Live-coding в геонауках
Развитие Live-coding в геонауках является логичным и закономерным этапом совершенствования технологий, происходящего в результате научной революции искусственного интеллекта (ИИ) и больших языковых моделей (LLM). Live-coding — это подход, при котором код выполняется немедленно, а результат виден сразу, без длительного цикла «написал → собрал → запустил → посмотрел».
Главное, что это дает специалисту – быстрое решение специализированной задачи без необходимости погружаться в написание кода. Это позволяет оживить алгоритмы и идеи, которые было сложно реализовать стандартными подходами из-за необходимости привлечения больших временных и человеческих ресурсов на программирование и кодинг. К примеру, реализация собственного гидродинамического солвера замедлялась из-за отсутствия интерфейса для ввода данных (frontend) или проблема громоздкости аналитических Excel расчетов и сложность кросспроектного их использования без универсальных баз данных (RAG, backend) – такие типы задач требовали бы привлечения специалистов по программированию, что не соразмерно имеющимся временным и финансовым возможностям на решение этих задач. Поэтому многие идеи и алгоритмы оставались на бумаге, а ресурсов хватало только для их прототипирования.
В геонауках live-coding меняет сам процесс работы: геофизик, геолог или петрофизик превращается из «пользователя скриптов» в активного исследователя, который видит реакцию системы на каждое изменение, а функции написания кода и «обертку» идей – frontend и backend - live-coding приложение берет на себя.
В этой заметке я кратко опишу ключевые возможности геонаучного live-coding на примере приложения PanTerra AI Studio — что именно умеет среда и почему это полезно в геонаучных задачах.
1. Мгновенный рендер компонентов (Preview-песочница)
Одна из базовых функций — изолированная песочница компонентов. Когда нужно «набросать» визуализацию — планшет скважины, график кривых добычи, интерфейс для скрипта — компонент создаётся в песочнице без записи в проект и сразу рендерится с React.
Визуализация — это половина работы интерпретатора. Возможность быстро проверить, как выглядит дашборд, интерфейс либо панель солвера с реальными (или синтетическими) данными, позволяет отловить ошибки раскладки и подачи информации до того, как код попадёт в рабочий проект.
2. AI-слоты: живые React-блоки внутри модуля
AI-слоты — это точки в рабочем пространстве модуля, куда можно подставлять живой React-код. Через них агент или пользователь меняет поведение вкладки на лету: update_ai_slot_code заменяет код и он сразу отражается в UI.
Типовые рабочие воркспейсы (seismic, wells) состоят из вкладок и слотов. Возможность переопределять логику отдельного блока без пересборки всего приложения — это и есть суть live-coding: интерпретатор адаптирует инструмент под конкретную задачу, а не наоборот.
3. Реактивные параметры воркспейса
Отдельная возможность live-coding — изменение параметров модели без перезапуска: set_parameter пишет значение в moduleData, и оно мгновенно отображается в ParameterForm, Plot и Table.
Зачем это нужно. В петрофизике и атрибутном анализе постоянно крутят параметры: окно сглаживания, частоту, шаг децимации, диапазон глубин. Live-изменение параметра с немедленной перерисовкой — это аналог «крутилок» в специализированном софте, но доступный специалисту прямо из кода - мгновенно.
4. Live Geoscience: воспроизводимость (Provenance)
Самый показательный для геонаук блок — это живой сессионный стор, который хранит загруженные данные, LAS-скважины, посчитанные атрибуты и горизонты.
Ключевые механики:
● session_context показывает, что уже в памяти, — не нужно переспрашивать пользователя.
● Планы (plan_generate / plan_execute): составные задачи из нескольких шагов с побочными эффектами сначала показываются как план, утверждаются, затем выполняются по шагам с provenance.
● Ветки (session_branch): «а если win=3?», «сравни два окна» — новый эксперимент создаёт ветку, старый результат не теряется.
● Provenance / diff (symphony_inspect): ответ на вопрос «почему такой результат?» и «в чём разница с прошлым запуском?» — с хэшами входов, параметрами и длительностью.
5. Доменные инструменты, единый язык
Поверх live-слоя лежат доменные инструменты (неймспейсы segy, wells, seismic, python): загрузка куба 3D, парсинг LAS, гридов поверхностей, синтетика, каталог атрибутов. Live-coding связывает их в цепочки.
Такой «единый язык» убирает рутину форматов: вместо ручной возни с форматами или, например, структурой LAS агент и пользователь оперируют высокоуровневыми операциями.
6. Парсинг геонаучных форматов
Отличие геонаучного Live-coding от обычного – возможность корректного распознавания специализированных форматов от SEG-Y до картографических материалов в аналоговом и векторном форматах. Это направление сейчас наиболее актуальное и позволяет LLM моделям понимать и работать с геологическими данными. Более того на выходе мы можем получить универсальный JSON-подобный формат, который обеспечит бесшовную передачу данных.
7. Итоговый сценарий
Собираем всё вместе. Интерпретатор загружает LAS файл, сессия держит его в памяти, по плану считаются параметры, результат ложится в moduleData, компонент-виджет разрабатывается в песочнице и коммитится в проект. Каждый шаг — с provenance, ветками и возможностью отката.
Такой сценарий показывает главное свойство live-coding в геонауках: итерация кодинга становится дешёвой и специалист имеет возможность переключиться непосредственно на исследовательскую задачу быстро и малыми затратами решив ресурсоемкую задачу «обертки» идеи с помощью Live-coding агента.
Текущее состояние и будущее
PanTerra AI Studio активно развивается, но уже сейчас является полноценным рабочим инструментом для широкого круга простых и средних геонаучных задач. В десктоп версии уже в коробке локальная база данных, полный набор инструментов работы с удаленным сервером и файловой системой, терминалы и полная поддержка Python. Реализовано более 100 базовых инструментов, сложное планирование и оркестрация. Дальнейшее развитие будет идти по пути улучшения универсальных инструментов – картопостроение, 3D сцена, окно планшета, геостатистические дашборды, которые будут подключаться мультиагентами в зависимости от решаемых задач. Мы уже добились серьезных успехов и приглашаем Вас присоединиться к нам в деле развития ИИ в геонауках!