Выпускники МФТИ на открытом лектории показали работу ИИ-ассистента геолога
В МФТИ провели открытую лекцию для студентов и всех желающих на тему применения генеративного искусственного интеллекта в геологоразведке. Лекцию провели выпускники Физтеха Григорий Выгон и Александр Учёнов.
Григорий Выгон — основатель компании «ВЫГОН консалтинг» с 25-летним опытом работы в энергетическом секторе России. Содокладчиком выступил Александр Учёнов — директор по развитию цифровых проектов той же компании.
Спикеры рассказали, что объёмы поисково-разведочного бурения в России сегодня снижаются. Средняя стоимость бурения растёт, а риск ошибки при оценке потенциала того или иного геологического объекта велик. Геологи тратят много времени, самостоятельно анализируя статистические данные и научные исследования. Повысить шансы геологического успеха призван специальный электронный ассистент (GeoAssistant), работающий на базе искусственного интеллекта.
Эксперты рассказали о принципах его работы и продемонстрировали её, задав ИИ-ассистенту несколько вопросов.
«Наш ассистент берёт данные для ответов не просто из интернета, где много непроверенных данных, а из конкретных геологических статей и отчётов, которые мы подобрали. Это статьи в формате PDF и качество распознавания искусственным интеллектом таких документов напрямую влияет на результат. Ассистент умеет структурировать данные при извлечении и сравнивать качество извлечения данных для различных Больших Языковых Моделей (LLM), которые он использует по выбору пользователя», — рассказал Александр Выгон.
По его словам, принципы работы ИИ-ассистента геолога можно применить и к другим сферам. Например, для изучения русской литературы. Главное использовать принцип RAG (Retrieval Augmentation Generation) — генерации ответов с учётом дополнительно найденной релевантной информации.
Простым языком, при оформлении запроса пользователя к языковой модели добавляется дополнительная информация, на основе которой он может получить более точный и полный ответ. Так, например, в случае с изучением романа «Война и мир» Льва Толстого можно прикрепить к вопросу документы со статьями критиков и сам текст произведения.
За подобными методами стоит будущее грамотного использования ИИ в любых сферах, избегающее так называемых «галлюцинаций», которыми пока страдают все языковые модели.
Спикеры рассчитают привлечь интерес студентов МФТИ к разработке подобных ИИ-ассистентов и дальнейшего совершенствования методов применения ИИ в геологии.
Автор текста: Михаил Раскин
Автор фото и видео: Михаил Раскин
В МФТИ провели открытую лекцию для студентов и всех желающих на тему применения генеративного искусственного интеллекта в геологоразведке. Лекцию провели выпускники Физтеха Григорий Выгон и Александр Учёнов.
Григорий Выгон — основатель компании «ВЫГОН консалтинг» с 25-летним опытом работы в энергетическом секторе России. Содокладчиком выступил Александр Учёнов — директор по развитию цифровых проектов той же компании.
Спикеры рассказали, что объёмы поисково-разведочного бурения в России сегодня снижаются. Средняя стоимость бурения растёт, а риск ошибки при оценке потенциала того или иного геологического объекта велик. Геологи тратят много времени, самостоятельно анализируя статистические данные и научные исследования. Повысить шансы геологического успеха призван специальный электронный ассистент (GeoAssistant), работающий на базе искусственного интеллекта.
Эксперты рассказали о принципах его работы и продемонстрировали её, задав ИИ-ассистенту несколько вопросов.
«Наш ассистент берёт данные для ответов не просто из интернета, где много непроверенных данных, а из конкретных геологических статей и отчётов, которые мы подобрали. Это статьи в формате PDF и качество распознавания искусственным интеллектом таких документов напрямую влияет на результат. Ассистент умеет структурировать данные при извлечении и сравнивать качество извлечения данных для различных Больших Языковых Моделей (LLM), которые он использует по выбору пользователя», — рассказал Александр Выгон.
По его словам, принципы работы ИИ-ассистента геолога можно применить и к другим сферам. Например, для изучения русской литературы. Главное использовать принцип RAG (Retrieval Augmentation Generation) — генерации ответов с учётом дополнительно найденной релевантной информации.
Простым языком, при оформлении запроса пользователя к языковой модели добавляется дополнительная информация, на основе которой он может получить более точный и полный ответ. Так, например, в случае с изучением романа «Война и мир» Льва Толстого можно прикрепить к вопросу документы со статьями критиков и сам текст произведения.
За подобными методами стоит будущее грамотного использования ИИ в любых сферах, избегающее так называемых «галлюцинаций», которыми пока страдают все языковые модели.
Спикеры рассчитают привлечь интерес студентов МФТИ к разработке подобных ИИ-ассистентов и дальнейшего совершенствования методов применения ИИ в геологии.
Автор текста: Михаил Раскин
Автор фото и видео: Михаил Раскин
