ИИ в роли инженера - это уже реальность
В развитии технологий цифрового инжиниринга особую важность имеет инженерный искусственный интеллект, уверен директор по науке ПАО «Газпром Нефть» Марс ХАСАНОВ. Он считает, что искусственный интеллект позволяет поднять на совершенно новый уровень научный цифровой инжиниринг.
Выступая на международной отраслевой конференции «Материалы и технологии в нефтегазовой отрасли», Марс Хасанов также отметил значимость интегрированного моделирования, комплексной обработки больших объемов данных, сокращения сроков.
«Системный инжиниринг применяется во всех отраслях промышленности, производства и деятельности человека. Инженерный искусственный интеллект сфокусирован на решении задач системного инжиниринга. Что это означает? Все интеллектуальные агенты, составляющие инженерный искусственный интеллект, решают те или иные инженерные задачи, которые общие для системного инжиниринга, и при этом используются нейросимвольные технологии, — подчеркнул он, рассказывая о роли искусственного интеллекта в генерации решений, многовариантном моделировании и импакт-анализе. — Наилучшей средой для реализации инженерного искусственного интеллекта является цифровая платформа CML-Bench. Это моделеориентированный системный инжиниринг, подходы и вся огромная система, которая создана, например, в передовой инженерной школе (ПИШ) СПбПУ. Думаю, что было бы целесообразно внедрить в эту систему все элементы инженерного искусственного интеллекта».
Опыт показывает, что пределы применения искусственного интеллекта в инженерном деле очень ограничены. Дело в том, что основные технологические решения, от которых зависит эффективность проектов в нефтегазе, принимаются на ранней стадии, когда практически никакой информации нет. Например, компания решает приобрести месторождение, имея информацию только о пяти или шести разведочных скважинах на огромной территории, где их будут сотни.
«Понятно, что никакие big data тут работать не могут, и поэтому нужно создавать алгоритмы искусственного интеллекта, которые основаны не только на обработке данных. И заниматься решением этой задачи следует в консорциуме с вузами и научными центрами. Сделать это непросто, но, как показывает жизнь, возможно. Поэтому нужно определить тот круг инженерных задач, в которых искусственный интеллект имеет наибольшие конкурентные преимущества. Прежде всего, это интегрированное моделирование, проектирование и принятие решений в инжиниринге сложных систем», — пояснил спикер.
Прочитать материал без сокращений можно по этой ссылке
