⚡️Литокуб будет представлен на молодежном треке XX Сибирской Венчурной Ярмарки
Проект Литокуб признан победителем отбора инновационных проектов Новосибирской области для участия в молодежном треке XX Сибирской Венчурной Ярмарки, которая пройдет в рамках Международного форума технологического развития «Технопром-2026».
Отбор проводился среди проектов субъектов инновационной деятельности Новосибирской области и был направлен на поддержку решений с потенциалом коммерциализации в научно-технической и инновационной сфере.
Для Литокуба участие в молодежном треке Сибирской Венчурной Ярмарки - это возможность представить проект профессиональному сообществу, получить экспертную обратную связь и обсудить дальнейшие шаги по выводу продукта на рынок.
Участие в «Технопроме-2026» станет важным этапом развития проекта: от исследовательской и инженерной разработки - к практическому применению в задачах интерпретации сейсмических данных.
Проект Литокуб признан победителем отбора инновационных проектов Новосибирской области для участия в молодежном треке XX Сибирской Венчурной Ярмарки, которая пройдет в рамках Международного форума технологического развития «Технопром-2026».
Отбор проводился среди проектов субъектов инновационной деятельности Новосибирской области и был направлен на поддержку решений с потенциалом коммерциализации в научно-технической и инновационной сфере.
Для Литокуба участие в молодежном треке Сибирской Венчурной Ярмарки - это возможность представить проект профессиональному сообществу, получить экспертную обратную связь и обсудить дальнейшие шаги по выводу продукта на рынок.
Участие в «Технопроме-2026» станет важным этапом развития проекта: от исследовательской и инженерной разработки - к практическому применению в задачах интерпретации сейсмических данных.
🔥5🤯2❤1
Мы запустили сайт Литокуба: https://www.lithoqb.ru
На сайте можно узнать, какие задачи решает наше ПО, какие сервисные производственные услуги мы предлагаем и какими научными направлениями занимается команда.
Также будем публиковать там новости проекта: обновления, результаты, планы развития и материалы по применению технологий Литокуба.
На сайте можно узнать, какие задачи решает наше ПО, какие сервисные производственные услуги мы предлагаем и какими научными направлениями занимается команда.
Также будем публиковать там новости проекта: обновления, результаты, планы развития и материалы по применению технологий Литокуба.
🔥6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#функционал
После вебинара АГГИ в нашем сообществе появилось много новых участников 👋
Чтобы познакомить вас с нашими наработками, будем постепенно выкладывать демонстрации функционала Литокуба🐐 .
Начнём с сейсмофациального анализа.
В ПО «Литокуб» мы реализовали своё видение этой процедуры:
🔹 расчёт в окрестности одного горизонта, между двумя горизонтами или по заранее построенной стратиграфической сетке;
🔹 кластеризация по волновым формам, спектрам в окне или сейсмическим атрибутам;
🔹 постобработка результатов для уменьшения негеологичных вкраплений.
При визуализации можно:
📌 отображать отдельные кластеры;
📌 подсвечивать границы кластеров;
📌 анализировать вероятность проявления каждой фации;
📌 просматривать матрицу корреляции центроидов.
На демонстрации видно, что вероятностные карты лучше проявляют геометрию палеорусел, тогда как дискретная карта фаций показывает их лишь фрагментарно.
Делитесь своим опытом СФА в комментариях — будет интересно обсудить, каких возможностей сейсмофациального анализа сейчас не хватает в отечественном ПО!
После вебинара АГГИ в нашем сообществе появилось много новых участников 👋
Чтобы познакомить вас с нашими наработками, будем постепенно выкладывать демонстрации функционала Литокуба
Начнём с сейсмофациального анализа.
В ПО «Литокуб» мы реализовали своё видение этой процедуры:
🔹 расчёт в окрестности одного горизонта, между двумя горизонтами или по заранее построенной стратиграфической сетке;
🔹 кластеризация по волновым формам, спектрам в окне или сейсмическим атрибутам;
🔹 постобработка результатов для уменьшения негеологичных вкраплений.
При визуализации можно:
📌 отображать отдельные кластеры;
📌 подсвечивать границы кластеров;
📌 анализировать вероятность проявления каждой фации;
📌 просматривать матрицу корреляции центроидов.
На демонстрации видно, что вероятностные карты лучше проявляют геометрию палеорусел, тогда как дискретная карта фаций показывает их лишь фрагментарно.
Делитесь своим опытом СФА в комментариях — будет интересно обсудить, каких возможностей сейсмофациального анализа сейчас не хватает в отечественном ПО!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#публикации
Наша статья опубликована в топовом российском журнале — «Russian Geology and Geophysics» 📝
О чём статья?
Статья посвящена автоматическому подбору параметров спектральной декомпозиции сейсмических данных.
Если проще: мы предложили подход, который помогает:
🔹 сократить ручной подбор частот для RGB-декомпозиции;
🔹 сделать результат более воспроизводимым;
🔹 учитывать изменение спектрального состава сигнала во времени.
Обычно интерпретатор подбирает частоты вручную:
📌 анализирует спектры;
📌 тестирует разные RGB-комбинации;
📌 выбирает наиболее информативный вариант.
Автоматический подбор параметров спектральной декомпозиции из статьи уже реализован в Литокубе🐐 .
Скоро подробнее покажем, как это работает на практике!
DOI:
https://doi.org/10.2113/RGG20265006
Наша статья опубликована в топовом российском журнале — «Russian Geology and Geophysics» 📝
О чём статья?
Статья посвящена автоматическому подбору параметров спектральной декомпозиции сейсмических данных.
Если проще: мы предложили подход, который помогает:
🔹 сократить ручной подбор частот для RGB-декомпозиции;
🔹 сделать результат более воспроизводимым;
🔹 учитывать изменение спектрального состава сигнала во времени.
Обычно интерпретатор подбирает частоты вручную:
📌 анализирует спектры;
📌 тестирует разные RGB-комбинации;
📌 выбирает наиболее информативный вариант.
В нашей работе мы вводим понятие изменяющихся во времени частотных траекторий. Вместо одной фиксированной тройки частот для всего интервала алгоритм подбирает оптимальные R-G-B компоненты локально, с учётом изменения спектрального состава сигнала. Метод протестирован на данных Западной Сибири для объектов, связанных с палеоруслами и конусами выноса.
Автоматический подбор параметров спектральной декомпозиции из статьи уже реализован в Литокубе
Скоро подробнее покажем, как это работает на практике!
DOI:
https://doi.org/10.2113/RGG20265006
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🤓5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#функционал
Продолжаем показывать, что уже реализовано в Литокубе🐐
Сегодняшняя тема — спектральная декомпозиция сейсмических данных.
Спектральная декомпозиция давно стала классическим инструментом интерпретации. Она помогает увидеть геологические объекты, которые не всегда хорошо читаются на обычном амплитудном срезе.
Однако её потенциальная польза часто остаётся нераскрытой из-за технических особенностей инструментов, с которыми мы работаем.
Обычно спектральный анализ выглядит так:
📌 интерпретатор вручную подбирает частоты
📌 последовательно считает десятки частотных кубов
📌 вручную настраивает цветовые диапазоны для каждой RGB-комбинации
📌 обводит границы тел на скриншоте в PowerPoint
В Литокубе мы постарались сократить путь от «сырых» амплитуд до результата.
Что умеет наш модуль:
Расчёт:
Визуализация и анализ:
В итоге процесс частотного анализа превращается в единую быструю цепочку.
Первый результат можно получить в течение считанных минут — и оставить больше времени для детального экспертного анализа геологических особенностей 🧠
Продолжаем показывать, что уже реализовано в Литокубе
Сегодняшняя тема — спектральная декомпозиция сейсмических данных.
Спектральная декомпозиция давно стала классическим инструментом интерпретации. Она помогает увидеть геологические объекты, которые не всегда хорошо читаются на обычном амплитудном срезе.
Однако её потенциальная польза часто остаётся нераскрытой из-за технических особенностей инструментов, с которыми мы работаем.
Обычно спектральный анализ выглядит так:
📌 интерпретатор вручную подбирает частоты
📌 последовательно считает десятки частотных кубов
📌 вручную настраивает цветовые диапазоны для каждой RGB-комбинации
📌 обводит границы тел на скриншоте в PowerPoint
В Литокубе мы постарались сократить путь от «сырых» амплитуд до результата.
Что умеет наш модуль:
Расчёт:
🔹 STFT, CWT, CLSSA, Matching Pursuit, EEMD
🔹 автоматический подбор временно-зависимых частот для разных интервалов разреза
🔹 параллельный расчёт нескольких кубов с возможностью поставить процесс на паузу
🔹 порционный расчёт с учётом ресурсов компьютера
Визуализация и анализ:
🔹 RGB/CMYK-визуализация и интерактивный слайсинг по структурному каркасу
🔹 автоматический подбор цветовых диапазонов
🔹 цветовые пресеты, настройка контрастности, резкости, яркости и тональных преобразований
🔹 нейросетевой помощник для выделения геотел на RGB-срезах
🔹 ручная правка результата «кистью» и «ластиком»
🔹 экспорт масок в формате 2D-карт
🔹 морфологический анализ выделенных тел: длина, площадь, кривизна и другие параметры
В итоге процесс частотного анализа превращается в единую быструю цепочку.
Первый результат можно получить в течение считанных минут — и оставить больше времени для детального экспертного анализа геологических особенностей 🧠
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#функционал
Знает ли наш ИИ-помощник для выделения геотел, что такое собака?
Оказалось, да🐶
Мы взяли обычную RGB-картинку собаки изакодировали её в три синтетических SEG-Y куба — отдельно для каждого цветового канала.
Дальше запустили сегментацию — модель уверенно выделила объект.
В основе помощника лежит нейросетевая Foundation Model (FM), обученная на миллионах разнообразных изображений: от картин Пикассо до кадров из вашего любимого сериала.
Именно поэтому она умеет работать не только с собаками и котиками, но и с визуальными паттернами, которые важны для геологической интерпретации: формой, границами, цветом и текстурой.
В реальной задаче это могут быть русловые тела, конуса выноса или карбонатные постройки.
Мы продолжаем оттачивать модель под задачи ГРР, но сам граф уже работает внутри Литокуба🐐
Знает ли наш ИИ-помощник для выделения геотел, что такое собака?
Оказалось, да
Мы взяли обычную RGB-картинку собаки и
Дальше запустили сегментацию — модель уверенно выделила объект.
В основе помощника лежит нейросетевая Foundation Model (FM), обученная на миллионах разнообразных изображений: от картин Пикассо до кадров из вашего любимого сериала.
Именно поэтому она умеет работать не только с собаками и котиками, но и с визуальными паттернами, которые важны для геологической интерпретации: формой, границами, цветом и текстурой.
В реальной задаче это могут быть русловые тела, конуса выноса или карбонатные постройки.
Мы продолжаем оттачивать модель под задачи ГРР, но сам граф уже работает внутри Литокуба
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁8
#релиз
Вышло обновление Литокуба 2026.3.01 🚀
Что нового🐐 ?
💾 Работа с крупными SEG-Y
Теперь куб можно открывать без полного копирования в оперативную память и память проекта.
Литокуб сканирует исходный SEG-Y и читает необходимые данные напрямую. Начать работу с кубом объёмом более 30 ГБ теперь можно за считанные секунды.
📊 Автоматическое создание презентаций
Любое окно проекта теперь можно экспортировать в виде слайда PowerPoint.
Также можно загрузить корпоративный шаблон — он будет автоматически применяться при экспорте слайдов по всему проекту.
🎨 RGB-визуализация
Теперь каждый цветовой канал можно просматривать отдельно и синхронно с итоговым RGB-композитом. Это помогает понять, какая информация поступает от каждой компоненты.
🛢 Работа со скважинами
Мы проанализировали обратную связь от экспертов и переработали логику работы со скважинами, постаравшись объединить удобные решения из разных программных комплексов в одном интерфейсе.
Работа ещё продолжается, но основной каркас уже заложен.
📁 Менеджер данных
Добавили:
— группировку объектов по папкам;
— просмотр геометрии и других свойств объектов;
— гистограммы значений.
Помимо этого, в обновление вошёл ряд исправлений, направленных на повышение стабильности и удобства работы.
Вышло обновление Литокуба 2026.3.01 🚀
Что нового
💾 Работа с крупными SEG-Y
Теперь куб можно открывать без полного копирования в оперативную память и память проекта.
Литокуб сканирует исходный SEG-Y и читает необходимые данные напрямую. Начать работу с кубом объёмом более 30 ГБ теперь можно за считанные секунды.
📊 Автоматическое создание презентаций
Любое окно проекта теперь можно экспортировать в виде слайда PowerPoint.
Также можно загрузить корпоративный шаблон — он будет автоматически применяться при экспорте слайдов по всему проекту.
🎨 RGB-визуализация
Теперь каждый цветовой канал можно просматривать отдельно и синхронно с итоговым RGB-композитом. Это помогает понять, какая информация поступает от каждой компоненты.
🛢 Работа со скважинами
Мы проанализировали обратную связь от экспертов и переработали логику работы со скважинами, постаравшись объединить удобные решения из разных программных комплексов в одном интерфейсе.
Работа ещё продолжается, но основной каркас уже заложен.
📁 Менеджер данных
Добавили:
— группировку объектов по папкам;
— просмотр геометрии и других свойств объектов;
— гистограммы значений.
Помимо этого, в обновление вошёл ряд исправлений, направленных на повышение стабильности и удобства работы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#новости
Команда Литокуба стала победителем конкурса технологических стартапов Фонда содействия инновациям🐐
За этой победой стоит большая работа: оформление проекта, формирование бизнес-требований, подготовка финансовой модели и проработка дальнейшего развития продукта.
Для нас, как для научно-технической команды, особенно важно было посмотреть на Литокуб не только как на рабочий инструмент, которым мы пользуемся каждый день, но и как на самостоятельный продукт — с точки зрения пользователей, рынка и устойчивой модели развития.
Полученное финансирование даст возможность глубже проработать юридические и финансовые вопросы, подготовить продукт к масштабированию и более широкому использованию.
Спасибо всем, кто участвует в развитии проекта и помогает нам двигаться дальше!
Команда Литокуба стала победителем конкурса технологических стартапов Фонда содействия инновациям
За этой победой стоит большая работа: оформление проекта, формирование бизнес-требований, подготовка финансовой модели и проработка дальнейшего развития продукта.
Для нас, как для научно-технической команды, особенно важно было посмотреть на Литокуб не только как на рабочий инструмент, которым мы пользуемся каждый день, но и как на самостоятельный продукт — с точки зрения пользователей, рынка и устойчивой модели развития.
Полученное финансирование даст возможность глубже проработать юридические и финансовые вопросы, подготовить продукт к масштабированию и более широкому использованию.
Спасибо всем, кто участвует в развитии проекта и помогает нам двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#разработка
Как алгоритм из Minecraft помогает улучшать наши ML-инструменты?🌏
Для нового поколения нейросетей мы разработали усложнённый генератор синтетических данных. Он моделирует сложные геологические обстановки, широкий диапазон параметров сейсмической съёмки и разные типы помех — от случайного шума до футпринтов.
Чтобы сделать данные ещё разнообразнее, мы использовали шум Перлина — метод процедурной генерации, применяемый для создания сложных виртуальных миров. 🧐
Он формирует пространственно связные неоднородности разных масштабов, похожие на структуры природного происхождения. Благодаря этому нейросеть не запоминает ограниченный набор шаблонов, а учится распознавать общие признаки геологических структур на тысячах незнакомых синтетических кубов.
На основе нового генератора мы уже подготовили предварительно обученные модели:
— 3D-модель мягкого подавления шумов с сохранением спектрального состава и зон разломов;
— улучшенную 3D-модель выделения разломов, устойчивую к случайному шуму, футпринтам и другим артефактам.
В ближайшее время обе модели появятся в Литокубе🐐 и станут доступны пользователям.
Демонстрацию некоторых предварительных результатов можно посмотреть тут:
https://www.lithoqb.ru/demos/ssim-comparison.html.
Так технология процедурной генерации игровых миров помогает создавать более устойчивые ML-модели для интерпретации сейсмических данных.
Как алгоритм из Minecraft помогает улучшать наши ML-инструменты?
Для нового поколения нейросетей мы разработали усложнённый генератор синтетических данных. Он моделирует сложные геологические обстановки, широкий диапазон параметров сейсмической съёмки и разные типы помех — от случайного шума до футпринтов.
Чтобы сделать данные ещё разнообразнее, мы использовали шум Перлина — метод процедурной генерации, применяемый для создания сложных виртуальных миров. 🧐
Он формирует пространственно связные неоднородности разных масштабов, похожие на структуры природного происхождения. Благодаря этому нейросеть не запоминает ограниченный набор шаблонов, а учится распознавать общие признаки геологических структур на тысячах незнакомых синтетических кубов.
На основе нового генератора мы уже подготовили предварительно обученные модели:
— 3D-модель мягкого подавления шумов с сохранением спектрального состава и зон разломов;
— улучшенную 3D-модель выделения разломов, устойчивую к случайному шуму, футпринтам и другим артефактам.
В ближайшее время обе модели появятся в Литокубе
Демонстрацию некоторых предварительных результатов можно посмотреть тут:
https://www.lithoqb.ru/demos/ssim-comparison.html.
Так технология процедурной генерации игровых миров помогает создавать более устойчивые ML-модели для интерпретации сейсмических данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤9🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#функционал
Как сделать так, чтобы ИИ не «рвал» разломы на части? 🧩
Одна из типичных проблем автоматического выделения разломов — модель может правильно находить разлом, но терять его протяжённость и связность в объёме.
Для новой 3D-модели в Литокубе мы отдельно поработали именно над этим 🧠
В обучении использовали наш синтетический датасет из 1000 сейсмических кубов, а нейросеть отдельно штрафовали за потерю топологической связности — такой подход часто применяется в задачах медицинской сегментации 🩺
Идея простая: модель должна не только правильно классифицировать отдельные воксели, но и сохранять связную структуру объекта в объёме.
В результате разломы получаются менее фрагментированными и лучше прослеживаются в 3D.
На видео — работа новой модели прямо внутри Литокуба🐐
Заодно можете оценить 3D-визуализацию 😄
Как сделать так, чтобы ИИ не «рвал» разломы на части? 🧩
Одна из типичных проблем автоматического выделения разломов — модель может правильно находить разлом, но терять его протяжённость и связность в объёме.
Для новой 3D-модели в Литокубе мы отдельно поработали именно над этим 🧠
В обучении использовали наш синтетический датасет из 1000 сейсмических кубов, а нейросеть отдельно штрафовали за потерю топологической связности — такой подход часто применяется в задачах медицинской сегментации 🩺
Идея простая: модель должна не только правильно классифицировать отдельные воксели, но и сохранять связную структуру объекта в объёме.
В результате разломы получаются менее фрагментированными и лучше прослеживаются в 3D.
На видео — работа новой модели прямо внутри Литокуба
Заодно можете оценить 3D-визуализацию 😄
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏆7🔥4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#функционал
Удалить шум, не тронув сигнал 🧹
Один из менторов проекта как-то сформулировал для нас простой принцип:
Мы эту фразу запомнили и последние полгода держали её в голове, пока дорабатывали нашу 3D-модель шумоподавления. 🧠
На видео — один и тот же сейсмический куб F3 с шельфа Нидерландов до и после обработки ML-фильтром: сначала на разрезах, затем в 3D.
При шумоподавлении мы отдельно следили за сохранением амплитуд, частотного состава, зон разломов и выклиниваний.
В результате после обработки куба в LithoQB разломы прослеживаются с той же детализацией, при этом доля ложных срабатываний снижается🐐
Удалить шум, не тронув сигнал 🧹
Один из менторов проекта как-то сформулировал для нас простой принцип:
«При удалении шума можно недостараться и оставить его часть. Но категорически нельзя перестараться и подавить вместе с ним полезный сигнал».
Мы эту фразу запомнили и последние полгода держали её в голове, пока дорабатывали нашу 3D-модель шумоподавления. 🧠
На видео — один и тот же сейсмический куб F3 с шельфа Нидерландов до и после обработки ML-фильтром: сначала на разрезах, затем в 3D.
При шумоподавлении мы отдельно следили за сохранением амплитуд, частотного состава, зон разломов и выклиниваний.
В результате после обработки куба в LithoQB разломы прослеживаются с той же детализацией, при этом доля ложных срабатываний снижается
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4🏆4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#разработка
Комфортный пятничный апдейт Литокуба 🌅
Поработали над горизонтами:
— их теперь можно прослеживать вручную и полуавтоматически, как в 2D, так и в 3D;
— в горизонтах можно хранить собственные свойства: от уверенности автоматического прослеживания до результатов RGB-смешивания;
— добавили расчёт поверхностных атрибутов — при проектировании ориентировались на привычную логику работы в Petrel;
— добавили отображение атрибутов горизонта прямо в 3D.
Теперь на поверхности можно отображать карты сейсмофациального анализа, спектральной и амплитудной декомпозиции и любые другие атрибуты, на которые хватит фантазии.
Обновили модели машинного обучения 🧠
— модель выделения разломов: V2 → V3;
— модель удаления шумов: V2 → V3;
— добавили автоматическую оценку качества сейсмических данных.
Последний алгоритм оценивает уровень шума в кубе и может быстро подсказать, что с данными что-то не так, ещё до начала детальной интерпретации.
Добавили пульт управления срезами 🎛
Теперь можно синхронно перемещать срезы сразу в нескольких окнах, связывать разные представления между собой и управлять ими.
Ну и традиционно — поработали над общей стабильностью приложения 🛠
Всем хороших выходных!
Комфортный пятничный апдейт Литокуба 🌅
Поработали над горизонтами:
— их теперь можно прослеживать вручную и полуавтоматически, как в 2D, так и в 3D;
— в горизонтах можно хранить собственные свойства: от уверенности автоматического прослеживания до результатов RGB-смешивания;
— добавили расчёт поверхностных атрибутов — при проектировании ориентировались на привычную логику работы в Petrel;
— добавили отображение атрибутов горизонта прямо в 3D.
Теперь на поверхности можно отображать карты сейсмофациального анализа, спектральной и амплитудной декомпозиции и любые другие атрибуты, на которые хватит фантазии.
Обновили модели машинного обучения 🧠
— модель выделения разломов: V2 → V3;
— модель удаления шумов: V2 → V3;
— добавили автоматическую оценку качества сейсмических данных.
Последний алгоритм оценивает уровень шума в кубе и может быстро подсказать, что с данными что-то не так, ещё до начала детальной интерпретации.
Добавили пульт управления срезами 🎛
Теперь можно синхронно перемещать срезы сразу в нескольких окнах, связывать разные представления между собой и управлять ими.
Ну и традиционно — поработали над общей стабильностью приложения 🛠
Всем хороших выходных!