Компании ТЭК переходят к промышленному внедрению ИИ-агентов

Согласно информации Минэнерго России, за последние пять лет доля организаций в ТЭК, использующих искусственный интеллект, возросла с двадцати девяти до пятидесяти восьми процентов. В настоящее время реализуется более трехсот проектов, а к концу 2027 года планируется создание отраслевого полигона для тестирования нейросетевых технологий. Эту информацию сообщает издание Togliatti24.

Тем не менее, переход от отдельных внедрений к полностью автономным системам, управляемым алгоритмами, пока не состоялся. Участники международного промышленно-энергетического форума TNF, прошедшего в сентябре в Тюмени, обсуждали причины этого явления. Согласно докладу лаборатории исследований рынка ИТ-решений Контур Университета, с две тысячи двадцатого по две тысячи двадцать четвертый годы нефтегазодобывающая отрасль занималась экстренной перестройкой цифрового ландшафта и импортозамещением программного обеспечения.

В двадцать пятом-двадцать шестом годах бизнес начал активнее тестировать ИИ, и выяснилось, что многие перспективные решения невозможно масштабировать из-за низкого качества исходных данных. Анализ охватил восемьсот сорок тендерных процедур и опыт более ста пятидесяти организаций. Опрос показал, что двадцать один процент предприятий готов инвестировать в улучшение качества больших данных, что входит в топ-3 инвестиционных приоритетов до две тысячи двадцать восьмого года.

При этом недропользователи не стремятся к созданию единой платформы с ИИ-агентами, предпочитая унифицировать отдельные компоненты. По мнению независимого эксперта по ИТ-рынкам Екатерины Скворцовой, такая тактика позволяет быстрее достичь результата, но требует создания инфраструктуры для каждой задачи. В будущем неизбежен переход к платформенной логике.

В целом российский ТЭК завершил этап массовой цифровизации и переходит к более сложному циклу развития, где ключевым вызовом становится не сбор разрозненной информации, а ее превращение в инструмент управления. В настоящее время средний уровень согласованности данных из различных систем составляет всего два с половиной балла из пяти.

Наиболее востребованные продукты связаны с автоматизацией бизнес-процессов, видеонаблюдением и компьютерным зрением, а также с обработкой данных АСУ ТП. Максим Малков, руководитель практики по оказанию услуг нефтегазовому сектору компании Kept, отметил, что предприятия ТЭК проходят несколько этапов внедрения ИИ.

Первый уровень - использование нейросетей в бухгалтерии и документообороте. Второй уровень - частичная автоматизация операций и контроль за выполнением задач. Далее следует индустриальная интеграция: включение в производственные цепочки и автоматическое регулирование. Наконец, четвертый уровень - корпоративная трансформация, когда ИИ становится частью стратегических процессов.

Ирина Попова, академический директор программы "Построение системы управления бизнесом на основе данных и ИИ" Школы управления Сколково, объяснила, что агентные системы могут непрерывно контролировать показатели, выявлять отклонения и планировать действия. Однако недостаточно просто предоставить агенту доступ к большим данным: необходимы четкие цели и метрики.

Масштабное внедрение следует начинать не с запуска множества помощников, а с определения их полномочий. Технологии генеративного ИИ только начинают выходить из исследовательской фазы, и по мере накопления опыта можно надеяться на снижение скепсиса и увеличение доверия к ним.

ТЭК завершил этап массовой цифровизации и начинает новый цикл развития. Доверие к автономности связано с предсказуемостью действий, которая требует наблюдения на протяжении длительного времени. Антон Рубенчик, директор по цифровым и информационным технологиям СИБУРа, отметил, что важно избежать создания бесполезных агентов.

Эдуард Шереметцев, замминистра энергетики РФ, подчеркнул необходимость создания отраслевых стандартов управления данными и рабочих групп для согласования подходов. На одном предприятии разные специалисты могут по-разному трактовать понятие "норма переналадки", что приводит к несогласованности.

Развитие промышленного ИИ требует создания центров обработки данных, обеспеченных энергоресурсами. Андрей Семионенко, замгендиректора "Газпромнефть-Заполярья", считает необходимым развивать гибридную архитектуру для выполнения вычислений на удаленных месторождениях.

Контролируемое внедрение технологий позволит сохранить устойчивость нефтегазодобычи. Недропользователи отмечают, что стадия хайпа позади, и ИИ рассматривается как инструмент, который не всегда является панацеей. Например, традиционное гидродинамическое моделирование позволяет более точно рассчитать дебет скважин.

К две тысячи пятидесятому году, по расчетам Госкомиссии по запасам полезных ископаемых, более семидесяти процентов производства будут обеспечивать "трудные" углеводороды, что требует внедрения цифровых двойников и нейросетевых решений. Правительство России утвердило обновленное стратегическое направление в области цифровой трансформации ТЭК до две тысячи тридцать шестого года, включая участие в кибериспытаниях и тестировании технологий ИИ.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX