ИИ-агент и его перспективы

Теперь порассуждаем об еще одном термине — ИИ-агент. Это уже не просто модель, которая отвечает на запрос, а цифровой помощник, способный выполнять цепочку действий более самостоятельно. ИИ-агент может получить задачу, собрать нужные данные, проанализировать их, подготовить черновик документа, проверить отдельные параметры и выдать результат. По сути, это следующий шаг от «умного ответа» к «умному исполнению». Сразу оговорюсь, что могу ошибаться в возможностях агента в нашей сфере, но если судить по другим отраслям, то скорее преуменьшаю его возможности.

В сфере инженерных изысканий это особенно интересно. Представим, что ИИ-агент получает комплект полевых материалов по объекту: журнал бурения, лабораторные ведомости, координаты выработок, геодезическую съемку, фотографии керна. Далее он распределяет данные по разделам, сопоставляет глубины и отметки, выявляет пропуски, формирует предварительные таблицы для камеральной обработки и даже готовит черновые фрагменты технического отчета. Специалист при этом не устраняется из процесса, а получает инструмент, который экономит время на рутинных операциях.

В геотехнике и изысканиях реальные примеры применения ИИ уже вполне понятны. Это автоматическое распознавание грунтов и структурных особенностей по фото керна; поиск аномалий в результатах статического зондирования; сопоставление архивных данных по соседним площадкам; обработка облаков точек и материалов инженерно-геодезической съемки; извлечение информации из старых отчетов и перевод ее в структурированную базу данных. Там, где раньше инженер тратил часы на сортировку, сверку и первичную систематизацию, ИИ может сократить этот этап до минут.

Особенно перспективно применение ИИ для инженеров-геологов. Например, анализ керна по фото может помочь быстрее выделить интервалы, требующие повышенного внимания, и предварительно классифицировать материал. При подготовке камерального отчета ИИ способен автоматически собирать сведения из журналов, лабораторных протоколов и графических приложений, формировать таблицы, проверять согласованность глубин и единиц измерения, подсказывать, где есть противоречия или недостающие данные. Это не отменяет инженерной интерпретации, но делает работу быстрее и аккуратнее.

Со временем такие технологии, вероятно, станут обычным рабочим инструментом — как когда-то стали привычными CAD-системы, GIS-платформы и цифровые тахеометры. Главное здесь в том, что ИИ не заменяет инженера, а усиливает его: берет на себя рутинную часть, ускоряет обработку больших массивов информации и помогает сосредоточиться на главном — профессиональном анализе, выводах и ответственности за результат.

Кстати, пользуясь случаем, напомню, что 19 ноября журнал «ГеоИнфо» проведет в Москве третью производственно-практическую конференцию, посвященную цифровизации и автоматизации инженерно-геологических изысканий.