Бородатые романтики с молотками, уходящие в тайгу «по колено в комарах», — таким портрет геолога остается в массовом сознании. Сегодня за их спинами стоит незримый помощник, способный переработать горы данных быстрее любой экспедиции. Искусственный интеллект уверенно входит в геологию. Однако век высоких технологий он обнажил и проблему архаичную: уникальные образцы пород, добытые советскими первопроходцами за десятилетия изучения Сибири, рискуют навсегда исчезнуть вместе с уходящим поколением исследователей. Сможет ли «цифра» спасти это наследие, предотвратить новые Северо-Муйские тупики при освоении территорий и есть ли в Академгородке силы вновь стать локомотивом для реального сектора? Об этом в интервью Сиб.фм рассказал генеральный директор компании «Дата Ист», руководитель Новосибирского отделения РГО, кандидат геолого-минералогических наук Вячеслав Ананьев.

— Вячеслав Александрович, сегодня много говорят об искусственном интеллекте, о том, как он облегчает рабочие задачи. В чем проявляется его помощь в геологии?

— История с искусственным интеллектом — это история современная. Десятилетия назад массовое использование нейросетей или больших языковых моделей было трудно представить. Сейчас же они входят в обиход, и все отрасли знания пересматривают свои подходы.

В геологии одна из главных и сложнейших задач — узнать, из чего состоит наша Земля. Изначально геология была наукой поисковой: где найти полезные ископаемые, залежи пластов нефти, потому как человечество всегда нуждалось в ресурсах, которые хранит наша планета. Позже встал вопрос об их происхождении, то есть началось постепенное планомерное движение от вопроса «Где искать что-то конкретное» к вопросу «Как образуется то, что мы ищем». С началом развития вычислительных технологий получила развитие сейсмотомография, которая позволяет «просвечивать» планету. Это метод позволяет изучать глубинные области нашей планеты, подтверждать гипотезы строения Земли.

До сегодняшнего времени вычислительные технологии в основном использовались в геофизике и наиболее часто помогали ответить на вопрос, а есть ли нефтеносный слой в том месте, где собираются бурить скважину.

Но методы Искусственного интеллекта сегодня демонстрируют гораздо более широкие возможности и области применения. Можно рассматривать два основных направления. Первое — это продвинутый ассистент, мощная информационная поддержка, которая помогает обрабатывать гигантские объёмы геологических данных, которые мы получаем из собранных образцов, керна, результатов опробования. Это база знаний, которая всегда под рукой.

Второе, более сложное применение — экспертно-аналитическое. Например, есть древние существа — трилобиты. Раньше палеонтолог-эксперт по морфологическим особенностям панциря определял вид трилобита и, соответственно, возраст породы. Сейчас самообучающаяся система ИИ способна делать это быстрее и точнее, значительно ускоряя анализ. В геологии сбор материала — это только полдела, самая дорогая и длительная часть — его обработка. ИИ в роли справочника и эксперта-аналитика даёт серьёзный прорыв в скорости и точности получения актуальной и достоверной информации о геологическом строении исследуемого участка земной коры. Методы Искусственный Интеллекта наиболее эффективны там, где требуется обработать большое количество фактического материала, победить вечную рутину обследования множества мелких деталей.

— Поговорим о цифровых технологиях в геологии. Как они помогают определить безопасность недр?

— Цифровые технологии — это помощник современного геолога. Сама по себе цифровизация в данном контексте — это создание цифровой модели объекта или процесса, на основе уже имеющихся знаний и визуальных представлений. А геология часто сталкивается с неизвестным. Изучение глубинных областей Земли — это во многом гипотезы, почти мифология. Но цифровые методы также применимы и там, где мы имеем только фрагментарное представление об объектах исследования, но объединяя фрагменты информации в едином цифровом пространстве, мы получаем возможность строить прогнозы и гипотезы.

Это позволяет избежать многих неприятных моментов, например, в горнодобывающей промышленности. Например, заводнение карьеров и шахт, аварии при бурении, когда одна скважина попадает в зону другой, или выбросы опасных газов. Имея реалистичную 3D-модель недр, совместив разнородные данные, мы можем заранее выявить опасные тектонические зоны или места скопления газов, выбрать не только безопасный способ добычи, но и безопасный метод исследования территории.

— Как цифровые технологии влияют на пространственное развитие территорий?

— Под пространственным развитием я понимаю освоение территории человеком. Проблемы пространственного развития, основанные на недостаточных геологических знаниях или игнорировании таких знаний, приводят к существенным экономическим и временнЫм потерям. Ярчайший пример — строительство Северо-Муйского тоннеля на БАМе. Это зона мощных разломов, серьёзной тектонической и сейсмической активности, которая характеризуется не только специфическими горными породами, образующимися в результате механического разрушения, дробления, перетирания и химического изменения, но и динамически нестабильное пространство. Проходка тоннеля стала сложнейшей технической задачей и надолго затормозила освоение региона.

Этот участок железной дороги должен был соединить места с развитой промышленностью с разведанными месторождениями полезных ископаемых, в том числе редкоземельных металлов, золота, платины, меди и так далее и тем самым предоставить возможность более устойчивого экономического развития. И если бы на момент проектирования все геологи и инженеры могли вложить свои знания в единую цельную цифровую модель на одной геоинформационной платформе, многих проблем удалось бы избежать. Полнота информации даёт возможность принимать правильные и быстрые решения для развития территорий.

— Поговорим о наследии Академгородка. Какую роль он сыграл в развитии цифровых технологий в мире и может ли он снова стать центром цифрового развития реального сектора, как в 70-е? Что для этого нужно?

— Думаю, не будет преувеличением сказать, что первый программист в Советском Союзе — это академик Андрей Петрович Ершов. Он создал в Академгородке Вычислительный центр, и его работы заложили основу Сибирской школы программирования. Благодаря этому мощному импульсу, соседние институты, далёкие от информатики, открыли для себя преимущества ЭВМ. К концу 80-х у нас была целая когорта учёных, умеющих программировать для решения своих научных задач.

А с появлением персональных компьютеров на базе многих научных институтов среди научных сотрудников стали образовываться инициативные группы разработчиков программного обеспечения. В последствие стали возникать коммерческие компании, ныне известные далеко за пределами нашей страны. Люди, работающие в Microsoft, Google, Apple и занимающие там ведущие позиции, вышли в том числе и отсюда. Они получили базовое образование в НГУ — прежде всего по математике и программированию, а затем, будучи студентами на практике в научных институтах, научились писать тематические специализированные программные продукты.

Для меня, как для геолога, не составило труда перейти от геологического картирования к термодинамическому моделированию, а затем и к созданию ПО. База, заложенная университетом и институтами СО РАН, оказалась настолько мощной, что позволяет произрастать талантам в любой сфере.

Сейчас мы просто остановились в инвестициях. Технопарк — прекрасное начинание, но на нём нельзя останавливаться. В Академгородке волшебным образом сложились все условия, чтобы сохранять, развивать эту индустрию и двигаться дальше. Надо просто больше средств вкладывать сюда.

— В заключении коснемся темы сохранности ранее накопленного материала из экспедиций. Как цифра может помочь сохранить образцы, керн, результаты анализов? Насколько эта проблема остра?

— Это больной вопрос, я бы сказал. Если к книжным библиотекам относятся трепетно и переводят документы и фолианты в цифру, то с фактическим материалом исследований, в том числе в геологии, системно практически никто не работает. Минприроды немного проводило работу по отраслевым институтам: отчёты сканировали. Но это просто фотокопии, создание «слепка» изображения, а не базы данных. Я считаю, это неправильный подход.

Геологическая информация уникальна тем, что она всегда имеет пространственную привязку — координаты места находки или взятия образца. Современные геоинформационные платформы позволяют не просто хранить, но и структурировать эти данные, создавая базы знаний для будущего анализа.

Сбор нового материала сегодня безумно дорог. А в подвалах институтов у нас хранятся образцы, собранные ещё нашими дедами в 60-е и 70-е годы по всей Сибири и Дальнему Востоку. Люди, которые это собирали и описывали, уходят, и, если мы промедлим, мы потеряем последнюю ниточку с этим прошлым. Нужно как можно быстрее создавать цифровые двойники этих материалов. Это не только сохранит их, но и сделает доступными для исследователей, позволит получить новые знания, сэкономив колоссальные средства и время, которые пришлось бы тратить на повторное изучение.