Image default
Нейросети

Ученые считают, что ИИ станет ключевым инструментом освоения Арктики

Такой прогноз дал профессор Высшей школы производственного менеджмента Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ), председатель Экспертного совета по вопросам развития АЗРФ при Комитете по внешним связям Санкт-Петербурга Алексей Фадеев.

В беседе с корреспондентом РИА Новости он высказал мнение, что из-за суровых условий, дефицита людей и дороговизны логистики, ИИ станет ключевым инструментом освоения региона. По его словам, значительная часть ледоколов и грузовых судов будет оснащена системами «автономного принятия решений».

«Полностью беспилотные суда будут составлять около 10−15% флота, но ИИ-помощники будут стоять на 90% всех новых судов», — отметил он. По прогнозам ученого, к этому же времени анализ сейсмических данных с помощью нейросетей ускорится в десятки раз; ИИ будет обрабатывать до 80% всего объема первичных геофизических данных.

«Освоение Арктики перестало быть простым в технологическом отношении: процесс требует от науки и производства создания целого ряда принципиально новых технических средств, а технологии освоения по своей сложности сопоставимы с технологиями освоения космоса и нанотехнологиями», — добавил эксперт.

При этом он обратил особое внимание на то, что многие энергетические корпорации взяли курс на цифровизацию своей деятельности: создаются цифровые двойники, используется 3D-печать, реализуются методы когнитивной геологоразведки (геологические решения принимаются на основе цифровой интерпретации множества получаемых данных), а на месторождениях работают беспилотные летательные аппараты, роботизированные буровые установки и подводные комплексы, обеспечивающие добычу.

Читать далее:
«Яндекс Погода» подготовила с помощью ИИ прогноз на вторую половину лета

Похожие записи

СМИ рассказали об угрозе ядерной безопасности со стороны искусственного интеллекта

admin

Россиянам назвали профессии, которые не заменит ИИ

admin

Google представила прорывную технологию TurboQuant для сжатия моделей

admin