Введение
Искусственный интеллект кардинально меняет подходы к геологоразведке. В 2026 году мы наблюдаем переход от экспериментальных пилотов к промышленному внедрению AI в ключевых процессах недропользования.
Основные направления
1. Автоматическая интерпретация сейсмики
Нейросети семейства U-Net и Vision Transformer научились выделять разломы, горизонты и литологические тела на сейсмических кубах с точностью, сопоставимой с экспертной. Время интерпретации сократилось в 10–50 раз.
2. Прогноз свойств коллекторов
Модели градиентного бустинга и глубокого обучения прогнозируют пористость, проницаемость и насыщенность по комплексу ГИС с точностью R² > 0.85 на валидационных данных.
3. Генеративные модели для геомоделирования
Diffusion-модели и GAN применяются для создания множественных реализаций геологических моделей, что позволяет более корректно оценивать неопределённость запасов.
Заключение
AI не заменяет геолога, а усиливает его возможности. Специалисты, владеющие и геологией, и инструментами машинного обучения, становятся наиболее востребованными на рынке.
