Евгений Барабошкин
Старший специалист по машинному обучению
ООО "Диджитал Петролеум"
Евгений закончил геологический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова в 2017 г. Специализировался на седиментологии и палеоихнологии. Участвовал в ГДП-200, различных исследовательских проектах, помогал проводить курсы по основам практической седиментологии для студентов.
C 2017 года начал работать с данными в Skoltech, параллельно изучая и осваивая методы машинного обучения и программирование. Применил полученные знания на практике, участвуя в проектах, основанных на применении методов машинного обучения в геологии.
В 2017 году поступил в аспирантуру Skoltech по направлению “Геология, разведка и разработка полезных ископаемых”.
На данный момент работает в Digital Petroleum и руководит работами по созданию и развитию продукта по анализу фотографий керна DeepCore.
Система автоматического описания керна полного цикла “DeepCore”
DeepCore позволяет провести полноценное описание керна по фотографиям в автоматическом режиме.
Получение объективных результатов классификации неограниченного количества керна стало возможным в течение 2-5 минут за счет использования методов машинного обучения, сверточных нейронных сетей и алгоритмов компьютерного зрения.
Достаточно загрузить изображение или фотографию ящика керна, сделанную на смартфон или камеру, и указать привязку по глубине. После нескольких простых шагов пользователь получает классификацию пород керна с прогнозными значениями точности предсказания в табличном и графическом виде. Формат файла позволяет быстро экспортировать полученные результаты для дальнейшей работы в любом ПО.
Точность прогноза составляет до 95%. Программный продукт позволяет сократить затраты на работу с керном в 100 раз и ускорить работы по его описанию в 7 раз. Программа DeepCore доступна по адресу deepcore.petroleum.digital и на данный момент является единственным общедоступным приложением для автоматического описания керна.