Нейросети в нефтегазе: когда можно будет говорить о прорыве?
Генеративный искусственный интеллект — одна из основных тем для обсуждения на всех различных форумах и конференциях. С одной стороны, технология открывает невиданные прежде возможности. С другой, можно ли считать её достаточно зрелой для того, чтобы доверить ИИ жизнь и здоровье людей на опасных производствах?
Так когда же нейросети станут неотъемлемой частью ландшафта нефтегазовых компаний? И какие факторы должны для этого сойтись? Ответы на эти вопросы искали участники Национального нефтегазового форума в Москве.
Нефтегазовые компании не спешат внедрять генеративный ИИ?
На данный момент нефтегаз не входит в число отраслей-лидеров по внедрению генеративного искусственного интеллекта, заметно уступая той же банковской сфере. Так, в Сбербанке уже в следующем году рассчитывают получить больше 100 млрд рублей экономического эффекта от использования данной технологии. Эти цифры привёл вице-президент по развитию технологического бизнеса компании Сергей Крылов. В то же время он отметил, что на данный момент не видит больших проектов с экономическим эффектом в энергетической отрасли.
Что же сдерживает внедрение генеративного ИИ в нефтегазе? В числе ключевых барьеров участники ННФ назвали дефицит компетенций, нехватку или низкое качество данных, сложности с подсчётом экономического эффекта.
По словам советника управляющего партнёра Группы компаний Б1 Александра Ивлева, в науке и бизнесе господствует точка зрения, что уже в ближайшие 4-5 лет ИИ станет оказывать сильное влияние на все процессы. Однако есть и другие, более консервативные оценки, согласно которым внедрение будет происходить медленно и в ближайшие 10 лет искусственный интеллект останется на вспомогательных ролях.
Доверить жизнь людей искусственному интеллекту: за и против
Представитель Сбербанка Андрей Дмитриев отметил, что есть много успешных примеров применения языковых моделей в части поддерживающих функций бизнеса, взаимоотношений с клиентами. А вот если говорить о производственных процессах, то здесь российские компании отстают. Впрочем, у подобной осторожности добывающих предприятий есть свои причины.
«Глядя на искусственный интеллект, изначально не были так воодушевлены. Собирали пилотные инициативы, пытались оценить, насколько они воспроизводимы внутри компании. В нашем случае речь шла не о простых кейсах, а о решении производственных задач. Всё это заняло больше времени, в любом случае нужна перепроверка в ручном режиме. Важный вопрос — насколько можно доверять данным. Допускать ИИ до объектов критической инфраструктуры я бы прямо сейчас не стал. Можно попробовать на небольших объектах», — рассказал начальник управления информационных технологий АО «Зарубежнефть» Владимир Курицын.
С тем, что на данный момент на опасных производственных объектах окончательное решение всё равно остаётся за человеком, согласен и генеральный директор АО «Апатит» Денис Новиков. В то же время он полагает, что за ИИ в любом случае будущее.
«Мы понимаем, что точность работы агентов может быть гораздо выше, чем у человека. При этом все работы они выполняют быстрее», — отметил Денис Новиков.
Что нужно для «суверенного» искусственного интеллекта?
Рассуждая про перспективы генеративного ИИ, нельзя не затронуть тему технологического суверенитета. С одной стороны, если сравнивать с другими цифровыми технологиями, пока не приходится говорить о каком-то серьёзном отставании от зарубежных разработчиков. Работы в этом направлении начались одновременно в России, странах Запада и Азии. Однако расслабляться нельзя.
«Технология молодая, но уже скоро не сможем локализовывать у себя иностранные модели ИИ. Как только они станут представлять реальную ценность для проектирования, управления АСУ ТП, тогда догнать западные разработки будет уже сложно», — отметил Андрей Дмитриев.
К тому же для создания сложных языковых моделей нужны не только талантливые программисты, но также «железо» для вычислений и инструменты для работы с данными. Как отметили участники дискуссии, самым «узким местом» являются графические ускорители. Как решить эту проблему — пока не ясно.
Сделать самим или купить готовое в Китае?
В конечном счёте перед индустрией лежит фундаментальный выбор: использовать китайские комплектующие и технологии или делать всё самим с нуля? В пользу каждого из вариантов можно привести свои аргументы.
По словам президента Национального координационного центра международного делового сотрудничества Кирилла Бабаева, в Китае делают очень большую ставку на развитие искусственного интеллекта.
«Происходит в какой-то степени насильственное насаждение технологий ИИ, как в частных, так и в государственных компаниях. Это даёт плоды — и достаточно быстро. Китай действительно выбился в лидеры в этой сфере. В нефтегазовой отрасли в первую очередь они озаботились внедрением в бурение, геологоразведку. Сейчас огромное количество технологий здесь зависит от анализа, проведённого с помощью ИИ. Второе — это анализ состояния оборудования на производственных площадках: компрессоров, насосов, бурового оборудования. Здесь всё чаще человек заменяется машиной. Третье — анализ спроса. Прогнозируется уровень добычи, рассчитываются различные торговые сделки.
Из отдельных кластеров формируются платформы, которые позволяют выстроить всю производственную цепочку на основе технологий искусственного интеллекта. И это самая интересная тенденция современного рынка. Планируют, начиная с 2030 года, переводить все компании на платформенные решения.
Нам имеет смысл хотя бы понимать технологии ИИ в Китае. А большинство из них вполне можно внедрять в России на основе решений, которые уже существуют в нашей стране», — рассказал Кирилл Бабаев.
Впрочем, здесь можно привести и доводы против. Ключевой из них заключается в том, что при таком сценарии сложно говорить о технологическом суверенитете. Российская ИТ-отрасль просто променяет одну зависимость на другую. В случае с нефтегазовыми компаниями это особенно актуально.
«Если говорить об импортозамещении, то в конечном счёте у нас всё получилось. Как государственная компания не можем использовать ИИ иностранной разработки. Информация очень чувствительная, поэтому максимально хотим оставить её внутри своего контура», — объяснил Владимир Курицын.
В утечке данных серьёзную угрозу при использовании искусственного интеллекта видит и руководитель Центра информационных технологий ПАО «Интер РАО» Сергей Колодей.
Для внедрения нейросетей нужно работать с людьми
В качестве барьера для искусственного интеллекта также называют нехватку компетенций. Программисты не понимают особенности производства, инженеры и рабочие не всегда могут разобраться в «цифровых премудростях». Однако как раз языковые модели и позволяют преодолеть это препятствие.
«Что касается компетенций, то, по-моему, для того, чтобы использовать ИИ, достаточно уметь читать, писать и логически мыслить. То есть с этим справится человек, закончивший третий класс школы», — выразил мнение Сергей Колодей.
Однако работать с людьми всё равно нужно. Важно преодолеть консерватизм и неприятие новой технологии. Рядовые сотрудники боятся, что их заменят машинами, а руководители в силу возраста и других причин не могут оценить всех преимуществ ИИ.
«Часто мы застреваем на стадии пилотов. Дело в том, что эффекты здесь возникают не от технологии, а от изменения процессов. Для этого нужно желание больших руководителей. В то время как люди, которые стоят за пилотами — менеджеры среднего уровня», — отметил руководитель кластера «Стратегия и новые технологии» АО «Северсталь-инфоком» Владимир Сидоров.
В ходе дискуссии прозвучали и другие предложения, как можно ускорить внедрение технологии искусственного интеллекта. В частности, речь идёт об инвестициях в фундаментальные исследования, поиск другой архитектуры и подходов к работе моделей. Также стоит подумать о поправках в законодательство для того, чтобы повысить привлекательность российской юрисдикции для размещения вычислительной инфраструктуры для инвесторов из дружественных стран. Здесь можно реализовать преимущество в виде доступной и относительно недорогой энергии.
Подводя итоги, стоит сказать, что, пожалуй, главным итогом последних лет стал тот факт, что теперь споры ведутся уже не о том, нужен ли искусственный интеллект нефтегазовому сектору, а о том, когда он станет неотъемлемой частью жизни отрасли. Да, в этом процессе есть свои сложности, риски и ограничения. Но потенциальные преимущества всё же перевешивают. Поэтому крупные корпорации уже не просто приглядываются к новой технологии, а инвестируют в неё солидные деньги. Так, что можно надеяться, что результат рано или поздно придёт.
