Точка зрения / декабрь 2020
ИЦ МФТИ подружил физику процессов и алгоритмы ML

Тимур
Тавберидзе

генеральный директор ИЦ МФТИ
© ComNews
21.12.2020

В ноябре 2020 года исполнилось 7 лет со дня образования Инжинирингового центра Московского физико-технического института (ИЦ МФТИ) - одновременно участника и детища масштабной федеральной программы по созданию инжиниринговых центров при ведущих российских вузах, которая стартовала в 2013 году по инициативе Министерства образования и науки и Министерства промышленности и торговли РФ. Целью проекта была реализация научно-технического потенциала вузов через взаимодействие с индустрией в создании новых технологий.

Компания разрабатывает и внедряет инновационные решения для добывающих и перерабатывающих предприятий России, создавая наукоемкие программные технологические продукты для решения промысловых задач и активно развивая направление разработки в области цифровых технологий и искусственного интеллекта (AI). Генеральный директор ИЦ МФТИ Тимур Тавберидзе рассказывает о том, как решать современные отраслевые вызовы при помощи "цифры" и, главное, правильного к ней подхода.

Изначально Инжиниринговый центр Московского Физтеха создавался преимущественно с целью заказной разработки сложного инженерного программного обеспечения с высоким содержанием физики и математики прицельно для нефтегазового сектора. Суть в том, что большую часть полезных ископаемых, которые можно было легко добыть из глубин недр, уже добыли, и дальше развитие нефтегазовой отрасли связано с освоением трудноизвлекаемых запасов. При этом существующие добычные технологии исчерпывают потенциал, и отрасли нужны новые решения.

Параллельно в Центре развивалось сервисное направление по геомеханическому моделированию, дизайну и сопровождению операций по гидроразрыву пласта и ряду других. Однако со временем нам стало очевидно, что тот объем данных, которые мы получаем в процессе реализации проектов по внедрению цифровых технологий, обладает гораздо большим потенциалом для наших клиентов, чем казалось первоначально. Так и стало набирать силу "цифровое" направление работы.

Поначалу, конечно, был период проб и ошибок. Было сделано несколько "пилотов", получились не все. Мы столкнулись с неочевидными на первый взгляд проблемами: качества и полноты данных, неготовности ИТ-инфраструктуры, слабости доказательной базы экономического эффекта от цифровых технологий и рядом других. Но два проекта для одной из крупных нефтедобывающих компаний удалось реализовать успешно. Один был нацелен на восстановление качества промысловых данных, другой – в направлении computer vision – распознавал структуру промыслового объекта по петрографическому снимку породы. Оба "пилота" доказали реальную возможность получения дополнительной ценности от обработки данных с применением методов машинного обучения (ML).

Появились заинтересованные компании, пошло в рост количество проектов. Под эгидой Big Data, ML и AI направление выросло в ИЦ МФТИ в профильный Департамент цифровых технологий в индустрии, где решаются прикладные задачи нефтегазовой, горнодобывающей, металлургической и других отраслей.

В какой-то момент компании, не связанные с нефтегазом, стали интересоваться, какие есть варианты применения наших технологий в их областях. В итоге практически всю разработку Центр старается ориентировать на сквозные межотраслевые технологии: на основе гибридных подходов мы находим лучшие практики в одной отрасли и применяем их алгоритмы в других. Например, алгоритмы обработки сердечного ритма на снимке МРТ мы использовали для выявления осложнений работы скважинного насоса. Интерес заказчиков к нашим разработкам растет, и для нас это показатель движения по верному пути.

Под искусственным интеллектом люди часто подразумевают все, что связано с машинным обучением. Но это не так. AI всегда создает нетривиальное решение, которого человек прежде не видел, дает принципиально новые знания. Да, люди научились сочинять музыку и стихи, создавать фотографии людей, которых в реальности не существует, даже снимать фильмы по сценарию, который сгенерировал AI, но это все носит скорее развлекательный характер, не имея серьезного прикладного эффекта.

Это может показаться странным, но в оценке повсеместного применения AI и цифровых технологий как универсальной таблетки от всех проблем современного производства мы до сих пор остаемся изрядными скептиками. Не пытаемся культивировать среди клиентов идею гонки за цифровыми трендами или "научным глянцем", убеждать, что AI даст моментальный положительный эффект для их производств. Цель работы Инжинирингового центра МФТИ – синергетически "сдружить" физику процессов и алгоритмы ML между собой в рамках одного продукта: вначале разбираемся с процессом, который нам дается для изучения, затем накладываем на него нужную математику. Конечное решение, которое Центр предлагает клиентам, - не просто алгоритм, а цельный ИТ-продукт (приложение, веб-сервис), в основу которого "зашиты" расчетные алгоритмы.

Мы умеем делать продуктовые истории и разворачивать их в технологических ландшафтах клиентов. Например, линейка продуктов Smart DQ интегрируется на производственную площадку клиента и затем внутри ее ИТ-ландшафта разворачивается программное решение. Оно аккумулирует все данные с датчиков производственного оборудования, обрабатывает в режиме онлайн и выдает рекомендации по его оптимизации, эксплуатации и техобслуживанию".

Не все правильно понимают понятие Big Data. Мир во многом переходит на производство, управляемое интеллектуальными системами, и мы поймали за хвост этот тренд. В структуре Центра есть департамент, где с применением технологии Big Data решаются прикладные задачи нефтегазовой, горнодобывающей, металлургической и других отраслей. Наш опыт показывает, что ценность множества данных, которые компании получают в ходе деятельности, сильно занижена, а ведь это приводит к серьезным операционным издержкам. Центр предлагает решения, которые позволяют улучшить целевые показатели разработки месторождений (такие как коэффициент извлечения нефти, NPV, качество продуктов переработки нефти) без существенных инвестиций.

С помощью наших алгоритмов в области Big Data компаниям-заказчикам можно решить сразу несколько задач. Во-первых, достигнуть оптимума в подборе параметров работы производственного оборудования в зависимости от постоянно меняющихся внешних обстоятельств – таких как погодные условия, волатильность качества сырья, нестабильность заказов. Например, на нефтедобывающем заводе мы доказали наличие упущенной выгоды в плане энергопотребления в размере 5-10%.

Во-вторых, автоматизировать рутинные процессы, высвобождая тем самым драгоценное время своих экспертов, чтобы те имели возможность заниматься более сложными и интересными задачами, которые невозможно формализовать. Например, интерпретация образца породы по фотографии с микроскопа занимает обычно несколько часов, в то время как наш алгоритм делает это за несколько секунд.

В-третьих, предотвращать на производствах ситуации, которые влекут убытки – в частности, уметь предусматривать выход из строя дорогостоящего оборудования. Так, например, Центром создано интеллектуальное программное обеспечение Digital ASTRA - система предиктивной аналитики динамического оборудования, которую впоследствии интегрировали в ИТ-ландшафт морской платформы имени Владимира Филановского в Каспийском море. Поскольку эксплуатация подобных платформ для бизнеса крайне затратна, даже часовой простой оборудования чреват недобором нефти и, как следствие, влечет огромные финансовые потери. ASTRA позволяет оптимизировать техническое обслуживание оборудования через непрерывный мониторинг общего состояния всех агрегатов. Кроме того, продукт показывает "индекс здоровья" платформы: чтобы уровень добычи оставался оптимальным, операторам в режиме реального времени выдается сводка о ее состоянии в целом. Интегральная метрика аккумулирует данные, помогая избегать как перегрузок, так и недогрузок.

В-четвертых, решать задачи в области research & development практически для любого объекта, требующего исследования там, где на НИОКР нужны серьезные затраты, - например, в областях медицины и фармацевтики, в финтехе, в сельском хозяйстве. Максимизация ценности данных за счет выбора оптимального комплекса исследований – одна из наших концептуальных миссий на перспективу.

И, наконец, в-пятых – выполнить производственный план. Как бы то ни было, это остается ключевой задачей любой компании.

Помимо прочего, Центр двигается в направлении создания экосистем. Это заметный тренд, который набирает обороты в B2C-секторе. Многие крупные компании строят сегодня экосистемы для людей - от заказа еды до банковских услуг. Работает это так: в нескольких продуктах ищется некая синергия – для них создается единая среда – в этой среде начинает "жить" максимальное количество людей, которые пользуются продуктами экосистемы.

Мы планируем развивать идею экосистем в матрице B2B. В частности - тиражировать по законам B2C-рынка продукты для корпоративных клиентов из тех отраслей, где семейство разрабатываемых продуктов будет покрывать максимум функций на разных уровнях управления. В ритейле механизмы привлечения пользователей продукта уже хорошо освоены и четко работают, и идея того, чтобы относиться к B2B-пользователю так же, как и к пользователю B2C, может потенциально стать для наших ИТ-продуктов хорошим драйвером роста.

Один из векторов движения Инжинирингового центра МФТИ в сторону создания экосистем, - научиться тиражировать решения для компаний с большим количеством сотрудников. Важен сетевой эффект, поскольку практическая ценность любого приложения обеспечивается множеством его пользователей. Поэтому платформу мы делаем в виде веб-сервиса или мобильного приложения не только для эксплуатирующей стороны, но и для сервисного коммьюнити, чтобы каждый чувствовал положительный эффект от своего присутствия. Это интересно и нам с точки зрения бизнеса, и конечным пользователям.

Нас часто спрашивают: как так вышло, что небольшая молодая компания в относительно короткий срок нашла и заняла свое место на конкурентном рынке? Только-только выходя на рынок, мы прекрасно понимали, что конкуренты уже прошли часть пути, сформировав портфель реализованных проектов. Тем не менее, нам удалось найти свою нишу. Тут сыграли на руку два конкурентных преимущества.

Первое заключается в том, что мы умеем оперативно вникнуть в проблему заказчика, переложить ее на язык алгоритмов и эффективно решить. Разработки кастомизируем под конкретное производство и внедряем в реальные бизнес-процессы. Такой подход и нужен сегодня компаниям. В числе наших индустриальных партнеров и заказчиков – "Газпром", "Газпром нефть", "Новатэк", "Лукойл" и другие компании, названия которых говорят сами за себя и не требуют комментариев.

Второе преимущество - то, что Центр не "тяжеловесен", а оттого маневрен - это можно сравнить с ходом на автотрассе спорткара в обгон многотонных фур. Мы можем менять стратегический курс под запросы рынка и варьировать подходы к разработке в рамках проектов.

Все дело в людях. У нас работают штучные специалисты, и задачи они выполняют такие, у которых нет тривиальных решений. Продукты и технологии, которые мы создаем, - это каждодневный труд специалистов с компетенциями в физике, математике, прикладной информатике, численном моделировании, плюсом ко всему обладающих пониманием инженерной специфики производственных процессов.

Около половины коллектива ИЦ составляют выпускники МФТИ. Физтех - это мировой бренд, мы - часть Физтеха, а креативное мышление ребят – наш бесценный нематериальный актив. Да, мы боремся за будущих сотрудников с ведущими нефтегазовыми компаниями, но у нас есть туз в рукаве. Часто, попадая в крупную компанию, становишься "винтиком" в системе, ограниченным в росте и доступе к новым задачам. В Центре круг решаемых вопросов настолько широк, и они подчас настолько нестандартные, что за достаточно короткий срок вчерашний студент может "пробежать" путь до хорошего специалиста и даже до эксперта. Участие в наших проектах придает колоссальный вес его резюме. При этом Центр нисколько не ограничивается в подборе кадров одним лишь Физтехом. В этом отношении мы абсолютно открыты.

Мы - одна из самых успешных спинофф-компаний МФТИ, и наша стратегия напрямую завязана на стратегии устойчивого развития Физтеха как инновационного университета мирового уровня.

Сегодня компаниям нужны не просто отдельные инструменты для решения текущих проблем, а конкретные внятные результаты. Поэтому наша задача на перспективу заключается, прежде всего, в развитии сервисов на базе наших цифровых решений в тандеме с еще одним спин-оффом МФТИ – ООО "Физтех Геосервис", которое успешно коммерциализирует разрабатываемые в Центре технологии и внедряет их в практику. Кроме того, мы планируем активно продвигать свои решения на глобальном рынке: к ним уже есть интерес со стороны иностранных нефтяных и сервисных компаний, работающих на активах Ближнего Востока и Южной Америки. Мы понимаем, как будем развиваться завтра и послезавтра. Остается только поступательно двигаться к цели.