Уроки настоящего: «недренные технологии» и обучение с подкреплением

Участники проекта познакомятся как с технологиями, применяемыми при разработке и обустройстве месторождений, так и с методами искусственного интеллекта, которые позволяют упростить, удешевить и ускорить данный процесс. Также будет предоставлена возможность решить одну из важных задач разработки месторождения — задачу планирования размещения нерегулярного фонда скважин с учетом особенностей местности. Данная задача носит практический характер, однако знания, полученные в ходе ее решения, могут быть применены вами при решении большого количества самых разных задач: от компьютерных игр до создания персонализированных диалоговых и рекомендательных систем.

Лекции

Лекция «Методы машинного обучения в нефтегазовой отрасли» посвящена применению методов машинного обучения в нефтегазовой отрасли, а также особенностям и сложностям, с которыми приходится сталкиваться в процессе. В результате вы получите представление о том, как и какие методы машинного обучения применяются для решения сложных и нестандартных промышленных задач.

Спикер: Шпильман Алексей Александрович, научный руководитель Ассоциации «Искусственный Интеллект в Промышленности»
 

Лекция «Методы обучения с подкреплением» посвящена методам, которые помогут вам решить предлагаемую задачу, а именно методам обучения с подкреплением. В последние годы данная область активно развивалась и находила новые применения в решении различных сложных задач оптимизации. Вы узнаете, что такое обучение с подкреплением, какие задачи оно умеет решать и как применить его для задачи размещения нерегулярного фонда скважин в гидродинамической модели нефтяного месторождения.

Спикер: Свидченко Олег Анатольевич, главный аналитик данных Ассоциации «Искусственный Интеллект в Промышленности»

Проектная задача

Участникам проекта предоставлена упрощенная симуляция ГДМ и интерфейс взаимодействия с ней на языке программирования Python. Данная симуляция, несмотря на свою простоту, позволяет предсказать изменения содержания нефти в определенных участках месторождения с учетом пористости грунта, его проницаемости, а также глубины залегания нефти и размера подземного резервуара. Кроме того, данная симуляция позволяет оценить количество извлеченной нефти за заданный промежуток времени, а также стоимость размещения скважины на заданном участке.

Используя эту симуляцию, а также процедурно генерируемые участки месторождений, предлагается реализовать алгоритм, который будет наилучшим возможным способом размещать скважины с учетом сроков их введения в эксплуатацию.

Опыт решения данной задачи позволит на практике познакомиться с различными алгоритмами планирования и методами обучения с подкреплением, которые в дальнейшем могут быть применены вами при решении множества других задач.

Чтобы присоединиться к проекту «Уроки настоящего» руководитель студии — школьник-старшеклассник, желающий создать студию и самостоятельно собравший команду от 5 до 7 школьников 7–11 классов, — подает заявку на сайте scienceclass.sirius.ru и прикрепляет к ней согласие директора образовательного учреждения на организацию студии.

Заявки принимаются в течение всего учебного года (до 15 апреля 2023 года), но чем раньше студия присоединится к проекту, тем больше задач сможет решить и больше шансов будет на получение сертификата по итогу проекта.

После регистрации и одобрения заявки на платформе «Сириус.Курсы» участникам станут доступны материалы текущего цикла: подробное описание цикла, материалы лекций и онлайн-консультаций, материалы для дополнительного изучения, формулировка проектной задачи и план ее реализации, критерии и формат сдачи работ.

Если вы не успели решить задачи текущего цикла, не расстраивайтесь, продолжайте участвовать в проекте: новые задачи от компаний–партнеров появляются каждый месяц, до апреля включительно.

Выбирайте любую из предложенных задач и решайте в своих студиях! Желаем удачи!