2025-08-29 12:09 Новости

Доклад команды Nеdra Digital был признан одним из лучших на конференции «Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли»

На IV научно-практической конференции «Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли», проходившей с 12 по 15 августа в Астрахани, доклад команды Nedra Digital был признан лучшим в сессии «Большие языковые и мультимодальные модели для анализа и моделирования данных».

Конференция традиционно является важной площадкой для обмена знаниями между разработчиками, исследователями и отраслевыми экспертами. В этом году участники обсудили инновационные ИИ-решения для нефтяной инженерии, цифровые двойники, применение языковых и мультимодальных моделей, а также успешные кейсы внедрения аналитических систем в нефтегазовой отрасли.

Доклад команды Nedra Digital «Повышение точности сегментационных моделей с применением генеративного ИИ на примере интерпретации данных аэрофотосъёмки» представил Сергей Зайцев, руководитель группы «ИИ в геологоразведке» Nedra Digital.

«Наша технология использует генеративные ИИ-модели (Stable Diffusion XL с адаптерами LoRA и ControlNet) для автоматического создания реалистичных изображений с разметкой, что позволяет генерировать тысячи изображений в час на основе десятков опорных кадров. Использование такого решения для планирования геологоразведочных работ позволит значительно сократить финансовые затраты и время специалистов. Над проектом работала большая команда сотрудников Nedra Digital и признание экспертного сообщества — это итог наших совместных усилий.

Конференция уже не первый год становится для нас площадкой демонстрации достижений в области ИИ. Высокая оценка и живой интерес аудитории подтверждают высокий уровень компетенций нашей команды».

000

^{Выступление Сергея Зайцева. Фотография из открытого источника (https://geomodel.ru/ds25_report)}

Разработанная технология значительно повышает точность распознавания объектов на аэрофотоснимках, что особенно актуально для задач планирования геологоразведочных работ и мониторинга инфраструктуры. Внедрение генеративного ИИ позволит автоматизировать процесс анализа аэрофотоснимков (АФС), сократить подготовку данных АФС для обучения CV-моделей с 4 месяцев до нескольких дней, повысить точность интерпретации на 21,2% (по метрике IoU) и снизить затраты на планирование геологоразведочных работ до 20%.

^{Участники конференции. Фотография из открытого источника (https://geomodel.ru/ds25_report)}