XV Kongres Naftowców i Gazowników
AI w inżynierii
wiertniczej
XV Kongres Naftowców i Gazowników
Polski Kongres Naftowy i Gazowniczy 2026
Warszawa · 21–22 października 2026
Projekt Superwiertnik
AI w inżynierii
wiertniczej
Badania, własne modele i zastosowania
Wiśniowski
Ziaja
Skrzypaszek
Toczek
Kowalski
Praca inżyniera
Gdzie AI może pomóc?
Gdzie AI
może pomóc?
W dokumentacji, przygotowaniu danych
i sprawdzaniu założeń.
Zaczynamy od odpowiedzi, którą inżynier może sprawdzić.
Zespół AGH
Łączymy wiertnictwo i AI
Wiedza inżynierska
Wiertnictwo
Warunki pracy, parametry
i ocena poprawności wyniku.
Własne zaplecze
AI
Modele, dane do uczenia
i testy odpowiedzi.
Sprawdzamy, czy model pomaga
rozwiązać konkretny problem inżynierski.
Jak pracujemy
Dokumenty, uczenie i obliczenia
Model czyta wskazane dokumenty
Odpowiedź można odnieść do konkretnego fragmentu.
Uczymy go na przykładach z branży
Sprawdzamy, jak uczenie zmienia odpowiedzi.
Łączymy go z narzędziami inżynierskimi
Obliczenia mają jawną metodę i kontrolę jednostek.
Własna serwerownia
Wyciskamy maksimum z własnych kart
karty Tesla V100 · trzy węzły GPU, wszystkie w pracy
Duży model na 8 kartach
DeepSeek V4.1-Flash · ponad 500 mld parametrów
Zaplecze Superwiertnika
8 kart · model 27B, dokumenty i obliczenia
Obliczenia deterministyczne
8 kart · ZX Spectrum
blisko 530tokenów na sekundę łącznie
1 mlntokenów kontekstu
2021rocznik kart
Bez chmury: dokumenty i modele zostają u nas.
Obecne prace
Testujemy i szkolimy duże modele
Jeden z badanych modeli
DeepSeek
V4.1-Flash
552 mldparametrów sieci głównej
tokenów, czyli fragmentów tekstu,
które model może uwzględnić naraz.
Badamy odpowiedzi oparte
na obszernej dokumentacji.
Na pięcioletnich kartach uruchomiliśmy model z ponad pół biliona parametrów. Sądzimy, że to wynik, który trudno pobić.
Wyniki dalszego eksperymentu dotyczą modelu Qwen, ocenianego osobno.
Pokaz na żywo · 1 z 2
Serwerownia i modele
Panel C64
Serwerownia
i modele
Sprawdzamy, co jest uruchomione
i jak korzysta z zasobów.
Węzły i karty GPU
Instancje modeli
Pamięć, obciążenie, historia
Po pokazie: jak przygotowujemy
wiedzę dla Superwiertnika.
Odpowiedzi z dokumentów
Pytamy model. Sprawdzamy źródło.
Pytanie
inżyniera
Czego potrzebujemy
do rozwiązania zadania?
Fragmenty
dokumentów
System wyszukuje treści
związane z pytaniem.
Odpowiedź
ze źródłami
Inżynier może otworzyć
przywołany fragment.
Samo wskazanie źródła nie dowodzi jeszcze poprawności odpowiedzi.
Materiał do uczenia
Uczymy na przykładach z dokumentacji
przykładów w pierwszym
eksperymencie
Z fragmentów dokumentacji technicznej.
Są generowane automatycznie i filtrowane.
Czy uczenie pomaga odpowiedzieć
i poprawnie wskazać źródło.
Uczenie modelu
Po uczeniu sprawdzamy odpowiedzi
Przygotowanie przykładów
Dokumenty, pytania i oczekiwane odpowiedzi.
Uczenie modelu
Dostosowanie jego zachowania do zadań z branży.
Osobny test
Porównanie odpowiedzi przed uczeniem i po nim.
Zakończenie treningu to początek oceny przydatności.
Pierwszy eksperyment
Czy uczenie rzeczywiście pomaga?
Przed uczeniem
Model korzystający
z dokumentów.
Po uczeniu
Ten sam model po treningu
na przykładach z branży.
Te same pytania.
Te same fragmenty dokumentów.
Porównujemy odpowiedzi.
Rzeczywisty przebieg uczenia
Model uczy się. Czy odpowiada lepiej?
Model lepiej dopasował się do materiału treningowego.
Jakość odpowiedzi
sprawdzamy
w osobnym teście.
Pokaz na żywo · 2 z 2
Superwiertnik w działaniu
Panel Superwiertnik
Superwiertnik
w działaniu
Od przygotowanych przykładów
do odpowiedzi z dokumentów.
Stan przygotowania danych
Pytanie do dokumentacji
Odpowiedź i wskazane źródła
Po pokazie: ocena odpowiedzi
na wspólnym zestawie pytań.
Pokaz na żywo · kompetencje
Co potrafi Superwiertnik
Solver w Rust
Jest z nim zintegrowany. W solverze zgromadzona jest cała baza wiedzy i deterministyczne rozwiązania.
Aspekty prawne
Uwzględnia je, gdy sytuacja tego wymaga, np. przy projektowaniu stanowiska maszyny wiertniczej.
Programowanie
Model koderski: materializuje pomysły inżyniera w kodzie z szybkością ok. 65 tokenów na sekundę.
Działa bez sieci
Po szkoleniu mieści się w komputerze o mocy porównywalnej z MacBookiem z 32 GB pamięci i pracuje odcięty od internetu.
Moc klastra jest potrzebna przede wszystkim do samego doszkalania modelu, metodą LoRA lub RAG.
Sprawdzamy odpowiedzi
120 pytań. Dwa rodzaje zadań.
Pytań o wartość liczbową
Czy model podaje oczekiwaną liczbę?
Czy oznacza źródło?
Pytań bez odpowiedzi w danych
Czy model sygnalizuje brak informacji
zamiast dopowiadać odpowiedź?
Automatyczny test · ocena wstępna
Wynik szkolenia Superwiertnika
Szkolenie wyraźnie podniosło kompetencje
Model 27B · baza wiedzy 2567 → 4846 fragmentów · 67 pytań · ocena automatyczna · dwa pierwsze słupki z prawej: test 15.10, inny model.
Decyzja po teście
Uczenia wag nie wdrożyliśmy
Po pierwszym eksperymencie
Uczenia wag
nie wdrożyliśmy.
Pozostaliśmy przy modelu
sprzed dodatkowego uczenia.
Nie porzuciliśmy LoRA. Mimo słabych wyników pracujemy nad zmianą podejścia.
Oczekiwana liczba
i oznaczenie źródła
Odpowiedzi spełniające oba warunki
spośród 60 pytań liczbowych.
Ocena inżynierska
Inżynier sprawdza znaczenie odpowiedzi
Te pytania wymagają wiedzy o technologii wiertniczej.
Dalszy kierunek badań
AI pomaga. Program liczy. Inżynier ocenia.
Porządkuje
dane
Parametry, dokumenty
i założenia
Wykonuje
obliczenia
Jawna metoda
i kontrola jednostek
Sprawdza
wynik
Warunki projektu
i decyzja techniczna
Tak przygotowujemy połączenie modeli z obliczeniami inżynierskimi.
Przykład obliczeniowy
Reologia: wynik odnosimy do pomiarów
Model Herschela–Bulkleya
Dane pomiarowe
↓
Dopasowanie krzywej
↓
Ocena zgodności
Kolejne badania
Co sprawdzamy w następnym etapie?
Lepsze przykłady
Poprawne źródła i odpowiedzi „brak danych”.
Inne uczenie
Porównanie ustawień i intensywności treningu.
Ocena ekspertów
Nowe dokumenty, jednostki i warunki stosowania.
Odpowiedź, którą można rzetelnie zweryfikować w pracy inżynierskiej.
Dokąd zmierzamy
Agent „w walizce”
Kierunek rozwoju
Superwiertnik zamknięty w przenośnym komputerze: wiedza ekspercka, deterministyczny silnik obliczeń i sprawczość.
Działa odcięty od sieci.
Steruje sprzętem
Przez złącze USB-C, np. zdalnie zaprogramuje lokalizator DigiTrak.
Wspomaga projektowanie
Analizuje projekt i podpowiada rozwiązania.
Analizuje awarie
Ustala przyczyny na podstawie danych wejściowych.
Tworzy procedury
Postępowanie w takich sytuacjach, bliskie optymalnemu.
Prowadzi pocztę
Własną skrzynkę i pocztę użytkownika.
Prowadzi kalendarz
Terminy i spotkania użytkownika.
Naprawia zdalnie
Diagnozuje i naprawia inne komputery i urządzenia cyfrowe.
Zarządza komputerem
Obsługuje cały komputer inżyniera, także głosowo.
Obsługuje programy zdalnie
Np. pakiet Landmark na innym komputerze, „klikając za inżyniera”.
Dokumentuje pracę
Raporty, protokoły i notatki z przewiertu.