Сергей Кузнецов

Редактор

Вдохновение данными: технологии в творчестве

В «Яндексе» с помощью алгоритмов записывают музыкальные альбомы, ученые из Google Brain создали программу для дорисовки нечетких фотографий, а нефтяники совместили науку и цифровое искусство. «Газпром нефть» научилась делать диджитал-арт по своим геологическим данным — речь идет про арт-проект «Трансформация», созданный компанией в коллаборации с диджитал-художником Максимом Жестковым. Совместную работу 17 инженеров и дизайнеров из России, Англии, Германии и Финляндии впервые показали на Петербургском международном экономическом форуме 6 июня.

Авторы говорят, что все элементы внутри симуляции запрограммированы реагировать на виртуальные потоки ветра и даже изменение света. А сочетания цветов и форм объектов подобраны по аналогии с разноцветными геологическими моделями, которые создаются с помощью нейросетей для поиска нефти.

Цифровая геологическая модель используется при подсчете запасов углеводородов на месторождениях и планировании оптимальных способов нефтедобычи. Это «виртуальный двойник» месторождения, который представляет собой объем геологических данных, разбитых дискретным образом на ячейки. У нас есть некоторый набор геологических данных — в каких-то ячейках (но не во всех) отмечено, что там залегает глина, вода, газ и так далее. Геологическая модель с помощью нейросетей, ансамблей решающих правил и регрессий позволяет заполнить пустые ячейки, дополнив неизвестные данные. При том, разумеется, количество известных ячеек и количество пустых различаются на многие порядки.

Заполнить клетки данными помогает изучение проводимости вдоль и вглубь месторождения различных волн (например, акустических или электрических). Инженеры смотрят за отдачей, скоростью возвращения вибрации. У глины проводимость одна, у воды — другая, у известняка — третья. Далее нейросети на основе баз данных уже изученных геологических сочетаний находят закономерности и достраивают картину.

Это легко перевести в визуальную картину: к примеру, голубым цветом можно подсветить воду, желтым — глину, серым — песчаник.

Адаптированная цифровая модель в арт-проекте «Трансформация» тоже способна передавать всю сложность реальных физических явлений. В режиме метаморфоз она может устраивать бесконечный рендер явлений природы и материй — к примеру, превращать северное сияние в жидкий металл, а вихри ветра в разноцветные колосья травы.


«Искусственный интеллект многие до сих пор представляют по фильмам, где он был визуализирован с помощью компьютерной графики. Но это было значительное упрощение сложнейшего процесса. Сейчас цифровые инструменты позволяют без имитаций отразить явление с учетом всех реальных свойств. И нам удалось показать не просто технологии, а оригинальный взгляд на цифровую жизнь. Сложные системы, которые помогают добывать нефть в 21 веке, впервые преобразились в произведение современного искусства», — сказал об идее проекта член правления «Газпром нефти» Александр Дыбаль.

Необходимые мощности для симуляции обеспечил специальный грид-кластер из 50 компьютеров. Основные вычисления происходили на видеокартах 2080Ti с технологией NVIDIA Turing. В общей сложности было задействовано около 650 000 CUDA ядер. Что касается программного обеспечения, то использовались собственные разработки для параметрического моделирования симуляций и Houdini.

Для примера, сейсмический куб для самой начальной модели занимает 5-10 Гб, а для финального концепта таких моделей необходимо более 20. Программирование в основном ведется на Python и для разработки нейросетей чаще всего используется библиотека BatchFlow и Attention U-Net.

Для обучения моделей в «Газпром нефти» развернуто несколько мощных вычислительных кластеров с десятками GPU и сотнями процессоров. Это позволяет не только быстро создавать новые архитектуры, но и параллельно обучать сотни и тысячи моделей. По данным последней отчетности, всего в компании накоплено уже свыше 5 петабайт данных.

Ранее в этом блоге

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.