Искусственный интеллект (ИИ) уже здесь, и мы все ощущаем, как стремительно распространяется его влияние — от карт и навигации до распознавания лиц, текстовых редакторов, видеороликов и фотографий, которые неотличимы от снятых человеком, алгоритмов социальных сетей и многого другого.
Он захватывает организации и в глобальном масштабе: исследование IBM показало, что более 40 % предприятий корпоративного масштаба активно используют ИИ в своей деятельности. И открывающиеся возможности близки к тому, чтобы выйти за рамки существующих на нынешнее время представлений — невзирая на опасения по поводу некоторых аспектов этой технологии, например, потенциальной возможности распространения дезинформации в Интернете. В отчете McKinsey «Экономический потенциал генеративного ИИ» предполагается, что половина сегодняшних рабочих процессов может быть автоматизирована к 2060 году, что примерно на десятилетие опережает предыдущие оценки.
Мы в Seequent осознаем огромные возможности в плане ценностей и инноваций, которые могут быть получены при помощи ИИ. При условии правильного применения искусственный интеллект способен внести значительный вклад в решение крупных проблем, с которыми сейчас сталкивается планета: создание более устойчивой инфраструктуры, эффективный поиск критически важных полезных ископаемых и т. д. Однако здесь есть свои трудности.
Исследование неизведанных глубин
Доктор Александр Буше (Alexandre Boucher), вице-президент Seequent Labs и один из ведущих мировых геостатистиков, убедившись в этом на собственном опыте, называет огромные объемы данных и их неорганизованное распространение одним из главных препятствий на пути внедрения искусственного интеллекта для изучения недр. «Если взглянуть на любую из историй успешной реализации ИИ — Chat GPT или Microsoft Copilot, то они обладают способностью структурировать огромные объемы данных, а затем на их основе обучать большие языковые модели машинного обучения. Однако в геологии мы имеем дело с неизвестными факторами, поскольку данные часто отсутствуют или не структурированы; чтобы их найти, мы полагаемся на такие методы, как картографирование и бурение. И даже когда данные имеются у нас в наличии, они часто разрознены — разбросаны по файлам проектов или по жестким дискам отдельных специалистов, хранятся в разных форматах файлов и систематизированы в широком спектре различных стандартов данных; это означает, что их нелегко консолидировать.»
Машинное обучение ИИ применительно к земным глубинам
Мир потребляет ресурсы быстрее, чем когда-либо прежде, требуя от геологов изобретать новые способы изучения земных недр; причем изыскания должны выполняться качественнее, эффективнее и с меньшим воздействием на окружающую среду. Нет сомнений в том, что для профессиональных геологов, с которыми мы работаем, ИИ ускорит анализ данных, улучшит рабочие процессы и сократит количество ошибок, вызванных вводом и обработкой данных вручную. Это позволит высвободить критически важные для операционной деятельности группы специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на более значимых задачах, повысить эффективность ведения операций и добиваться лучших результатов.
Несколько лет назад мы пришли к выводу, что для того, чтобы помочь нашим клиентам эффективно использовать ИИ в технологических и рабочих процессах, нам необходимо устранить ограничивающие взаимодействие препятствия и высвободить всю силу данных. Для начала необходима платформа, которая легко интегрирует данные любого типа и формата, раскрывая весь потенциал искусственного интеллекта для приложений, связанных с исследованиями геологической среды.
Все начинается с данных: наша экосистема информационно-центрична и ориентирована на данные
Вот почему мы создаем единую и открытую платформу данных: платформа будет открытой, и наши клиенты смогут легко интегрировать решения и источники данных, которые могут поступать из программных продуктов Seequent или любого другого поставщика. Она разработана с учетом строгих требований крупнейших мировых организаций к безопасности данных и сохранению их конфиденциальности.
”Seequent инвестирует в будущее нашей планеты, создавая эту уникальную платформу, которая позволит компаниям постичь тайны недр Земли полнее и глубже, чем когда-либо ранее, за счет устранения барьеров на пути к пониманию. Это взаимосвязанное будущее технологий для изучения недр. Как заявляет доктор Буше, в ближайшие годы мы увидим, как это приведет к масштабным переменам и трансформации отраслей.
Ведущий игрок в горнодобывающей отрасли и один из клиентов Seequent принял участие в программе раннего доступа к новой платформе данных и рассматривает ее как способ ускорить выполнение своих операций и повысить их эффективность, прокомментировав: «Мы верим в концепцию Seequent, поэтому принимаем участие в программе раннего доступа. Если есть возможность эффективнее использовать наши данные и экономить время, нам всем следует этим заняться».
Расширение возможностей продуктов
Также ведется работа по внедрению возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения в рабочие процессы наших клиентов с целью автоматизации повторяющихся задач, сокращения временных затрат на ручную обработку данных и ускорения анализа. Это позволит профессиональным геологам направить силы на работу с более высокой ценностью, улучшая результаты проектов.
В методах машинного обучения задействован искусственный интеллект, чтобы компьютер мог учиться и развиваться без прямого обучения со стороны человека. У машинного обучения имеется большой потенциал для ускорения задач в области геологии, например, интерпретации больших объемов данных, сбор которых выполнялся в полевых условиях на протяжении длительного периода.
Изображение образцов керна горных пород в высоком разрешении в приложении Imago от Seequent. Новые возможности машинного обучения ускоряют процесс регистрации данных, которые содержатся в фотографиях керна.
Imago AutoCrop — новый интересный инструмент в нашем решении Imago для обработки изображений — использует технологию машинного обучения для автоматической обрезки и выравнивания фотографий образцов геологических материалов, называемых кернами. Эти образцы керна, полученные из-под земли путем бурения скважин, чрезвычайно важны для целей точного определения местонахождения залежей полезных ископаемых как для вновь открытых, так и для уже разрабатываемых рудников. Поскольку эти образцы со временем разрушаются, критически важно зафиксировать информацию о них сразу после бурения. Продукт Imago разработан с целью упрощения трудоемкой задачи регистрации керна; по словам довольного клиента, использующего функцию AutoCrop, время на выполнение этой задачи сократилось с нескольких часов до считанных минут.
Мы дополнительно повышаем эту эффективность при помощи новых функций по регистрации данных на основе машинного обучения, а также реализуем программы раннего доступа к передовым методам обработки информации и выявления тенденций в геологических данных, интегрируя возможности ИИ и машинного обучения во все наши продукты.
Инновации в соответствии с потребностями клиентов
Этим наши усилия не ограничиваются. На пути к инновациям нас мотивирует и вдохновляет творческий подход наших клиентов к применению нашего программного обеспечения. Группа геологов австралийской горнодобывающей и геологоразведочной компании IGO создает платформу виртуальной реальности для поиска объектов геологоразведки с использованием Leapfrog Geo — решения для создания трехмерных моделей от Seequent.