Зарипов С.С.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕДР НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ В РОССИИ *
Аннотация:
в статье рассмотрены области применения генеративного искусственного интеллекта в нефтегазовой промышленности. Изучены преимущества и ограничения использования моделей генеративного искусственного интеллекта для исследования нефтегазовых месторождений в России, а также представлены основные виды задач, которые решает искусственный интеллект.
Ключевые слова:
нефтегазовая промышленность, генеративный ИИ, БЯМ, обработка информации
На сегодняшний день процесс цифровизации затрагивает большинство сфер деятельности общества. Нефтегазовая отрасль также подвержена этому процессу, в связи с необходимостью обработки больших массивов информации для удержания конкурентных позиций. Чем больший уровень использования новейших информационных технологий в нефтегазовой сфере, тем лучше репутация компании, а соответственно, тем больше инвестиций, партнеров и клиентов она сможет привлечь. На сегодняшний день энергетический комплекс занимает четырнадцатое место по цифровой зрелости из восемнадцати секторов проходящих процесс цифровой трансформации. Это значит, что сейчас нефтегазовая отрасль является привлекательной для инвестиций. В нефтегазовой промышленности одним из наиболее дорогих ресурсов является время. Необходимость обработки петабайтов данных, поступающих в нефтегазовые корпорации ежедневно, отражает важность внедрения инновационных технологий в промышленность, использование искусственного интеллекта и автоматизации процессов. Эти данные являются очень ценным активом, они используются для оценки технологических трендов в области инженерии и геологии, и позволяют составлять прогнозы для получения максимальной прибыли.В нефтегазовом секторе в качестве основных цифровых решений используются:- искусственный интеллект,- облачные вычисления,- роботизированная автоматизация,- беспилотники, цифровые двойники и др [2].Согласно статистическим данным, предоставленным исследовательской компанией Gartner использование искусственного интеллекта и суперкомпьютеров в нефтегазовой промышленности набирает популярность. Эти технологии позволяют ускорить расчеты и повышают эффективность исследования недр. Благодаря суперкомпьютерам удается поддерживать работу алгоритмов искусственного интеллекта. Эти инструменты позволяют исследовать и анализировать модели горных пород по результатам сейсморазведки. По полученным результатам специалисты принимают решения о бурении скважин, строят модели более крупных объектов и делают выводы о строении недр. Российская нефтедобывающая компания «Роснефть» оцифровала весь процесс добычи нефти, а также создала полномасштабный цифровой двойник месторождения, который позволяет в режиме реального времени отслеживать все процессы, происходящие на месторождении и добычи и транспортировки нефти до передвижения персонала [1]. Одной из новейших разработок в области искусственного интеллекта, применяемых в нефтедобывающей промышленности, являются генеративные модели искусственного интеллекта. Они представляют собой алгоритмы машинного обучения, которые позволяют создавать (генерировать) новые данные на основе обучающей информации. Благодаря данным моделям создаются новые тексты, звуки, изображения и другие данные, которые воспроизводят характеристики исходных данных. Основная особенность генеративного искусственного интеллекта заключается в том, что для его обучения требуются триллионы гигабайт неструктурированной информации. Одним из примеров генеративного искусственного интеллекта является большая языковая модель (БЯМ), которая является нейронной сетью, состоящей их миллиардов параметров. БЯМ создана для генерации текста и изображений на основе большого массива данных. Также, для того, чтобы понять насколько правильно и эффективно работает генеративный искусственный интеллект, разработаны бенчмарк MMLU, в который входят экзаменационные вопросы для студентов и школьников по разным наукам. За последние три года процент правильных ответов, которые дает БЯМ вырос более, чем в 2,5 раза. Это связано с тем, что качество и объем обучающих серверов постоянно растет. Так, в области исследования недр нефтегазовых месторождений в 2023 году суммарный эффект от использования генеративного искусственного интеллекта составил около 344 миллиардов рублей. И эта цифра постоянно растет, так как модели искусственного интеллекта привлекают все больше интереса со стороны нефтегазовых компаний.Генеративный искусственный интеллект при обработке данных использует графические процессоры – GPU. Рост способностей генеративного искусственного интеллекта требует привлечения все большего количества вычислительных мощностей.Для того, чтобы создать мега-модель, в которой насчитывается более 1 триллиона параметров используется около 25 тысяч GRU нового поколения. Стоимость одной такой карты составляет 30 тысяч долларов. Потенциал генеративного искусственного интеллекта в области исследования недр нефтегазовых месторождений огромен: так как сейчас такие модели могут предоставить кратное изложение текста, выборку из большого массива данных, найти ответы на простые вопросы, то в недалеком будущем станет возможно автоматизировать типовые интеллектуальные операции, а впоследствии создать автономных роботов.Генеративный искусственный интеллект способен решать различные задачи из множества отраслей. На рисунке 1 представлены основные виды задач, которые способен выполнять БЯМ.Рисунок 1. Категории Use Cases БЯМ [3]Таким образом генеративный искусственный интеллект позволяет облегчить работу инженеров и аналитиков и существенно сократить временные затраты на обработку информации. Каждый год в мире публикуется около 25 терабайт данных в сфере НИОК в области нефтегазовой промышленности, куда входят статьи в научных изданиях, базы данных новых клиентов, статьи аналитических агентств, статистические данные нефтегазовых компаний, статьи в деловых СМИ. Поэтому, чтобы быть в курсе всех событий и новых тенденций аналитики тратят около 80% своего времени на изучение постоянно меняющегося информационного поля. А использование генеративного искусственного интеллекта может существенно сократить время обработки текстовой информации и построение выводов. Однако, не все так просто, генеративный искусственный интеллект пока что не доработан до идеала и имеет серьезные ограничения. Список ограничений, выделенный генератором статистических данных Spydell Finance, составленный в начале 2024 года, представлен на рисунке 2.Рисунок 2. Ограничения генеративного искусственного интеллектаНа июнь 2024 года не отмечено данных о положительном опыте использования генеративного искусственного интеллекта в научно-исследовательских проектах. Пока что ни одна из созданных моделей не работает на должном уровне, а также существуют неразрешимые на данный момент проблемы в архитектурном уровне моделей генеративного искусственного интеллекта [1]. Однако стоит отметить, что будущее за генеративным искусственным интеллектом в области исследования недр нефтегазовых месторождений в России, но для его полномасштабного применения требуются серьезные доработки. Интерес к генеративному искусственному интеллекту со стороны российских нефтегазовых компаний пока только побуждается. Единственный случай использования ГИИ зарегистрирован компаний «Татнефть» для разработки системы «Акела» [5]. Ряд компаний пока только инициировали плотные проекты.В России нефтегазовые компании больше 10 лет используют в работе классические модели искусственного интеллекта, который позволяет сократить временные затраты в работе со структурированной информацией на всех этапах производства углеводородного сырья [4]. Таким образом, можно заключить, что сейчас происходит активная информационная трансформация российской нефтегазовой промышленности. Данная отрасль на грани технологического прорыва, однако, для полной трансформации требуется время, инвестиции и поддержка со стороны государства.
Номер журнала Вестник науки №7 (76) том 1
Ссылка для цитирования:
Зарипов С.С. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕДР НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ В РОССИИ // Вестник науки №7 (76) том 1. С. 760 - 766. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/16715 (дата обращения: 22.01.2026 г.)
Вестник науки © 2024. 16+