• Oprogramowanie będzie wykorzystywać algorytmy sztucznej inteligencję i uczenie maszynowe
  • Pozwoli sprawniej wykrywać i oceniać potencjał złóż węglowodorów i wód geotermalnych
  • Aplikacja ma powstać do końca 2022 r.

Innowacyjne oprogramowanie

Przedsięwzięcie ma służyć stworzeniu oprogramowania, które przyspieszy i udoskonali przetwarzanie danych sejsmicznych. ML FB Pick będzie wykorzystywać uczenie maszynowe w znakowaniu pierwszych wstąpień fal refrakcyjnych. Dzięki temu poszukiwania surowców kopalnych, jak ropa naftowa i gaz ziemny, staną się bardziej efektywne.


W obliczu rosnącego zapotrzebowania na energię, jej zrównoważone pozyskiwanie jest ważnym elementem bezpieczeństwa energetycznego. Proces ten wymaga ciągłego doskonalenia pod kątem technologii, ale również optymalizacji kosztów – mówi Arkadiusz Sekściński, wiceprezes PGNiG ds. rozwoju. Projekt prowadzony przez Geofizykę Toruń i Evorain pozwoli sprawniej i efektywniej wykrywać i oceniać potencjał złóż węglowodorów i wód geotermalnych. Może być także zastosowany przy poszukiwaniu przestrzeni pod podziemne zbiorniki gazu lub do zatłaczania CO2. W efekcie oprogramowanie umożliwi poprawę prac badawczych dla sektora energetycznego pod względem operacyjnym i finansowym – dodaje.

Prace są na etapie końcowym

Prace są prowadzone w oparciu o próbki danych sejsmicznych dostarczane przez Geofizykę Toruń. Trwa już ich ostatnia faza, w której opracowywana jest aplikacja wykorzystująca algorytmy sztucznej inteligencję i uczenie maszynowe.

Projekt ML FB Pick jest realizowany z udziałem spółki Evorain utworzonej przez zespół naukowców z Politechniki Częstochowskiej. Została ona wybrana w ramach program akceleracyjny PGNiG – InnVento realizowany wraz z Krakowskim Parkiem Technologicznym. Tworzone rozwiązanie otrzymało dofinansowanie w ramach jednego z instrumentów Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości dla startupów.

Projekt ma zostać sfinalizowany do końca 2022 r.

Przeczytaj także: W Polsce powstaje wodorowy bufor do magazynowania energii