Кожна енергетична компанія зацікавлена в зростанні внутрішніх можливостей створення доданої вартості за допомогою аналізу даних і машинного навчання. Енергетика має довгу історію роботи з великими, складними наборами геонаукових та інженерних даних. Існує зростаючий набір інструментів старих і нових доступних методів, керованих даними, які можуть запропонувати покращену ефективність і потенційно нові ідеї з величезних і складних наборів даних надр.
6 квітня 2022 року студенти, аспіранти та науковці університету мали можливість бути присутніми на онлайн-лекції на тему - «Аналіз даних і машинне навчання для енергетичної геонауки та інженерії» («Data Analytics and Machine Learning for Energy Geoscience and Engineering»), яка була організована за ініціативи студентського відділення SPE, яке функціонує при Інституті нафтогазової інженерії нашого університету.
Лекцію прочитав Майкл Дж. Пірч (Michael J. Pyrcz), доцент кафедри нафти та геосистем ім. Гілдебранда Техаського університету в Остіні, США.
Ця доповідь дала можливість зрозуміти зв’язок аналізу підземних даних і машинного навчання з фундаментальними поняттями ймовірності, статистики, геонауки та інженерії, а також надала захоплючий, але часом критичний погляд на те, що ми можемо очікувати від революції науки про дані.