Home
К проектам
ПАО "Татнефть" июнь 2024 г. – сентябрь 2026 г.

Цифровая палеонтология

AI + палеонтология: прогноз залежей по ископаемым: программное обеспечение использует компьютерное зрение для анализа ископаемых остатков и построения стратиграфических моделей

Технологии:

  • FastAPI
  • React
  • PyTorch
  • OpenCV
  • PostgreSQL
  • Redis
  • Kafka
  • S3 ClickHouse
  • Python
  • JavaScript

Статистика

  • 0%

    Точнее цифровых аналогов

  • 0%

    Точнее оценок экспертов

  • 0%

    Точность идентификации

Проблемы

  • Отсутствие единого стандартизированного алгоритма для распознавания ископаемых остатков
  • Высокая вариативность форм, размеров и текстур ископаемых остатков усложняет их автоматическое определение
  • Недостаток размеченных данных для обучения модели машинного обучения
  • Ошибки в распознавании редких или плохо сохранившихся образцов
  • Высокая сложность многомерного анализа структуры ископаемых комплексов
  • Отсутствие интеграции данных с существующими геологическими моделями
  • Необходимость учета множества факторов (морфология, химический состав) при расчете индексов
  • Недостаток автоматизированных инструментов для составления стратиграфического заключения
  • Сложность адаптации системы к различным форматам данных (LAS, SEG-Y и др.)
  • Отсутствие удобных инструментов визуализации для специалистов-геологов
  • Необходимость валидации модели на больших объемах геологических данных
  • Долгое время обработки данных без оптимизации вычислений

Решение

Система с ML-моделью, обученной на палеонтологических данных, для автоматического распознавания, визуализации и построения стратиграфических профилей.

  • Автоматическое распознавание ископаемых с выделением контуров
  • Второй пример работы алгоритма на другом образце

Результат

  • Автоматизация идентификации ископаемых остатков

  • Повышение точности стратиграфического анализа

  • Визуализация данных и построение палеонтологических планшетов

  • Формирование комплексных биостратиграфических заключений