Сотрудник ИРНИТУ Александр Паршин выступил на вебинаре «Системы искусственного интеллекта и цифровая трансформация в недропользовании». Ученый представил доклад с необычным названием «Сказка про искусственный интеллект в геологоразведке». Мероприятие состоялось в июле на платформе YouTube.
Конференция стала частью программы «ГЕОВЕБИНАР», организованной при поддержке Общества экспертов РФ по недропользованию. В рамках проекта на электронной площадке еженедельно проходят тематические конференции для представителей минерально-сырьевой отрасли. Докладчики обсуждают актуальные вопросы в сфере геологии, горного дела, 3d-моделирования, обогащения и экономики недропользования.
Вебинар объединил сотрудников МГУ им. М.В. Ломоносова, минералогического Музея имени А.Е. Ферсмана РАН, Цифровой лаборатории компании «Норникель».
Иркутский политех представил профессор практики, научный руководитель Сибирской школы геонаук Александр Паршин.
Ученый подчеркнул, что назвал презентацию «сказкой», поскольку она носит одновременно философский и провокационный характер, а поверить в сделанные выводы может быть непросто. Однако анализ современной ситуации и тенденций в области геоинформатики и прикладной геологии указывают на то, что за два ближайших года практика геологической разведки существенно изменится. Значительную роль в реализации данного процесса сыграют системы искусственного интеллекта (ИИС). Для широкого круга профессионалов отрасли «такое цифровое будущее может выглядеть, как фантастика».
В первой части доклада Александр рассуждал о понятии ИИ-систем. По его словам, к таким системам относят программно-аппаратные комплексы, решающие задачи, ранее относившиеся к прерогативе человека, и имеющие определенные степени автономности и 
адаптивности. При этом, вопреки распространенному мнению, они не обладают и не должны обладать человеческим сознанием или эмоциями, но способны принимать решения без внешнего воздействия, реагировать на ситуации, а также относительно обучаемы. Если ИИ-комплекс существует только в цифровой реальности, то он считается программой, если в цифровой и физической, тогда его называют роботом.
К ИИ-системам-роботам, по словам Александра Паршина, могут относиться и современные беспилотные комплексы для аэрогеологической разведки. Благодаря таким машинам недропользователи получают высокоточные и детальные данные, необходимые для поиска и разведки месторождений полезных ископаемых. При этом, они обладают такими доступностью и производительностью, какие были невозможны несколько лет назад .
Затем ученый рассказал об эволюции БПЛА-систем за последние семь лет. Например, в 2013 в магниторазведке такие технологии на базе БПЛА-самолетов позволяли обнаруживать существенные аномалии, а спустя три года роботизированные системы уже использовали для высокоточных магнитных съемках. В результате к настоящему моменту традиционная наземная магниторазведка осталась только в решении очень специфических задач. Три года назад беспилотные системы для ядерной геофизики начали применять начали применять в геологических задачах. Вместе с тем разработана эффективная методическая база их внедрения, а съемки из радиометрических эволюционировали до спектрометрических. Появились системы для БПЛА-электроразведки и ряд других аэрогеологических ИИС-систем, позволяющие быстро и недорого получать детальные топографические, мульти и гиперспектральные, геофизические данные. В объемах эта информация кратно превосходит наземные съемки.
Как считает Александр Паршин, ценность в быстром получении такой информации снижается в разы, если специалисты не смогут оперативно обработать и интерпретировать данные, чтобы оперативно принимать решения по дальнейшим изысканиям.
Практика показала, что люди не успевают обрабатывать данные роботизированных систем с необходимой скоростью. Поэтому в анализе, обобщении и классификации данных могут помочь современные программные технологии из области области искусственного интеллекта – Big Data и машинное обучение. Внедрение таких технологий позволит передать часть опыта геолога компьютерной системе, обучив ее на примерах.
«Обычный Data Scientist имеет компетенции в области программирования, статистического анализа, построения математических моделей, работы с большими массивами данных. Он способен находить закономерности в данных. Однако такой специалист не сможет решить задачи, связанные с подготовкой геоданных, поскольку они требуют понимания их природы, а также знаний в сфере геологии. Поэтому нам нужен Geodata Scientist или даже Geodata Engineer, имеющий достаточные для решения типовых геологических задач компетенции. Эти знания находятся на стыке двух реальностей – физической (геологической) и цифровой. Специалисты данного профиля, например, смогут выполнить 3D – инверсию и «нарезать» геологическую среду на слои нужной толщины, перед тем как перейти к машинному обучению», - подчеркивает Александр Паршин.
Подготовкой именно таких инженеров с нового учебного года займется Иркутский политех в рамках междисциплинарной магистратуры «Информационные технологии в недропользовании». Направление реализуется на базе Сибирской школы наук о Земле и Института информационных технологий и анализа данных. Выпускники будут не только обладать знаниями об образовании Земли и месторождений полезных ископаемых, но и смогут создавать, использовать аппаратуру и программные средства, применять современные методы обработки геоданных, в том числе основанные на ИИ.
«Нам предстоит подготовить специалистов в области «умной цифровой геологии», которые могут хорошо ориентироваться в физической и в цифровой реальности. Предполагается, что первый год магистранты будут обучаться на русском языке. Затем последует два семестра занятий на английском с привлечением иностранных преподавателей», - сказал Александр Паршин.
По его мнению, в ближайшем будущем на высококонкурентном рынке геологической разведки преуспеют те игроки, которые намерены развивать технологии 3D-инверсии и ускоренной обработки геоданных, применять роботизированные системы для сбора данных. Для тех компаний, которые будут пытаться и дальше искать и разведывать месторождения по традиционной многосезонной схеме с большими геолого-геофизическими партиями и длительной полугодовой обработкой и интерпретаций данных, геологическая «сказка» довольно скоро "станет страшной и закончится не очень хорошо".
