Искусственный интеллект в ТЭК: сегодня и завтра. Сессия в рамках Промышленно-энергетического форума TNF 2025

В завершающий день промышленно-энергетического форума TNF в Тюмени ИД «Коммерсантъ» провел сессию, посвященную использованию искусственного интеллекта в топливно-энергетическом комплексе (ТЭК). Эксперты и представители отрасли обсудили особенности цифровизации ТЭК и спрогнозировали возможный эффект от применения технологий ИИ. Модератором мероприятия выступил ведущий «Коммерсантъ FM» Рамаз Чиаурели.

Мероприятие открыл директор департамента цифровой трансформации Минэнерго Феликс Мицкевич. Энергетическая отрасль занимает третье место по использованию ИИ: сейчас такие технологии применяют 58% компаний. 90% инвестиций компаний составляют отечественные ИТ-решения, добавил он. По прогнозам ведомства к 2030 году внедрение искусственного интеллекта в ТЭК достигнет 70%.

Господин Мицкевич отметил, что ИИ помогает принимать решения, но за ним всегда должен стоять человек. «Искусственный интеллект — это определенная подсказка. Если ИИ и генеративная модель говорит тебе, что точность прогноза — 40%, то это уже неплохо. Если она дает точность 60–70%, то это гениальная история, за которую можно получить Нобелевскую премию. Если она дает 90% точности прогноза, значит что-то не работает. Либо выборка данных некорректна, либо сама алгоритмика где-то нарушена»,— рассказал Феликс Мицкевич.

Как отметил советник гендиректора ООО «БурСервис» по цифровизации и автоматизации Ашот Мосесян, работа с данными — камень преткновения для многих проектов в геологии и добыче. Компания активно внедряет в работу алгоритмы на основе нечеткой логики в качестве альтернативы нейросетям. Нечеткая логика позволяет находить решение путем отсечения пространства заведомо невозможных решений и оценки вероятности нахождения ответа в оставшемся пространстве. Множественность решения для каждого входного параметра трансформируется в вероятностную функцию принадлежности. Для набора исходных данных возможно облако результатов, поэтому при расчете прогноза добычи будет учитываться весь массив данных. Это принципиальное отличие от традиционных нейросетей, которые все сводят к средним значениям.

«Нам делать продукты на основе генеративного ИИ для внедрения в ВИНКах малоперспективно. Все данные, на которых надо его обучать, находятся в компаниях. Невозможно сделать продукт без этих данных, но, как только что подтвердили коллеги, компании не готовы их кому-то передавать… Поэтому наш первоочередной фокус — инженерный ИИ, который позволяет строить прогноз и выявлять скрытые тренды в многофакторных задачах»,— заявил господин Мосесян.

Успехами Nedra Digital поделился ее генеральный директор Федор Бурков. Компания занимается разработкой и интеграцией инженерного ПО для нефтегазовой отрасли от разведки до добычи. Искусственный интеллект удалось внедрить в интерпретацию сейсмики, что сократило время обработки данных с месяца до трех-четырех дней. Использование цифрового помощника значительно повысило эффективность бурения.

Эксперт также коснулся темы больших языковых моделей (LLM). Это тип ИИ, который обучен на огромных наборах данных и способен анализировать и генерировать текст. Использование LLM сократило время на обработку одного документа для формирования сводной информации с двух часов до пяти минут, поиск и анализ информации в одном геологическом отчете — с шести часов до десяти минут. «Абсолютно утопичная задача с учетом скорости обновления open source движков пытаться их обучать. Нужно правильно выстраивать окружение вокруг ИИ, которое бы позволяло правильно фильтровать запросы на входе и качество ответов на выходе. Это сводит задачи внедрения таких языковых моделей в нефтегазовые компании к инфраструктурному вопросу. Мы двигаемся в этом направлении, и видим гораздо больший потенциал, чем инвестировать в развитие конкретной языковой модели»,— заключил господин Бурков.

Директор бизнес-юнита «Встречи» «МТС Линк» Олег Пашукевич рассказал о том, как при помощи ИИ экономить время в коммуникации. Поскольку 60% времени сотрудники проводят в сервисах корпоративных коммуникаций, то цифровую трансформацию бизнеса логично начинать именно отсюда. «МТС Линк» фокусируется на повышении эффективности командной работы за счет передачи рутинных операций ИИ-помощнику. Это позволяет экономить до 12 часов в неделю на одного сотрудника. В недалеком будущем сервисы на основе ИИ будут решать еще более широкий круг задач: от клиентской поддержки до ведения документооборота и подбора сотрудников. «МТС Линк» уже работает над этим.

В заключение директор практики искусственного интеллекта и аналитики данных ТеДо Марина Кубанина рассказала о том, как важно для компаний ТЭК поддерживать баланс между доступностью и безопасностью. Дополнительно Марина отметила, что компании переходят от НИОКР к готовым коробочным решениям, это позволяет значительно ускорить получение эффекта и снизить риски, а также оправдать ожидания по окупаемости решений на базе ИИ. Многие компании рассчитывают, что этот срок будет менее одного года.

К 2030 году мировой рынок ИИ в энергетике увеличится в четыре раза. В России уже реализуется около 700 ИИ-проектов в ТЭК, и доля компаний, использующих технологии искусственного интеллекта к 2027 году, достигнет 70%. Впрочем, как отметила госпожа Кубанина, 80% проектов на базе ИИ терпят неудачу. «Проект с ИИ стоит заметно дороже, чем проект без этой составляющей. ИИ очень дорогая инновация, где очень высока цена ошибки»,— резюмировала эксперт.

По данным исследования АНО «Цифровая экономика», совокупная доля компаний ТЭК, использующих технологии искусственного интеллекта (ИИ) в промышленной эксплуатации и/или в рамках пилотных проектов, выросла до 58% против 41% в 2023 г. Около половины опрошенных компаний считают экономический эффект от использования ИИ как существенный или многократный. Предиктивная аналитика, компьютерное зрение, мониторинг промышленных процессов и безопасность, промышленный интернет вещей, автоматизированные системы поддержки принятия решений – вот лишь некоторые технологии ИИ, которые находят свое применение в энергетическом секторе. По оценкам Минэнерго, к 2030 г. экономический эффект от внедрения ИИ в отрасли составит около 1 трлн руб.