В России запущена первая отраслевая нейросеть для специалистов топливно-энергетического комплекса — «ТЭКgpt». Разработка создана совместными усилиями «Газпром нефти» и онлайн-журнала «Энергия+». Искусственный интеллект предназначен для поиска информации и работы с данными в сфере энергетики, отвечая на профессиональные вопросы с опорой на верифицированные справочные материалы и экспертные источники.
В работе над нейросетью участвовали отраслевые специалисты, включая геофизика «Газпром нефти» Александра Буторина. Эксперты компании тестировали систему на реальных профессиональных задачах, проверяя точность ответов по темам добычи и геологии. Основная цель заключалась в том, чтобы минимизировать риск «галлюцинаций» — ситуаций, когда модель придумывает факты, — и обеспечить работу исключительно с проверенными источниками.
Сервис функционирует как диалоговое окно, встроенное в сайт «Энергии+». Пользователь может задать вопрос в свободной форме и получить структурированный ответ, дополненный подборкой релевантных статей. База знаний нейросети охватывает широкий круг тем: добычу нефти и газа, атомную, угольную и возобновляемую энергетику, а также технологические патенты и научные открытия. Инструмент ориентирован как на профессионалов, заменяя ручной поиск по архивам, так и на студентов, которым ИИ помогает разобраться в профессиональной терминологии.
Александр Буторин, комментируя запуск, отметил, что «Газпром нефть» стала первой цифровой нефтяной компанией, и использование ИИ-инструментов для её сотрудников стало обычной практикой. Такие системы помогают быстро собирать аналитику по проектам, проверять расчёты и готовить презентационные материалы. «»ТЭКgpt» — это как цифровой стажёр, который очень быстро соберёт для тебя информацию, и что важно — верифицированную: ты понимаешь, на каких источниках обучена модель, и можешь доверять полученным данным», — пояснил он.
Нейросеть уже внедряется в практическую деятельность. 29 мая в Омске состоится финал Всероссийских ИТ-игр, где участники будут использовать «ТЭКgpt» для поиска отраслевого контекста непосредственно в процессе решения конкурсных задач.
