В предыдущей статье мы затронули вопросы интеллектуальной системы управления, которая позволяет полноценно управлять процессом без участия человека. В данном выпуске мы рассмотрим особенности развития искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли.
На сегодняшний день искусственный интеллект (ИИ) постепенно внедряется во все области науки и технологии. С развитием цифровых технологий в промышленности появляется техническая возможность обрабатывать большие массивы данных, выполнять расчеты и принимать решения без участия человека. Любой процесс может быть точно описан таким образом, что машина может его сымитировать с применением ИИ. Одной из главных целей использования ИИ является повышение эффективности и производительности различных систем и процессов.
Искусственный интеллект – это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту.
История развития искусственного интеллекта
Впервые о нейронных сетях стали говорить ученые из Америки в 1943 году – основоположник кибернетики и бионики Уоррен Мак-Коллок и математик Уолтер Гарри Питтс. Всего через 12 месяцев Джон фон Нейман, ученый из Принстона, предложит архитектуру, которая станет основой всех современных компьютеров.
60-е годы 20 века можно ознаменовать важным этапом в вопросе развития искусственного интеллекта, в том числе и в России, например, работы кибернетиков Цетлина и Поспелова, сделавших важный вклад в изучение этого вопроса. Через десятилетия появятся научные труды, содержащие обширные исследования на тему ИИ как самостоятельного явления в науке. В 1965 году на Западе проектируют робота Элиза, который умеет разговаривать по-английски. Еще через 4 года создают робота Шеки, который может не только говорить, но и передвигаться. В конце 80-х появляется программное решение Deep Thought, которое одерживает победу в шахматах над гроссмейстером Бентом Ларсеном.
В начале 1990-х годов появился ряд эффективных алгоритмов машинного обучения, таких как алгоритм опорных векторов (SVM) и нейронные сети с глубоким обучением (DNN). Эти методы позволили значительно улучшить способности искусственного интеллекта в распознавании образов, обработке естественного языка и принятии решений на основе больших объемов данных.
В 1997 году произошло знаменитое событие, которое сильно привлекло внимание общественности к искусственному интеллекту. Компьютерный шахматный «движок» Deep Blue, разработанный IBM, одержал победу над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым. Это был первый раз, когда компьютер обыграл человека в традиционной настольной игре, и это событие привлекло внимание к способностям искусственного интеллекта в области стратегического мышления и анализа.
В течение 2000-х годов прорывы в области обработки больших данных и вычислительных мощностей позволили разрабатывать более сложные и умные алгоритмы машинного обучения. Компании, такие как Google, Facebook и Amazon, активно инвестировали в искусственный интеллект и создавали многочисленные продукты, основанные на его принципах.
В 2000-е годы искусственный интеллект стал широко применяться в различных областях, включая медицину, финансы, производство, автономную навигацию, рекомендательные системы и многое другое. Новые технологии и алгоритмы позволили значительно повысить точность и эффективность систем ИИ, что привело к их все более широкому использованию.
Таким образом, 1990-е и 2000-е годы стали периодом нового расцвета искусственного интеллекта. Благодаря технологическим прорывам и увлеченности исследователей, ИИ смог раскрыть свой потенциал и стать неотъемлемой частью современного мира.
Одной из ключевых особенностей современного ИИ стала глубокая нейросетевая модель – Deep Learning (глубокое обучение). Это подход, который позволяет создавать сложные и масштабируемые нейронные сети, способные обучаться на огромных объемах данных. Deep Learning стал основой для многих передовых технологий, таких как распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и автономная навигация.
В 2017 году исследователи из Google опубликовали статью «Внимание – это все, что вам нужно) в которой представляется концепция модели-трансформеров, прорывной технологии, лежащей в основе ChatGPT.
Благодаря накопленной технологической базе и сильной инженерно-математической школе Россия активно участвует в развитии области генеративного ИИ и базовых моделей. Так, одни из крупнейших технологических компаний России – Яндекс и Сбер –разрабатывают собственные модели генеративного ИИ (YandexGPT, YandexART, GigaChat, Kandinsky) и решения на их основе.
Типы искусственного интеллекта по функциям
Выделяются следующие типы ИИ по функциям:
- генерация (автоматизированное создание контента или его трансформация). Пример: создание уникальных текстов, аудиофайлов, видео;
- классификация (автоматическое распознавание контента и его первичный анализ). Пример: распознавание лиц, эмоций, типов объектов;
- кластеризация (изучение и сортировка большого объема данных в условиях, когда неизвестно количество классов на выходе (необходимо объединение данных по признакам). Пример: выявление классов картинок, сегментация клиентов;
- прогнозирование временных рядов (составление долгосрочных прогнозов на основе динамического временного ряда значений). Пример: прогноз цен, физических явлений, объема потребления;
- регрессия (решает задачи, требующие получения в результате обработки конкретного числа). Пример: определение возраста по фотографии, прогноз биржевых курсов, оценка стоимости имущества.
Предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика — это комплекс, состоящий из методов анализа данных и способов их интерпретации, позволяющий принимать успешные решения в будущем на основе результатов прошлых событий. Для того чтобы справиться с реализацией аналитической работы такого порядка, специалисту следует выявить набор важных, значимых параметров, каждый из которых действительно приводит к тому или иному итогу. В современном мире подобные инструменты прогнозирования получили самое активное, максимально значимое распространение. Они применяются, например, в бизнесе, торговле и маркетинге. Даже обыкновенный процесс оформления кредита определенным образом касается прогнозов такого формата. Банковская система создает портрет неплатежеспособного клиента, а затем отсеивает заявки от людей, обладающих схожими характеристиками.
Под термином Predictive Analytics сегодня принято понимать совокупность операций, позволяющих предсказывать результаты событий в будущем исключительно на основании прошлого опыта аналогичных дел. В данной структуре, если принимать во внимание ее обозначение в самом широком смысле, присутствуют элементы классической статистики, теории игр и функционального математического анализа. Как уже говорилось ранее, перечень сфер, в рамках которых используются выкладки подобного порядка, чрезвычайно широк. С соответствующей терминологией приходится сталкиваться банковским работникам, бизнесменам, специалистам по рекламе и даже программистам.
Существует 4 основных модели предиктивной аналитики:
Модель классификации - прогнозирование принадлежности объектов к определенным категориям или классам на основе известных характеристик (прогнозирование клиентского поведения, диагностика заболеваний, выявление мошеннических транзакций)
Модель кластеризации - группировка данных на основе их сходства без заранее известных классов или категорий (сегментация аудитории, анализ образцов поведения, группировка изображений)
Регрессионная модель - определение закономерностей и наличия линейной связи между входными данными в больших наборах данных (оценка влияния факторов на исследуемый процесс, оптимизация бизнес-процессов)
Нейронные сети - анализ и обработка больших объемов данных с целью прогнозирования будущих событий или результатов на основе имеющейся информации (обнаружение аномалий, создание персональных рекомендаций)
Применение искусственного интеллекта в промышленности
Искусственный интеллект имеет широкий спектр применения, среди которых можно выделить следующие области:
- проектирование (проектирование объектов капитального строительства, проектирование оборудования);
- прогнозирование, проведение общей аналитики данных (выделение важной информации, ответы на вопросы, оценка метрик и построение прогнозов/рекомендаций)
- оркестрирование (интеграция и совместное управление несколькими вычислительными моделями с помощью Генеративного ИИ);
- умный поиск (поиск наиболее релевантных документов/данных среди массива данных);
- сравнение (выявление соответствий и/или расхождений в массиве документов);
- генерация текстов/кодов (генерация НМД и текстов их реферирование, перефразирование и корректировка ошибок/генерация кода);
- ассистент (активное взаимодействие с пользователем и инициация взаимодействий);
- генерация изображений (создание виртуальных миров, генерация айдентики и учебных материалов).
ИИ в нефтегазе начинает применяться в следующих областях:
- экспертиза проектной документации;
- генеративное проектирование;
- прогнозирование свойств целевых пластов;
- повышение качества интерпретации данных аэросъемки;
- разработка инженерного ассистента по анализу разработки месторождений;
- оптимизационные алгоритмы построенные на нейросетях.
Потенциал развития искусственного интеллекта
С учетом быстрорастущей тенденции развития ИИ в различных отраслях к 2030 году выделяются следующие драйверы роста:
Строительство:
- Возможность создания типовых проектов с применением ИИ, легко адаптируемые под конкретные условия местности;
- Рост использования AR- и VR-технологий в строительном секторе
Промышленность:
- Высокая точность ИИ при распознавании дефектов;
- В результате цифровой трансформации промышленности увеличиваются объемы доступных данных;
- Благодаря прогнозированию эксплуатационных проблем и поломок оборудования сокращаются до 30% затраты на обслуживание;
- Оптимизация цепочек поставок, повышение производительности
- Цифровые двойники позволяют предприятиям моделировать и анализировать процессы производства в виртуальной среде
- Цифровые двойники облегчают мониторинг и обслуживание оборудования, позволяя проводить диагностику и ремонт в реальном времени
1. Звонков В.Б. Об искусственном интеллекте // Решетневские чтения. 2014. №18. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ob-iskusstvennom-intellekte (дата обращения: 19.12.2023).
2. Горохов Александр Владимирович, Мартынов Вячеслав Андреевич, Гаврин Виталий Алексеевич ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ // Скиф. 2022. №4 (68). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-2 (дата обращения: 19.12.2023).
3. Верещагина Ю.В. ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА БИЗНЕС // Экономика и социум. 2019. №5 (60). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-iskusstvennogo-intellekta-na-biznes (дата обращения: 19.12.2023).
4. Белова Н.В. ТРАНСФОРМАЦИЯ HR-ТЕХНОЛОГИЙ В НЕФТЕГАЗОВОМ СЕКТОРЕ: ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Журнал прикладных исследований. 2021. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiya-hr-tehnologiy-v-neftegazovom-sektore-vnedrenie-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 19.12.2023).
5. https://gb.ru/blog/razvitie-iskusstvennogo-intellekta/?ysclid=lwiwub5kkt616825462
8. https://neuroni.co/ru/articles/generative-ai-use-cases-and-applications?ysclid=lwj8k0ddxr182367111
9. https://ddesign.moscow/iskustvennyi_intellekt?ysclid=lwj7oxhuyo924277349