Баку, 6 апреля, АЗЕРТАДЖ

АЗЕРТАДЖ представляет статью доктора технических наук, заслуженного инженера Азербайджанской Республики, профессора Фуада Гаджи-заде.

Геология - одна из бурно развивающихся в наше время наук. Это развитие еще больше ускорилось под влиянием технического прогресса, особенно за последние 50 лет. Интеграция космических технологий, спутниковых систем наблюдения, цифровизации, цифровых методов и алгоритмов в научные области также положила начало новому этапу в геологии. Эти технологические достижения не ограничивались геологией, но дали мощный толчок устойчивому и всестороннему развитию экономики и других наук.

В последнее время одним из основных направлений научно-технической революции в мире стало быстрое развитие и внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ; Artificial Intelligence – AI). Использование искусственного интеллекта в различных сферах – промышленности, здравоохранении, сельском хозяйстве, научных исследованиях, в том числе и в геологии, не раз доказывало его полезность, продуктивность и эффективность. Обработка больших объемов геологической информации с помощью систем искусственного интеллекта, автоматическое обнаружение аномалий, создание геологических карт и построение геодинамических моделей уже стали реальностью. Это принесло совершенно новые формы подхода к геологической науке.

Искусственный интеллект предоставляет мощные возможности в геологической науке, изучающей структуру, геологический состав и геодинамическую эволюцию планеты Земля, с точки зрения ускорения исследовательских процессов, повышения точности анализа и оптимизации процесса принятия решений. Эти технологии отличаются своей эффективностью, особенно в таких областях, как анализ больших объемов данных, интеграция различных источников данных и моделирование сложных геологических процессов. Анализы, требующие длительного времени с помощью традиционных методов, теперь могут быть выполнены в более короткие сроки и с большей надежностью с применением искусственного интеллекта. Например, с помощью алгоритмов машинного обучения (Machine learning) быстро реализуются такие процессы, как автоматическая классификация типов горных пород, обнаружение подземных структур по сейсмическим данным, мониторинг изменений ландшафта на основе спутниковых снимков.

Важно отметить, что технологии искусственного интеллекта коренным образом изменили исследовательские подходы многих фундаментальных и прикладных наук за последние десятилетия не только в геологии, но и в целом. Однако в геологии эти изменения проявляются как на теоретическом, так и на практическом уровне и формируют основу для исследований нового поколения.

В широком смысле искусственный интеллект — это способность к интеллектуальному поведению и мышлению, которую демонстрируют машины, особенно компьютерные системы. Другими словами, эта технология предназначена для автоматизации и имитации функций человеческого интеллекта-таких процессов, как восприятие, анализ, обучение и принятие решений. Системы искусственного интеллекта настроены на комплексное восприятие и анализ окружающей среды. С этой целью ключевую роль играет использование специализированного программного обеспечения, алгоритмов машинного обучения, моделей глубокого обучения (Deep Learning) и больших наборов данных, особенно геологических и географических баз данных.

Данные, используемые в геологических исследованиях, собираются из различных источников и имеют большое разнообразие. К ним относятся сейсмические сигналы, анализ химико-минералогического состава горных пород, спутниковые и аэрофотоснимки, геофизические измерения, данные бурения и даже исторические геологические отчеты. Искусственный интеллект позволяет обрабатывать эти разнообразные и объемные данные на единой платформе и быстрее и эффективнее обнаруживать в них закономерности, корреляции и аномалии.

Например, предварительный прогноз минеральных ресурсов может быть выполнен с использованием моделей искусственного интеллекта в сочетании со спутниковыми снимками для анализа спектральных характеристик горных пород. В то же время системы разломов и трещин более точно локализованы благодаря нейронным сетям (Neural networks), которые генерируют структурные карты недр на основе сейсмических данных. Таким образом, искусственный интеллект стал интеллектуальным инструментом анализа в геологии, который опирается на большие данные как в пространственном, так и во временном измерениях.

Методы обучения компьютерных систем – в частности, технологии машинного обучения (Machine learning) и глубокого обучения (Deep learning) позволяют эффективно обрабатывать большие объемы геологической информации и выявлять в них сложные и иногда трудно воспринимаемые человеком закономерности. Эти подходы позволяют получать результаты с более высокой точностью, учитывая нелинейные отношения и взаимодействия между несколькими переменными. Например, при обработке сейсмических данных используются методы автоматической сегментации, группировки (кластеризации) и классификации с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Эти методы дают эффективные результаты при определении границ различных слоев горных пород, прогнозировании их физико-механических свойств и выявлении зон потенциальных ресурсов.

В частности, алгоритмы группировки, такие как k-means и DBSCAN, используются для разделения сейсмических линий (следов) на зоны с аналогичными характеристиками, что позволяет геологам строить более точные структурные модели. С другой стороны, такие методы классификации, как SVM (машины вектора поддержки) и Random Forest, успешно применяются при дифференциации типов горных пород и анализе их литологических характеристик.

Таким образом, такие инструменты искусственного интеллекта не только экономят время и труд, но и повышают объективность и воспроизводимость исследований, что является одним из основных показателей надежности геологических исследований.

С другой стороны, регрессионные модели-особенно многочисленные методы линейной и нелинейной регрессии — позволяют прогнозировать физико-механические свойства подземных слоев горных пород на основе геофизических измерений. Эти модели широко применяются для оценки параметрических переменных, таких как плотность горных пород, пористость, значения модуля упругости, на основе полевых наблюдений или сейсмических характеристик. Этот подход имеет важное значение для получения первичной и достоверной информации о местности, особенно до проведения бурения.

Кроме того, нейронные сети, особенно сверточные нейронные сети (CNN), основанные на глубоком обучении, играют важную роль в автоматической интерпретации сложных геологических изображений (карта, разрез, сейсмический разрез и т. д.). Эти технологии позволяют автоматизировать визуальный анализ границ слоев горных пород, разломов (разломов), структурных дислокаций и других геологических объектов. Cверточные нейронные сети изучают образцы внутри них, анализируя спутниковые или сейсмические изображения, представленные в различных спектральных диапазонах, и могут распознавать одни и те же структуры на будущих изображениях.

Искусственный интеллект не ограничивается только поиском ресурсов и геологическим картированием, он также играет важную роль в прогнозировании и моделировании опасных геологических процессов, включая стихийные бедствия, такие как цунами, землетрясения, извержения вулканов. В этой области алгоритмы на основе искусственного интеллекта и технологии глубокого обучения изучают сложные взаимосвязи между многочисленными геофизическими индикаторами, что делает возможным оценку рисков стихийных бедствий и определение приблизительных координат времени и места.

Системы искусственного интеллекта также применяются для долгосрочного анализа скоростей и направлений движения тектонических плит. Это также очень важно с точки зрения картирования потенциальных сейсмических зон и более раннего выявления рисков. Таким образом, технологии искусственного интеллекта стали играть стратегическую роль не только в обработке информации, но и в обеспечении безопасности жизни и инфраструктуры.

Одной из основных задач геологической науки является прогнозирование вероятности возникновения природных катастроф различного геологического происхождения – землетрясений, извержений вулканов и оползней – и управление рисками. Поскольку эти процессы обладают высокой динамичностью, их моделирование и построение систем раннего предупреждения представляют особые трудности. В эти системы предварительно вводятся большие объемы архивных данных (тренировочные наборы данных), и модели обучаются на основе этих данных. В результате алгоритмы ИИ могут выполнять функцию раннего предупреждения, анализируя возможные сценарии развития подобных событий, которые могут произойти в будущем.

Следует особо отметить, что искусственный интеллект не заменяет традиционные методы геологического прогнозирования. Напротив, эти технологии дают более эффективные результаты при их применении в сочетании с подходами, основанными на опыте геологов и классических методологиях. Методы искусственного интеллекта служат для повышения общей надежности и точности прогнозов, выявляя взаимодействия и нелинейные закономерности между многочисленными переменными. Это особенно важно при построении мультидисциплинарных анализов рисков и сложных моделей. Таким образом, искусственный интеллект действует как важный дополнительный инструмент геологической науки, улучшающий системы прогнозирования и мониторинга стихийных бедствий.

Прогнозирование извержений вулканов-одна из самых сложных, а также критически важных для жизни областей геологии. Эти процессы сопровождаются многочисленными геофизическими и геохимическими показателями, а на стадии, предшествующей извержению, наблюдаются различные изменения. Технологии искусственного интеллекта служат эффективным инструментом в плане анализа таких сложных данных на основе временных рядов (Time Series) и автоматического обнаружения признаков.

Системы на основе искусственного интеллекта постоянно отслеживают активность вулканов, повышая эффективность систем раннего предупреждения. А это служит своевременному предотвращению потенциальных опасностей не только для ученых, но и для населения и инфраструктуры, проживающих в близлежащих районах. В управлении вулканическими угрозами эти технологии создают фундаментальные преимущества в снижении рисков и принятии оперативных решений.

Оползни (Landslides) - один из самых опасных процессов геологического происхождения, и их прогнозирование имеет стратегическое значение как для жизни человека, так и для инфраструктуры. На эти процессы влияют многочисленные факторы-механический состав почвы, угол наклона склона, интенсивность и продолжительность осадков, растительность, уровень водонасыщенности горных пород, антропогенные воздействия и др. Такие показатели, как влажность почвы, морфология склонов, индекс растительности и температура поверхности земли, автоматически извлекаются и включаются в модели на основе спутниковых изображений и данных дистанционного зондирования. Это делает возможным пространственно-временное картирование риска оползней и создание систем раннего предупреждения. Таким образом, внедрение искусственного интеллекта повышает точность прогнозирования оползней и создает фундаментальную научную базу для управления рисками.

Технологии искусственного интеллекта привели к революционным изменениям в процессе создания и обновления геологических карт. В то время как традиционные методы картирования требуют длительных полевых исследований и ручного анализа данных, современные алгоритмы компьютерного обучения и распознавания изображений позволяют значительно ускорить и автоматизировать этот процесс.

В частности, на основе спутниковых снимков и данных дистанционного зондирования можно автоматически определять геологические структуры, типы горных пород, типы почв и морфологические особенности местности. Для этой цели используются такие алгоритмы, как сверточные нейронные сети. Эти алгоритмы могут группировать, классифицировать и визуализировать типы горных пород и почв с аналогичной спектральной сигнатурой на цифровых геологических картах путем анализа мультиспектральных и гиперспектральных изображений.

Внедрение искусственного интеллекта в разведку нефти и газа в последние годы резко возросло и коренным образом изменило процессы исследований, анализа и принятия решений энергетическими компаниями. Одной из наиболее часто используемых технологий в этой области являются методы глубокого обучения, которые особенно применимы в таких областях, как автоматическая интерпретация сейсмических данных, идентификация потенциальных осадочных структур и прогнозирование выбора пластов.

Ведущие энергетические компании, такие как ExxonMobil, Shell, BP, TotalEnergies и Chevron, анализируют тысячи терабайт сейсмических изображений с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. В этих описаниях положения потенциальных резервуаров гидроуглерода определяются на основе таких параметров, как глубина, амплитуда, скорость волны. С помощью сверточных нейронных сетей и анализа 3D-сейсмических изображений эти структуры моделируются более точно и определяются оптимальные места для бурения. Эти технологии также применяются к таким операциям, как предварительное моделирование результатов бурения, прогнозирование степени продуктивности пластов и обнаружение опасных зон. Это сокращает время разведки и требует меньше финансовых и технических ресурсов, чем традиционные геофизические методы.

Применение искусственного интеллекта в геологии не ограничивается только анализом имеющихся данных, но и открывает совершенно новые возможности для глубокого моделирования процессов, объяснения сложных геодинамических явлений, раннего прогнозирования стихийных бедствий. Благодаря этим технологиям стало возможным более точно моделировать поведение геологических систем, уменьшать неопределенности и более надежно поддерживать процесс принятия решений.

Искусственный интеллект ускоряет исследовательские процессы, оптимизирует спрос на полевые и лабораторные анализы, значительно повышает объективность результатов. С помощью систем искусственного интеллекта становится возможным проводить крупномасштабный анализ от эволюции земной коры до пространственного распределения природных ресурсов, что вносит важный вклад в углубление наших знаний о земле.

В современном мире интеграция технологий искусственного интеллекта в геологическую науку для устойчивого и эффективного использования природных ресурсов, охраны окружающей среды и управления геологическими рисками стала стратегической необходимостью. Постоянное развитие и применение этих технологий в геологических исследованиях станет важным шагом на пути к построению более устойчивого и безопасного мира для будущих поколений.