благодаря ИИ стремительно развивается весь пользовательский опыт и расширяются горизонты применения технологий.
Цифровой керн
На очередное выступление в Москву эксперт команды цифровой трансформации «Газпром нефти» Матвей Алексеев захватил с собой двухсотграммовый образец горной породы — керн.
— Кто-нибудь использует искусственный интеллект для поиска полезных ископаемых в недосягаемой среде? — выступая, обратился он к залу.
Зал молчал. Ни одной руки. Только поднятая спикером (с керном):
— Это фрагмент баженовской свиты. Мы добываем нефть из ее плотной среды с глубины трех километров. Чтобы это сделать, необходимо проанализировать большие объемы сейсмических и геологических данных, но земля не дает полноценно работать с ними — только с небольшим объемом. Искусственный интеллект помогает нам увеличить скорость принятия решения относительно того, где и как бурить, повысить качество разработки месторождений и сократить время поиска залежей на треть. А этот процесс занимает примерно восемь месяцев! Искусственный интеллект в будущем существенно повлияет на 103 наших бизнес-процесса в ИТ-ландшафте: от прокладывания зимней дороги к промыслу до продажи топлива на АЗС. Результаты нашей работы вы можете увидеть прямо в этом зале: вы сидите на полимерах, полученных из углеводородов, одеты в одежду из них и разговариваете по устройствам, сделанным из тех же материалов.
— К 2030–2035 годам мы планируем внедрить нейросетевые решения во все бизнес-процессы, — продолжил Матвей Алексеев. — Это масштабная межотраслевая задача. В ТЭК уже существуют 57 зрелых решений с использованием искусственного интеллекта, однако для их реализации нужно развивать компетенции в сфере ИИ. Наша компания является оператором направления «Высшее образование» Альянса в сфере ИИ. Совместно с партнерами за последние четыре года нам удалось кардинально изменить систему обучения таких профессионалов: от профильной магистратуры до подготовки и переподготовки преподавателей.
— В какое время живем: нефтяная компания совершенствует высшее образование, — удивился модератор дискуссии. — Особые аплодисменты!
Зачем ИИ нефтяной компании
На этот вопрос на одной из дискуссий мероприятия ответил Алексей Шпильман — профессор Университета ИТМО и эксперт «Газпром нефти», в которой он отвечает за развитие программ искусственного интеллекта:
— Найти, добыть, транспортировать, переработать, опять доставить и продать — представляете, какой огромный поток данных генерируют эти процессы в вертикально-интегрированной нефтяной компании? Искусственный интеллект позволяет эти данные интерпретировать, обрабатывать и, например, значительно сократить сроки выполнения проектов. Представьте, что вы находитесь на бескрайних просторах заснеженной тундры. Как найти здесь нефть? Нужно провести сейсморазведку в течение трех месяцев, а затем еще 14 месяцев анализировать полученные данные. Для ускорения процесса мы используем алгоритмы ИИ, способные переработать огромные массивы информации, человеку зачастую непосильные. Но главное, что мы хотим от ИИ, — это качество принимаемых решений. Например, для расстановки скважин на месторождении мы решили использовать алгоритм, схожий с тем, что применяется в компьютерной игре «Го».
— В 2016 году этот алгоритм обыграл человека, хотя многие думали, что такая задача машине не под силу. Наш алгоритм не передвигает фишки по полю, а отмечает на карте наиболее перспективные места для скважин, и полученная им расстановка уже эффективнее человеческой, как показывают наши модели. Впереди — использование на реальном месторождении!
