Искусственный интеллект и углеводороды Северного моря
Нефтегазовой отрасли не чужды новые высокотехнологичные «модные словечки».Мы становимся немного привитыми, когда появляется новый, утверждающий, что он изменит все. Время от времени, хотя, один приходит, что делает.
«Машинное обучение» и «искусственный интеллект» (ИИ) готовы проникнуть во все отрасли добычи полезных ископаемых, причем путь, который только начался. Мы привыкли в нашем традиционном подходе, снабжать компьютер программой, забрасывать ее какими-то данными и собирать на выходе «ответ». Машинное обучение и искусственный интеллект представляют собой обратный подход. Мы бросаем компьютер на некоторые данные, в том числе на некоторые области, где мы знаем ответы, и позволяем ему вывести программу. Затем мы идем куда-то, чего мы тоже не знаем, применяем полученный алгоритм (алгоритмы) и, теоретически, собираем урожай. Работа выполнена. Звучит отлично.
Однако этот подход работает только для очень больших наборов данных — «больших данных». Если это не так, то просто не на чем учиться. Есть несколько поговорок, которые всегда будут верны, и «мусор на входе и мусор на выходе» — одна из них. Такое машинное обучение будет скомпрометировано, если будут использоваться некачественные данные. Нам нужны очень-очень большие, довольно хорошие наборы данных, где мы знаем хотя бы некоторые из «ответов» — то есть в нашем случае, где находятся углеводороды. Увидите Северное море. Это идеально.
Мы можем продолжать как раньше, но мне интересно, не виноваты ли мы в синдроме «Марвина». Он был роботом из «Автостопом по Галактике» Дугласа Адамса, который, как известно, жаловался своим органическим хозяевам: «Мозг размером с планету, а они просят меня открыть дверь. ». Возможно, мы сможем заставить наши компьютеры делать для нас больше, чем мы думаем. Мы только сейчас осознаем это — отчасти это связано с нейронаукой и достижениями в изучении того, как мы учиться.
Все дороги ведут из Рима
Я не историк, но кажется, что начальные времена бума Римской империи питались рабским трудом — постоянным притоком новых завоеваний, чтобы поставлять новых рабочих и обрабатывать новые земли. Это была своего рода окончательная пирамида.В этом смысле он был в конечном итоге обречен на крах, поскольку у него закончились новые земли для завоевания и новые рабы для выполнения грязной работы, а существующее рабское население работало над своей эмансипацией. Вершина пирамиды стала тяжелой, и один или два варвара подошли и столкнули и без того ненадежное здание. Конечно, все дороги вели в Рим, но новых дорог, ведущих из Рима, не хватило.
Я считаю, что сейчас мы находимся на том же этапе, что и в раннем Риме, за исключением того, что нашими будущими рабами будут не люди, а «разумные» машины — и я имею в виду, что просто, в широком смысле, они могут изучать свои собственные алгоритмы из данных — как мы все делают как младенцы и дети. Однако, в отличие от Рима, единственным будущим ограничением нашей способности поставлять этих машинных «рабов» является сырье, которое идет на их строительство — металлы и пластмассы, а также источник питания, который их питает. Точно так же у наших «империй» данных будет некоторое время, прежде чем они будут исчерпаны, если вообще когда-либо. А как насчет ученых машин — они когда-нибудь освободятся и потребуют, чтобы мы работали на них? Я не думаю, что нам следует беспокоиться об этом прямо сейчас. Выключение компьютера кажется эффективной стратегией против этого сценария, по крайней мере, на данный момент.
Головная боль больших данных
Проблема проста. Наша способность производить данные на несколько порядков (и в остальном) опережает нашу нынешнюю способность их обрабатывать. Я не думаю, что за всю мою карьеру геолога было время, когда я не чувствовал себя заваленным данными. Мы тратим миллиарды на это как на отрасль, но время и усилия, которые мы тратим на его переваривание, никогда не бывают одинаковыми. Эта проблема, вероятно, никогда не исчезнет полностью, но, возможно, баланс можно немного восстановить. Много говорят о потере рабочих мест из-за ИИ, но, возможно, более приятная реальность заключается в том, что он даст нам возможность выполнять работу, которую мы должны были делать все это время — мышление о результатах нашего анализа.
Дай мне изящную пятьдесят
Как геолог, я смотрю на Северное море сегодня и вижу прекрасную лабораторию для большого эксперимента в области искусственного интеллекта. Большие данные? Нет проблем. Хорошие данные? Нет проблем. Предоставление ответов, чтобы накормить машину? Сотни известных месторождений и открытий — тут нет проблем. Если вам дали большой жирный чек, чтобы пойти и разведать углеводороды, как насчет этого для плана — заключить сделку с владельцами данных, чтобы сопоставить, насколько это возможно, все исторические данные по Северному морю — (ну, сейсмические и другие геофизические), заключите сделку с ключевыми поставщиками сейсмических данных, чтобы получить доступ к лучшим новым современным данным, которые вы можете получить, в максимально возможном количестве мест, и соберите команду экспертов по искусственному интеллекту, чтобы использовать машинное обучение во всем этом.
Прелесть Северного моря в том, что здесь так много разных игр и просто так много данных. Это был бы блестящий тест. Это не было бы тривиальным или легким, или быстрым в первую очередь. Ответы волшебным образом не упадут к нам в руки. Хотя, похоже, стоит попробовать. С таким большим набором данных мы можем быть удивлены тем, насколько хорошо он работает. И когда мы почувствуем, что это работает, появится возможность опробовать его не только в Северном море, но и в других бассейнах по всему миру. Рифтовые бассейны в глобальном масштабе имеют много общего. Если бы я был супермайором, я бы этим и занимался. Я думаю, может быть, они. Может быть, сейчас как раз подходящее время, когда данные все еще там, и у компаний, находящихся в режиме выхода из Северного моря, меньше стимулов защищать их.
Сколько? Чтобы запустить такой проект, может потребоваться 50 миллионов долларов, а может быть, в пять раз больше. Какой бы ни была цена, я уверен, что какой-то план может быть разработан. Цель, однако, состояла бы в том, чтобы получить машинных рабов, которые могли бы освещать подземные месторождения углеводородов по всему миру так, как мы только могли мечтать. Люди всегда будут нужны.Я подозреваю, что необходимость проверять данные на наличие мусора на входе и выходе никогда не исчезнет, но, возможно, эти маленькие машины, с которыми мы работаем каждый день, могут сделать больше, чем мы предполагали.
Если это не сработает, то, честно говоря, я видел деньги, потраченные впустую на более глупые проекты, но если это сработает где-то в будущем — тогда вау! И, попробовав, Марвин, наконец, будет счастлив — в смысле искусственного интеллекта.
