Компания «Газпром нефть» разработала собственную нейросетевую систему «Алхимик» для подбора рецептур моторных, трансмиссионных и индустриальных масел. Решение было создано внутри компании, так как готовых программных продуктов для подобных задач на рынке не существовало.
В основе системы лежат данные, которые компания собирала на протяжении 15 лет. Использование нейросети позволило сократить срок вывода новой рецептуры на рынок в 6 раз — с полугода до 1–2 месяцев. На данный момент с помощью платформы уже доработано более 200 рецептур.
Архитектуру модели и способы разметки данных компания не раскрывает, что является стандартной практикой для промышленных разработок. Кейс «Алхимика» показывает, как накопленные массивы данных позволяют компаниям создавать эффективные инструменты там, где покупка лицензионного софта невозможна.
