Zastosowane technologie
Sztuczna inteligencja
Opis przedsiębiorstwa
Branża: Górnictwo ropy naftowej i gazu ziemnego, wytwarzanie i zaopatrywanie w energię
Wielkość: duże
Lokalizacja wdrożenia: 87-100 Toruń, ul. Chrobrego 50
Geofizyka Toruń S.A., (GT) należąca do Grupy Kapitałowej ORLEN S.A., jest dostawcą innowacyjnych rozwiązań geofizycznych, geotechnicznych, geologicznych i hydrogeologicznych w zakresie badania budowy geologicznej, na potrzeby sektora mulitenergetycznego i odnawialnych źródeł energii w kraju i za granicą. Zaawansowane rozwiązania spółki wspierają transformację energetyczną i proces przechodzenia na zieloną i alternatywną energię. Innowacyjne usługi firmy to bezinwazyjne badania, maksymalizujące wiedzę o budowie geologicznej Ziemi oraz pozwalające bezpiecznie i wydajnie wytwarzać energię. Spółka jest renomowanym międzynarodowym kontraktorem geofizycznym operującym w Europie, Afryce, Azji, na Bliskim Wschodzie oraz w Ameryce Południowej.
Opis sytuacji przed zastosowaniem technologii
Geofizyka Toruń S.A. posiadała już rozwiązania dotyczące obszaru predykcji występowania wstrząsów sejsmicznych. Jednak ze względu na pewien nieprzekraczalny poziom skuteczności posiadanego narzędzia firma postanowiła podjąć współpracę w zakresie rozwoju nowego dedykowanego oprogramowania z założeniem zwiększenia skuteczności przetwarzania danych sejsmicznych
Co zostało zrealizowane?
Wdrożono autorski moduł przetwarzania danych sejsmicznych – detekcja pierwszych wstąpień fal sejsmicznych. Moduł ten odpowiada za część całego procesu przetwarzania danych w Geofizyce Toruń, jednak cechuje się większą skutecznością niż dostępne wcześniej narzędzie. Istotne jest to, że rozwiązanie opiera się o autorskie modele sztucznej inteligencji, pozwalające na interpretację danych przez oprogramowanie w sposób bliski interpretacji przez człowieka. Moduł został zaimplementowany jako komponent ścieżki przetwarzania danych.
Jakie efekty przyniosło?
Wdrożenie modułu opracowanego przez Evorain sp. z o.o., opartego o modele sztucznej inteligencji, przyniosło wielowymiarowe efekty. Pierwszym i najważniejszym było przeniesienie do modeli AI wiedzy ekspertów Geofizyki Toruń, dzięki czemu modele AI mogę pracować i opisywać dane sejsmiczne w sposób zbliżony do ekspertów dziedzinowych. Kolejnym efektem było zautomatyzowanie długotrwałych procesów opisu danych, które może odbywać się praktycznie bez przerw i co ważne może douczać się i dążyć do jakości bliskiej ekspertom z dziedziny sejsmiki. Wykorzystanie procesorów kart graficznych to kolejne zagadnienie, którego efektem jest przyspieszenie obliczeń i czasu przetwarzania danych sejsmicznych.
