Антон Воскресенский - Методы интерпретации моделей машинного обучения в нефтегазовой отрасли
В Казанском федеральном университете решают проблемы машинного обучения в нефтегазовой отрасли
Суть исследования отражает решение одной из ключевых задач, которая возникла в процессе машинного обучения. В связи с высокими финансовыми затратами на освоение новых нефтегазовых месторождений, возникает необходимость разработки и внедрения новых эффективных технологий, снижающих себестоимость добычи. Удаленность месторождений, ввод в эксплуатацию новых объектов, а также суровые климатические условия осложняют управление нефтегазовыми активами. Одной из современных тенденций, способных облегчить процесс добычи, является переход на машинное обучение в создании «умного» месторождения...
Искусственный интеллект и машинное обучение: новые кадры для нефтегазовой отрасли России
18 студентов ТИУ получили дипломы магистров первого набора программы «Цифровые технологии в нефтегазовом деле» базовой кафедры Тюменского нефтяного научного центра — корпоративного НИПИ ПАО «НК «Роснефть». Два года они изучали теорию в области проектирования и разработки нефтяных и газовых месторождений, оттачивали полученные знания на стажировках и практиках в производственных подразделениях ТННЦ. Многие из ребят получили приглашение на трудоустройство в компанию. Помимо базовых дисциплин студенты изучали профильные, которые сейчас особенно перспективны...