2023 लेखक: Bryan Walter | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-05-21 22:25
यांडेक्स में, संगीत एल्बम एल्गोरिदम का उपयोग करके रिकॉर्ड किए जाते हैं, Google ब्रेन के वैज्ञानिकों ने अस्पष्ट तस्वीरों को चित्रित करने के लिए एक कार्यक्रम बनाया है, और तेलियों ने विज्ञान और डिजिटल कला को संयुक्त किया है। गज़प्रोम नेफ्ट ने अपने भूवैज्ञानिक डेटा के आधार पर डिजिटल कला बनाना सीख लिया है - हम डिजिटल कलाकार मैक्सिम ज़ेस्टकोव के सहयोग से कंपनी द्वारा बनाई गई परिवर्तन कला परियोजना के बारे में बात कर रहे हैं। रूस, इंग्लैंड, जर्मनी और फिनलैंड के 17 इंजीनियरों और डिजाइनरों के संयुक्त कार्य को पहली बार 6 जून को सेंट पीटर्सबर्ग इंटरनेशनल इकोनॉमिक फोरम में दिखाया गया था।
लेखकों का कहना है कि सिमुलेशन के भीतर सभी तत्वों को आभासी हवा धाराओं और यहां तक कि प्रकाश में परिवर्तन का जवाब देने के लिए प्रोग्राम किया गया है। और वस्तुओं के रंगों और आकृतियों के संयोजन को बहु-रंगीन भूवैज्ञानिक मॉडल के साथ सादृश्य द्वारा चुना जाता है जो तेल की खोज के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके बनाए जाते हैं।
डिजिटल भूवैज्ञानिक मॉडल का उपयोग खेतों में हाइड्रोकार्बन भंडार की गणना और इष्टतम तेल उत्पादन विधियों की योजना बनाने में किया जाता है। यह क्षेत्र का एक "वर्चुअल ट्विन" है, जो भूगर्भीय डेटा की एक मात्रा है जो असतत तरीके से कोशिकाओं में टूट जाती है। हमारे पास भूवैज्ञानिक डेटा का एक निश्चित सेट है - कुछ कोशिकाओं में (लेकिन सभी में नहीं) यह ध्यान दिया जाता है कि मिट्टी, पानी, गैस आदि है। तंत्रिका नेटवर्क की मदद से भूवैज्ञानिक मॉडल, निर्णय नियमों और प्रतिगमन के संयोजन आपको अज्ञात डेटा जोड़कर, खाली कोशिकाओं को भरने की अनुमति देते हैं। इसके अलावा, निश्चित रूप से, ज्ञात कोशिकाओं की संख्या और खाली लोगों की संख्या परिमाण के कई आदेशों से भिन्न होती है।
विभिन्न तरंगों (उदाहरण के लिए, ध्वनिक या विद्युत) के साथ और क्षेत्र में चालकता का अध्ययन कोशिकाओं को डेटा से भरने में मदद करता है। इंजीनियर पीछे हटने के लिए देखते हैं, जिस दर पर कंपन वापस आती है। मिट्टी में एक चालकता है, पानी में दूसरी है, और चूना पत्थर में एक तिहाई है। इसके अलावा, तंत्रिका नेटवर्क, पहले से अध्ययन किए गए भूवैज्ञानिक संयोजनों के डेटाबेस के आधार पर, पैटर्न ढूंढते हैं और चित्र को पूरा करते हैं।
इसे आसानी से एक दृश्य चित्र में अनुवादित किया जा सकता है: उदाहरण के लिए, पानी को नीले, मिट्टी - पीले, बलुआ पत्थर - ग्रे के साथ हाइलाइट किया जा सकता है।
"परिवर्तन" कला परियोजना में अनुकूलित डिजिटल मॉडल वास्तविक भौतिक घटनाओं की सभी जटिलताओं को व्यक्त करने में भी सक्षम है। कायापलट मोड में, वह प्रकृति और पदार्थ की घटनाओं के एक अंतहीन प्रतिपादन की व्यवस्था कर सकती है - उदाहरण के लिए, उत्तरी रोशनी को तरल धातु में बदल दें, और हवा के बवंडर को घास के बहुरंगी कानों में बदल दें।
"बहुत से लोग अभी भी फिल्मों से कृत्रिम बुद्धि का प्रतिनिधित्व करते हैं जहां इसे कंप्यूटर ग्राफिक्स का उपयोग करके देखा गया था। लेकिन यह सबसे जटिल प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण सरलीकरण था। अब डिजिटल उपकरण सभी वास्तविक गुणों को ध्यान में रखते हुए, नकल के बिना घटना को प्रतिबिंबित करने की अनुमति देते हैं। और हम न केवल प्रौद्योगिकियों, बल्कि डिजिटल जीवन का एक मूल दृष्टिकोण दिखाने में कामयाब रहे। 21 वीं सदी में तेल निकालने में मदद करने वाली जटिल प्रणालियाँ पहली बार आधुनिक कला के काम में तब्दील हो गई हैं,”परियोजना के विचार के बारे में गज़प्रोम नेफ्ट मैनेजमेंट बोर्ड के सदस्य अलेक्जेंडर डायबल ने कहा।
सिमुलेशन के लिए आवश्यक शक्ति 50 कंप्यूटरों के एक विशेष ग्रिड क्लस्टर द्वारा प्रदान की गई थी। मुख्य गणना NVIDIA ट्यूरिंग तकनीक के साथ 2080Ti ग्राफिक्स कार्ड पर की गई थी। कुल मिलाकर, लगभग 650,000 CUDA कोर शामिल थे। सॉफ्टवेयर के संदर्भ में, हमने सिमुलेशन और हौदिनी के पैरामीट्रिक सिमुलेशन के लिए अपने स्वयं के विकास का उपयोग किया।
उदाहरण के लिए, बहुत प्रारंभिक मॉडल के लिए एक भूकंपीय क्यूब 5-10 जीबी लेता है, और ऐसे मॉडल की अंतिम अवधारणा के लिए, 20 से अधिक की आवश्यकता होती है। प्रोग्रामिंग मुख्य रूप से पायथन में की जाती है और बैचफ्लो और अटेंशन यू-नेट लाइब्रेरी सबसे अधिक हैं अक्सर तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए, गज़प्रोम नेफ्ट ने दर्जनों जीपीयू और सैकड़ों प्रोसेसर के साथ कई शक्तिशाली कंप्यूटिंग क्लस्टर तैनात किए हैं।यह न केवल नए आर्किटेक्चर को जल्दी से बनाने की अनुमति देता है, बल्कि समानांतर में सैकड़ों और हजारों मॉडलों को प्रशिक्षित करने की भी अनुमति देता है। नवीनतम रिपोर्टों के अनुसार, कंपनी पहले ही 5 पेटाबाइट डेटा जमा कर चुकी है।
