Продолжается заключительный цикл дистанционного проекта Образовательного центра «Сириус» «Уроки настоящего». В рамках проектной задачи от «Газпром нефти» школьники 7–11 классов учатся работать в симуляции модели нефтяного месторождения и решать задачи с помощью методов обучения с подкреплением.
Участники проекта «Уроки настоящего» знакомятся с алгоритмами глубокого обучения. Это процессы, связанные с нейронными сетями. Без этих навыков невозможно заниматься искусственным интеллектом.
Обучение с подкреплением включает методы, которые основаны на взаимодействии программы-агента со средой: система совершает действия, получает на них ответ и оптимизирует свои действия. Хороший пример — алгоритмы в играх. Обучение с подкреплением — это, например, программа AlphaGo, способная обыграть человека в шахматы, или OpenAI Five, который побеждал чемпионов мира по Dota 2. В нашумевшем сейчас ChatGPT, например, объединяются алгоритмы с глубоким обучением и обучением с подкреплением.
Подробнее о том, что такое обучение с подкреплением и какие задачи оно умеет решать расскажет в цикле лекций главный аналитик данных Ассоциации «Искусственный интеллект в промышленности» Олег Свидченко. Сегодня, 10 апреля 2023 года, в 15:00 спикер расскажет, как обучение с подкреплением применить для задачи размещения нерегулярного фонда скважин в гидродинамической модели нефтяного месторождения. А 13 апреля в 15:00 состоится семинар с показом кодовой части решения задачи. Обе лекции пройдут онлайн в группе ВКонтакте. Приглашаются все желающие, интересующиеся темой искусственного интеллекта.
«Искусственный интеллект всегда работает с данными. Сфера применения ИИ — самая широкая: помогает изучать недра земли, управлять техникой и рабочими процессами на производстве. Так, «Газпром нефть» первой в мире смогла добыть «цифровую» нефть, найденную искусственным интеллектом, — подчеркивает Олег Свидченко. — Наша компания активно применяет ИИ на этапе поиска новых месторождений нефти и газа, для диагностики оборудования, расчета сложных подземных операций. Например, сейчас траекторию и точность бурения скважин контролирует программа. Алгоритм ориентируется на информацию, поступающую с датчиков под землей, и управляет процессом. По уровню сложности — это все равно что вести по приборам космический корабль сквозь астероидное поле».
Школьникам предстоит поработать в симуляции модели нефтяного месторождения. Подобные симуляции очень распространены в работе «Газпром нефти»: они используются для моделирования и расчетов различных процессов добычи и переработки нефти. На реальном нефтепромысле, конечно, применяются более сложные модели, чем на учебном тренажере. Но даже упрощенная симуляция гидродинамической модели (ГДМ) даст представление о принципах взаимодействия с ней. Участникам проекта предлагается реализовать алгоритм, который будет наилучшим возможным способом размещать скважины с учетом сроков их введения в эксплуатацию.
Всем, кто хочет развиваться в области ИИ и дальше, эксперты компании советуют совершенствовать знания языков программирования, машинного обучения, а также фундаментальной математики.
«В процессе обучения в старших классах и вузах полезно походить на практики и стажировки, познакомиться с разными командами, пообщаться с людьми. У нас в «Газпром нефти» сейчас очень много интересных проектов, к которым можно присоединиться, — говорит руководитель программ развития ИИ в Газпром нефти, научный руководитель Ассоциации «Искусственный интеллект в промышленности» Алексей Шпильман (6 апреля он прочитал для школьников лекцию «Методы машинного обучения в нефтегазовой отрасли» — прим.ред.). — Благодаря таким проектам можно подготовиться к поступлению в ведущие вузы и начать развивать свои идеи и проекты, которые будут ориентированы на реальные потребности бизнеса и актуальные для него технологии».
Присоединиться к решению задач апрельского цикла проекта «Уроки настоящего» можно до 15 апреля: до этого времени продолжается прием заявок от новых студий.
Заявку подает школьник-старшеклассник, желающий создать научно-технологическую студию в своей школе и самостоятельно собравший команду от 5 до 7 школьников 7–11 классов.
