Галина Аюпова: «Каждый проект даёт ощущение и исследовательского, и прикладного результата»

— Над какими проектами вы сейчас работаете в НОЦ и что для вас в них самое интересное?

Сейчас в НОЦ реализуется несколько крупных направлений. Мы занимаемся применением методов искусственного интеллекта для обработки сейсмических данных, а также для межскважинного прогнозирования геофизических атрибутов с учётом контекста всех скважин одновременно. Параллельно мы разрабатываем цифровой конвейер для автоматизированной обработки промысловых данных, который позволит сократить время обновления геологических и гидродинамических моделей. В ближайших планах — создание статистического и нейросетевого генератора сценариев на основе истории успешных кейсов и бизнес-правил.

Самое интересное для меня то, что каждый из этих проектов имеет две составляющие: с одной стороны, мы решаем фундаментальные научные задачи, с другой — результаты сразу находят применение в реальной промышленности. Это даёт ощущение не только исследовательского, но и прикладного результата.

— В чём для вас заключается сложность работы на стыке разных проектов — и что помогает переключаться между ними?

Основная трудность в том, что проекты находятся на разных стадиях зрелости: один ещё на уровне гипотезы, другой — в активной разработке, третий уже прошёл апробацию у заказчика и сейчас дорабатывается с учётом обратной связи. Когда ведёшь несколько таких направлений одновременно, непросто быстро погружаться в детали каждого из них и держать в памяти текущие статусы. При этом контроль качества промежуточных результатов требует постоянного внимания — риск пропустить критическую точку возрастает с увеличением числа проектов.

Мне помогает выстроенная система управления: регулярные короткие встречи по каждому проекту, фиксированные контрольные точки с чёткими критериями выполнения и распределение зон ответственности внутри команды. Я стараюсь концентрироваться не на каждой технической частности, а на ключевых рисках и на том, как проекты связаны между собой.

— У вас есть опыт работы со студентами: как вы включаете их в свои исследования и что даёт вам эта работа?

Знакомство студентов с нашей тематикой начинается уже со второго курса. Я рассказываю им о текущих проектах центра, и те, кому это интересно, постепенно вовлекаются в реальную исследовательскую работу.

Такое взаимодействие даёт важный эффект: мы начинаем смотреть на привычные задачи с новой стороны. Студенты часто предлагают нестандартные подходы, которые не ограничены устоявшимися в профессии шаблонами. Иногда это помогает найти свежие решения там, где стандартные методы уже не работают.

— Как вы попали в НОЦ, что вас держит в науке и не даёт уйти в «чистую» индустрию?

В НОЦ я пришла шесть лет назад по приглашению для участия в проекте на стыке химии, термодинамики и программирования. Тогда я разрабатывала математическую модель транспортировки природного газа на дальние расстояния.

Что касается выбора в пользу науки — я считаю, что любая отрасль не может развиваться без постоянного обновления фундаментальных знаний и методологий. Именно этим мы здесь и занимаемся: ищем новые принципы и подходы, которые со временем позволят промышленности работать эффективнее.

— Есть ли у вас какое-то увлечение или привычка вне работы, которая, как вам кажется, помогает вам в вашей профессиональной деятельности?

Да, я регулярно занимаюсь плаванием и фитнесом. Это не просто спорт, а осознанная практика, которая влияет на продуктивность.

Во-первых, физическая нагрузка помогает переключиться и разгрузить голову после сложного дня. Во-вторых, регулярность занятий вырабатывает дисциплину и привычку к системности — это переносится на управление проектами. Кроме того, спорт поддерживает общий тонус и ясность мышления, что особенно важно при одновременном ведении нескольких проектов. Поэтому регулярные тренировки — это не просто привычка, а часть моего подхода к работе.

Подробнее о проектах, которые ведёт Галина и её коллеги, можно узнать в разделе «Проекты» на сайте НОЦ. Там собраны описания ключевых разработок центра — от гибридных ИИ-схем для обработки сейсмики до цифровых конвейеров и нейросетевых моделей для геологоразведки.