Что такое GPT и принцип её работы
Генеративные предобученные трансформеры (Generative Pre-trained Transformer – GPT) – это алгоритм искусственного интеллекта, который специализируется на понимании и создании текста, близкого к естественному языку. GPT использует глубокое машинное обучение для анализа больших объемов текстовых данных, после чего может генерировать осмысленные и связные тексты на основе введенных пользователем запросов. С каждой последующей версией GPT становится все более продвинутой в понимании контекста и выполнении специализированных задач.
Механизм работы GPT включает в себя подачу последовательности слов в модель, которая, в свою очередь, предсказывает следующее слово на основе предыдущего контекста. Этот подход позволяет GPT создавать качественный текст, который может быть использован в различных задачах.
Примеры внедрения GPT в различные отрасли
Есть множество примеров успешных кейсов в реализации ИИ. Системы искусственного интеллекта применяются для автоматизации процессов обработки документов, распознавания текстов и подписей. ABBYY, мировой лидер в области OCR-технологий, предоставляет решения для автоматической обработки и анализа текстовых данных, что улучшает эффективность документооборота [1].
Банки и финансовые учреждения используют роботы-процессоры с элементами искусственного интеллекта для автоматизации рутинных бизнес-процессов, таких как обработка транзакций и учет финансов. JPMorgan Chase внедрил технологию роботизации процессов для автоматизации части операций в области бэк-офиса и улучшения точности обработки финансовых данных [2].
Искусственный интеллект применяется для обработки и анализа электронной почты, классификации входящих сообщений и автоматического формирования ответов. Google внедрил функцию Smart Reply в Gmail, использующую машинное обучение, чтобы предложить быстрые и интеллектуальные ответы на электронные письма [3].
ИИ используется для анализа и прогнозирования потребности в материалах, оптимизации закупок и управления поставками. IBM Watson Supply Chain предоставляет решения для применения искусственного интеллекта в управлении цепочкой поставок, включая предсказание спроса и оптимизацию запасов [4].
При рассмотрении нефтегазового сектора выделяются модернизации в технологических решениях. При прогнозировании рисков в бурении искусственный интеллект применяется для прогнозирования рисков и оптимизации процессов бурения, учитывая различные параметры, такие как геологические характеристики и исторические данные. Компания ExxonMobil использовала машинное обучение для анализа данных о бурении и создания прогностических моделей, что привело к снижению нештатных ситуаций и повышению эффективности бурения [5].
Для автоматизации обработки данных применяется ИИ для анализа геологических данных, что ускоряет процесс принятия решений и повышает точность интерпретации геологических карт. Schlumberger разработала систему, использующую нейросети для автоматической обработки сейсмических данных, что привело к улучшению интерпретации структур под землей [6].
Системы искусственного интеллекта применяются для автоматизации составления отчетов, анализа текстовых документов и управления бюрократическими процессами.
BP p.l.c. внедрила роботизированные ассистенты, использующие обработку естественного языка, для автоматической классификации и обработки документации, что уменьшило время на подготовку отчетов. Системы машинного обучения применяются для обнаружения аномалий в работе оборудования и предсказания возможных отказов, что способствует предотвращению аварий. Saudi Aramco внедрила системы мониторинга, использующие алгоритмы машинного обучения, для предсказания возможных отклонений в работе оборудования и уменьшения риска возникновения аварий [7].
Нефтегазовые компании начали использовать GPT для анализа больших объемов данных о бурении и геологических характеристиках. Модели GPT помогают в прогнозировании потенциальных рисков, оптимизации параметров бурения и предоставлении ценных рекомендаций для улучшения производительности и снижения затрат.
GPT успешно применяется для обработки текстовых данных, включая отчеты по техническим характеристикам скважин, геологические отчеты и документацию по безопасности. Это позволяет улучшить эффективность анализа и уменьшить время, затрачиваемое на составление отчетов.
При применении GPT можно выделить два основных направления использования – обработка технических данных, вывод гипотез и оптимизация документооборота:
В первом случае GPT может анализировать и обрабатывать технические данные, включая геологическую информацию, параметры скважин, данные бурения и геофизические характеристики. Модель способна выдвигать гипотезы на основе анализа этих данных, что помогает в принятии более обоснованных решений в нефтегазовой деятельности.
Во втором случае GPT может использоваться для автоматизации процессов составления отчетов, обработки документов, анализа контрактов и коммуникации. Это снижает нагрузку на персонал, уменьшает вероятность ошибок и ускоряет процессы принятия решений.
Применение GPT в нефтегазовой отрасли открывает потенциально революционные возможности. Это не просто усовершенствование существующих процессов, но и возможность создания новых подходов к исследованиям и разработке месторождений, риск-менеджменту и обучению персонала. Как важный элемент четвертой промышленной революции, GPT и подобные технологии могут заметно повлиять на эффективность и безопасность в нефтегазовом деле [8–10].
Выводы
GPT может принести значительные преимущества нефтегазовой отрасли, автоматизируя и оптимизируя процессы, требующие обработки больших объемов данных. Применение искусственного интеллекта (ИИ) в нефтегазовой отрасли представляет собой мощный инструмент, способствующий трансформации традиционных процессов и повышению эффективности в различных аспектах деятельности. Исследования и успешные реализации в этой области подтверждают значительный вклад ИИ в современную нефтегазовую промышленность.
В области технических операций использование искусственного интеллекта для анализа данных о бурении, геологических параметрах и прогнозирования рисков открывает новые возможности для точного и более предсказуемого ведения проектов. Применение ИИ в обработке геологических данных улучшает интерпретацию, что важно для принятия обоснованных решений в геологоразведке.
В области делового оборота и административных процессов, автоматизация документооборота, обработки текстов и роботизация бизнес-процессов существенно снижают бремя рутинных операций и повышают точность принимаемых решений. Компании, внедряющие искусственный интеллект, становятся более гибкими и конкурентоспособными в условиях динамичного рынка.
Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли не только повышает эффективность технологических процессов, но и оптимизирует бизнес-процессы, делая компании более адаптивными и реактивными к изменениям в окружающей среде. Перспективы использования ИИ в нефтегазовой промышленности остаются весьма обнадеживающими, предвещая новые горизонты для инноваций и роста в этом важном секторе мировой экономики.
Литература
1. ABBYY Case Studies. [Онлайн-ресурс]. Доступно по адресу: https://www.abbyy.com/solutions/case-studies/ (Дата доступа: 08.11.2023).
2. JPMorgan Chase. Annual Report. [Онлайн-ресурс]. Доступно по адресу: https://www.jpmorganchase.com/investor-relations/annual-report (Дата доступа: 08.11.2023).
3. Google AI Blog. [Онлайн-ресурс]. Доступно по адресу: https://ai.googleblog.com/ (Дата доступа: 08.11.2023).
4. IBM Watson Supply Chain Solutions. [Онлайн-ресурс]. Доступно по адресу: https://www.ibm.com/supply-chain (Дата доступа: 08.11.2023).
5. Spathas, D., et al. (2019). «Applications of Artificial Intelligence in Upstream Oil and Gas Operations: A Review». Energies, 12 (21), 4077.
6. Al-Naffakh, A., et al. (2021). «Machine learning applications in the oil and gas industry». Journal of Petroleum Science and Engineering, 201, 108759.
7. Al-Yami, A. S., et al. (2020). «A comprehensive review on artificial intelligence techniques in the oil and gas industry». Journal of Petroleum Science and Engineering, 194, 107471.
8. Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv:2005.14165.
9. Radford, A., et al. (2018). Improving Language Understanding by Generative Pretraining. OpenAI Technical Report.
10. Pradhan, P., et al. (2021). Applications of Natural Language Processing in Oil and Gas Industry: A Review. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology.
