Восьмой цикл «Уроки настоящего: «Недренные технологии» и обучение с подкреплением» проходил с 1 по 30 апреля 2023 года.

Партнером цикла выступает «Газпром нефть», добывшая первую в мире нефть, найденную искусственным интеллектом. Технологические центры компании обрабатывают сотни петабайт данных, чтобы совершать новые открытия и лучше узнавать нашу планету.

Участники проекта узнают об основных направлениях применения ИИ в промышленности и смогут создать цифровой двойник нефтяника — написать алгоритм ИИ, который поможет изучить недра Земли, предсказать объем добычи нефти и составить оптимальный план разработки месторождения полезных ископаемых.

Участники проекта познакомятся как с технологиями, применяемыми при разработке и обустройстве месторождений, так и с методами искусственного интеллекта, которые позволяют упростить, удешевить и ускорить данный процесс. Также будет предоставлена возможность решить одну из важных задач разработки месторождения — задачу планирования размещения нерегулярного фонда скважин с учетом особенностей местности. Данная задача носит практический характер, однако знания, полученные в ходе ее решения, могут быть применены вами при решении большого количества самых разных задач: от компьютерных игр до создания персонализированных диалоговых и рекомендательных систем.

Лекции

Лекция «Методы машинного обучения в нефтегазовой отрасли» посвящена применению методов машинного обучения в нефтегазовой отрасли, а также особенностям и сложностям, с которыми приходится сталкиваться в процессе. В результате вы получите представление о том, как и какие методы машинного обучения применяются для решения сложных и нестандартных промышленных задач.

Спикер: Шпильман Алексей Александрович, научный руководитель Ассоциации «Искусственный Интеллект в Промышленности»

Лекция «Методы обучения с подкреплением» посвящена методам, которые помогут вам решить предлагаемую задачу, а именно методам обучения с подкреплением. В последние годы данная область активно развивалась и находила новые применения в решении различных сложных задач оптимизации. Вы узнаете, что такое обучение с подкреплением, какие задачи оно умеет решать и как применить его для задачи размещения нерегулярного фонда скважин в гидродинамической модели нефтяного месторождения.

Спикер: Свидченко Олег Анатольевич, главный аналитик данных Ассоциации «Искусственный Интеллект в Промышленности»

Проектная задача

Участникам проекта предоставлена упрощенная симуляция ГДМ и интерфейс взаимодействия с ней на языке программирования Python. Данная симуляция, несмотря на свою простоту, позволяет предсказать изменения содержания нефти в определенных участках месторождения с учетом пористости грунта, его проницаемости, а также глубины залегания нефти и размера подземного резервуара. Кроме того, данная симуляция позволяет оценить количество извлеченной нефти за заданный промежуток времени, а также стоимость размещения скважины на заданном участке.

Используя эту симуляцию, а также процедурно генерируемые участки месторождений, предлагается реализовать алгоритм, который будет наилучшим возможным способом размещать скважины с учетом сроков их введения в эксплуатацию.

Опыт решения данной задачи позволит на практике познакомиться с различными алгоритмами планирования и методами обучения с подкреплением, которые в дальнейшем могут быть применены вами при решении множества других задач.