10 июля 2025
Искусственный интеллект в геологоразведке
Текущие вызовы в геологоразведке
Современная геологоразведка сталкивается с рядом серьёзных ограничений, которые сдерживают эффективность поиска полезных ископаемых. Одной из ключевых проблем остаётся высокая стоимость и длительность полевых исследований. Организация экспедиций, буровые работы, отбор проб и их последующий анализ требуют не только значительных финансовых вложений, но и времени. При этом даже тщательно спланированные проекты нередко заканчиваются безрезультатно, не принося ожидаемых данных о ресурсной базе.
Ситуацию усложняет и то, что традиционные методы разведки во многом опираются на ограниченный набор геологических моделей и экспертных гипотез. Это снижает предсказуемость результатов. Ошибки в интерпретации данных, недооценка геологических рисков или неверно выбранные участки для бурения могут привести к потере времени и средств. В условиях, когда растёт спрос на точность и обоснованность решений, такие методы оказываются недостаточно надёжными.
Дополнительным барьером становится ограниченность доступа к труднодоступным регионам. Перспективные месторождения всё чаще находятся в районах с суровыми климатическими условиями, сложным рельефом или отсутствием инфраструктуры. Работа в таких локациях требует особой подготовки, значительных затрат на логистику и часто сопряжена с рисками для здоровья персонала и окружающей среды. В некоторых случаях проведение классических изысканий в принципе становится невозможным.
Все эти факторы усиливают давление на отрасль и делают очевидным запрос на новые, более эффективные подходы. Именно в этой точке всё чаще звучит ответ – искусственный интеллект.
Возможности применения искусственного интеллекта
Искусственный интеллект открывает принципиально новые возможности для геологоразведки, позволяя работать с огромными массивами данных и находить закономерности, которые раньше ускользали от специалистов. Применение ИИ становится особенно актуальным там, где классические методы теряют эффективность.
Одна из ключевых сфер – обработка геофизических и геохимических данных. Такие данные собираются в больших объёмах, но из-за своей разрозненности и сложности требуют значительных усилий для интерпретации. Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять скрытые связи между различными параметрами – например, магнитной восприимчивостью, плотностью пород и концентрацией элементов. Это ускоряет выделение аномалий и повышает точность предварительных оценок. Яркий пример – компания KoBold Metals, которая использовала ИИ для анализа геологических данных и обнаружила крупное месторождение меди в Замбии. Успех был настолько впечатляющим, что компания привлекла $537 млн инвестиций в раунде серии C для расширения разведки и разработки месторождения.
Не менее значимо применение ИИ в интерпретации спутниковых и сейсмических изображений. Современные нейросети способны анализировать десятки тысяч сейсмограмм, избавляя специалистов от рутинной и трудоёмкой работы. Это позволяет не только значительно ускорить анализ, но и исключить влияние человеческого фактора, повышая объективность оценки. Именно такой подход реализовала «Роснефть», разработав алгоритм, который в 10 раз сокращает время первичной обработки сейсмических данных. Новый инструмент успешно прошёл испытания на реальных объектах компании в Восточной Сибири, сократив время работы с 80 до 7 часов.
Ещё одно перспективное направление – моделирование залежей и прогнозирование минеральных ресурсов. Алгоритмы способны анализировать исторические данные по месторождениям, учитывать геологическую структуру региона, свойства пород, геофизические сигналы и эксплуатационные параметры скважин. На базе этих данных ИИ строит трёхмерные модели и помогает прогнозировать новые участки с высокой вероятностью наличия ресурсов. Такой подход применяет «Газпром нефть», чья нейросеть обнаружила дополнительные залежи углеводородов в Ханты-Мансийском автономном округе и Томской области. Благодаря машинному обучению были обработаны данные более чем с 1000 скважин, что позволило выявить запасы в объёме не менее 100 тысяч тонн нефти на уже действующих месторождениях без необходимости развёртывания новой инфраструктуры.
Ограничения и риски
Несмотря на впечатляющие успехи в применении искусственного интеллекта в геологоразведке, технология по-прежнему сталкивается с рядом ограничений, которые нельзя игнорировать. Один из главных вызовов – ограниченность обучающих данных для узкоспециализированных геологических сценариев. Алгоритмы машинного обучения требуют массивов хорошо размеченной информации, однако в реальности многие участки имеют уникальную структуру, не имеющую аналогов в доступных датасетах. Это снижает точность предсказаний в сложных или малоизученных регионах.
Качество и достоверность исторических данных также напрямую влияют на результат работы ИИ. Если в исходной информации содержатся ошибки, пробелы или неточные метки, модель будет воспроизводить эти искажения в своих прогнозах. Особенно это критично для старых архивов, где данные собирались вручную и зачастую без единой методологии. В таких случаях ИИ не исправляет ошибки прошлого, а лишь механически их повторяет.
Ещё один серьёзный вопрос – это проблема так называемого «чёрного ящика». Современные нейросети не дают пользователю возможности понять, каким образом был сделан тот или иной вывод. Для задач разведки, где ставки высоки, а решения должны быть обоснованы, это может стать препятствием для внедрения. Специалистам и инвесторам требуется не только результат, но и объяснение, а ИИ не всегда способен его предоставить в приемлемой форме.
Наконец, на повестке стоит и этическая сторона вопроса. Кто несёт ответственность в случае, если ИИ дал ложный прогноз, повлёкший за собой финансовые потери или риск для людей и окружающей среды? Учитывая, что ИИ всё чаще включается в процесс принятия решений, этот вопрос требует регулирования. Без понятных рамок и механизмов контроля доверие к технологии может быть подорвано, особенно при масштабных и дорогостоящих проектах.
Будущее в совместной работе
Искусственный интеллект уже доказал свою ценность как мощный инструмент повышения эффективности в геологоразведке. Он помогает обрабатывать данные быстрее, точнее выявлять закономерности и снижать риски при принятии решений. Однако важно понимать: ИИ – это не замена профессионального суждения, а его усиление. Настоящая эффективность достигается тогда, когда технологии работают в связке с опытом и интуицией специалистов.
Поэтому будущее отрасли – за гибридными подходами, где аналитика ИИ дополняется экспертной оценкой, а ключевые решения принимаются в диалоге между человеком и алгоритмом. Такой формат позволяет не только минимизировать ошибки, но и развивать новые стандарты в управлении геологическими рисками.
Вместе с тем, для полноценной интеграции ИИ необходимо развивать инфраструктуру открытых и достоверных данных, особенно в малоизученных регионах. Без широкого доступа к качественным геологическим архивам алгоритмы неизбежно будут ограничены в своих возможностях. Также требуется больше исследований – как прикладных, так и фундаментальных – чтобы лучше понять пределы применимости ИИ и выработать этические, юридические и технологические рамки для его использования в геологоразведке.
Узнать больше о ключевых трендах и решениях вы сможете на предстоящих отраслевых конференциях
Как адаптироваться к переходу на отечественные технологии, повысить устойчивость бизнеса и внедрить передовые практики в условиях меняющегося рынка? Ответы на эти и другие вопросы прозвучат уже 15–16 октября на конференции-выставке AI Innovation Tech Days эксперты, разработчики и лидеры компаний обсудят новейшие технологические решения, инструменты повышения эффективности и пути усиления конкурентоспособности.