Об этом сообщила пресс-служба TNF.
В период турбулентности на нефтегазовом рынке появился запрос на качественное и оперативное прогнозирование стоимости природных ресурсов.
Ответить на него постарались участники Хакатона Нейронефть со всей России.
Конкурс организован в формате Хакатона: свои программные продукты участники создали за 5 дней, в онлайн-формате.
Заявки подали 58 команд из:
- г. Москва;
- г. Санкт-Петербург;
- г. Казань;
- г. Ижевск;
- г. Сочи;
- других городов.
Презентация состоялась на стенде Тюменской области на Выставке инноваций ТЭК.
Участники разработали программный продукт для анализа и прогноза курса нефти марки Brent к доллару США.
По мнению организаторов мероприятия, такие программные продукты помогут аналитикам более точно спрогнозировать стоимость нефти.
Возможно, по итогам Хакатона найдутся компании, которые заинтересуются разработкой участников и уже будут работать с ними напрямую.
Для разработчиков же участие в TNF - хорошая возможность заявить о себе.
По словам IT-специалистов, создать готовую нейросеть за столь короткий срок сложно.
При создании нейросети они ориентировались на динамику ценообразования за прошлые годы, экономические и политические события.
У кого это получилось лучше всего, станет известно через год: 22 сентября 2021 г. на следующем форуме подведут итоги конкурса.
До февраля 2021 г. участники по желанию смогут доработать свои проекты.
Победителем же 1го этапа конкурса стала команда из г. Тюмень Blockchain Industrial Alliance, разработчики набрали 103 балла.
На 2м месте - программисты из г. Санкт-Петербурга DatаScientists.
3е место завоевала команда Neftegaz Engineering из г. Тюмень.
4ми стала команда Кухни системного анализа, участники которой представляют г. Тюмень, г. Чебоксары и Германию.
5е место досталось команде First in 21th из г. Тюмень.
Искусственная нейросеть - математическая модель, основанная на принципе действия клеток нервной системы.
Множество простых процессоров обмениваются сигналами, образуя плотную сеть взаимосвязей - систему, которая в состоянии не просто выявить сложные зависимости между входными данными и выходными, а обобщить их.
От вычислительного алгоритма нейросеть отличает обучаемость: их можно научить распознавать текст и голос, играть в игры, прогнозировать рост или падение цен на фондовом рынке и т.д.
На данный момент нейросети активно внедряются в ТЭК.
Они применяются для определения и прогнозирования электроэнергетических потерь, и колебаний спроса на электроэнергию, что повышает эффективность энергосбытовых компаний.
В атомной энергетике нейросети могут помочь провести анализ важных систем безопасности АЭС с помощью моделирования аварии.
До 2021 г. власти ХМАО намерены начать использовать нейросеть для оперативного мониторинга рисков разливов нефти.
Развитие нейросетей может быть особенно актуальным в рамках реализации проекта Минэнерго - Цифровая энергетика.
Автор: А. Чижевский
