Расширенный поискНикита Дубиня: как искусственный интеллект помогает искать нефть
Какие сегодня существуют новые методы поиска, разведки и добычи полезных ископаемых? Почему они важны? Что такое трещиноватость? Зачем нужно ее прогнозировать? Каким образом искусственный интеллект сегодня участвует в такой работе? Об этом рассказал обозревателю портала «Научная Россия» Наталии Лесковой Никита Владиславович Дубиня, ведущий научный сотрудник лаборатории фундаментальных проблем нефтегазовой геофизики и геофизического мониторинга ИФЗ РАН, кандидат физико-математических наук.
По словам ученого, системы ИИ позволяют учесть опыт специалистов и перенести его на простые случаи, чтобы снизить количество ординарной работы. Это нужно для того, чтобы люди могли заняться сложными задачами, требующими человеческого вмешательства. Не замена специалистов, чего все боятся, а именно высвобождение времени высококлассных специалистов.
Есть примеры, когда методы ИИ использовали, чтобы интерпретировать данные скважинных исследований по выделению трещин, проводили работы по прогнозированию рисков при бурении, когда методы ИИ позволяли говорить, где бурить опасно, а где нет.
«Прямо сейчас я решаю задачу использования методов ИИ, чтобы говорить о состоянии месторождения на основе информации о трещинах. При этом ИИ не по зубам все, что выходит за грань «нормального». Например, нам нужно пробурить скважину на месторождении, на котором уже пробурена тысяча скважин. Специалист по бурению точно знает, что ему надо бурить в этой области с таким-то буровым раствором, в этой – с таким. Но уточнять плотность бурового раствора – это рутинная операция, когда он загружает массив данных, смотрит на него, вставляет в программу, ждет некоторое время и получает результат. Это задача для ИИ. С другой стороны, если он пытается пробурить на соседнем месторождении или в сложной зоне этого месторождения рядом с разломом, то там ему уже необходимо самому просмотреть все данные и учесть имеющийся опыт. Сейчас, я думаю, эта задача будет не для ИИ», – рассказал ученый.
Искусственному интеллекту для обучения необходим накопленный опыт, и к задачам, для которых этого опыта много, он применим. Там, где имеющегося опыта мало, ничего не получится. Там, где требуется применение специальных методов интерпретации геофизических данных, он уже не справится, потому что не на чем учиться. Поэтому какими бы «умными» ни становились новые технологии, люди в науке будут нужны всегда.
Информация взята с портала «Научная Россия», автор Наталия Лескова.
Дополнительные материалы:
Полная версия интервью на портале «Научная Россия».
