Когнитивное моделирование в геологии: от продуктивности палеозоя Западной Сибири до засолонения вендских коллекторов Непско-Ботуобинского свода
В.В. Колесов* (1) (1 - ООО «ОТЭКС»)
Применение методов машинного обучения и искусственного интеллекта для решения геологических задач в большинстве случае осложняется недостаточным объемом, неоднородностью и зашумленностью обучающих выборок – скважинных данных (hard data). Эти вызовы усугубляются неприемлемым для специалистов сходством прогнозирующего программного обеспечения с «черным ящиком» - системой, выдающей результаты непонятным для пользователя способом и не поддающейся контролю. Когнитивное моделирование обеспечивает технологическую основу для интерактивной работы команды специалистов различных специальностей и программ искусственного интеллекта, в значительной мере отвечая на основные психологические и профессиональные вызовы использования современных компьютерных подходов для используемых в геологии наборов данных. В докладе принципы когнитивного моделирования иллюстрируются на примере задачи прогноза продуктивности палеозоя Западной Сибири и анализа засолонения вендских коллекторов Непско-Ботуобинского свода.