Ненасытные технологии

С КАЖДЫМ ГОДОМ РАЗВИТИЕ ИИ ПОТРЕБУЕТ ВСЁ БОЛЬШЕ РЕСУРСОВ: ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ, ВОДЫ, ЗЕМЛИ, ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ РЕСУРСОВ И ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКА

На первый взгляд кажется, что все очень просто: задаешь вопрос ChatGPT, и он мгновенно отвечает. Однако стоит заглянуть «под капот», и становится ясно, что каждая команда, будь то запрос к ChatGPT или использование Microsoft Copilot, требует наличия колоссальных ресурсов. За эффектом мгновенного ответа любого из чатов искусственного интеллекта стоит работа миллионов разработчиков, корректоров и специалистов по обучению моделей. Энергии тратится столько, что ее хватило бы на обеспечение целых стран. По всему миру разбросаны центры обработки данных и огромные кампусы. Линии электропередач и подводные интернет-кабели протянуты через континенты. Для работы искусственного интеллекта нужны вода, земля, металлы и другие природные ресурсы. И с каждым днем потребность в них лишь возрастает.

Исследователи подсчитали, что обработка только одного запроса в ChatGPT требует расхода энергии примерно в десять раз больше, чем необходимо для традиционного поиска в Google. В отличие от обычных поисковых систем, которые сканируют веб-страницы в поисках контента и используют заранее известный индекс, современные продукты искусственного интеллекта базируются на больших языковых моделях (LLM), содержащих миллиарды слов текста – от собрания сочинений Уильяма Шекспира до последних отчетов Федеральной резервной системы.

Развитие искусственного интеллекта

Эти модели анализируют закономерности и связи между словами, формируя миллиарды и миллиарды так называемых параметров, помогающих им имитировать человеческое мышление. Благодаря этому, такие инструменты, как ChatGPT, способны генерировать совершенно новый контент, что объясняет их название – «генеративный искусственный интеллект».

Ресурсоемкость моделей искусственного интеллекта неизбежно приведет к разделению их на победителей и проигравших. Те, кто обладает большими ресурсами, смогут создавать наиболее продвинутые системы ИИ. Такая ситуация усилит конкуренцию за всё более дефицитные товары и доступ к чипам. И это мотивирует технологические компании искать более эффективные методы разработки ИИ. Они инвестируют миллиарды долларов в альтернативные энергетические решения, такие как ядерный синтез, который годами, если не десятилетиями, развивался без больших затрат и технологических прорывов.


В то же время растущие потребности систем искусственного интеллекта увеличивают зависимость разработчиков от ископаемого топлива, которое нужно для поддержания энергетической инфраструктуры. Все это происходит несмотря на стремление людей сократить выбросы парниковых газов в атмосферу и их борьбы с изменением климата.

Хотя развитие искусственного интеллекта сулит значительные перспективы для инвесторов, бизнеса и общества, оно несет в себе определенные риски. Многие говорят о потенциальном вреде и предвзятости таких систем. На Уолл-стрит уже теряют терпение, ожидая, когда технология начнет приносить реальную прибыль. Стремление к повышению эффективности работы систем ИИ тоже может привести к серьезным проблемам для тех, кто слишком активно инвестирует в данную инфраструктуру. В этом материале представлен детальный обзор того, что необходимо индустрии искусственного интеллекта для поддержки своих моделей.


ЕЩЁ 1000 ТЕРАВАТТ-ЧАСОВ ЭНЕРГИИ


Искусственный интеллект функционирует преимущественно в дата-центрах, напичканных материнскими платами, чипами и устройствами хранения данных. Спрос на электроэнергию в этих центрах уже сейчас превышает доступные ресурсы во многих регионах мира. Согласно прогнозу Goldman Sachs Group Inc., к 2030 году дата-центры будут потреблять около 8 % всей электроэнергии в США – это почти втрое больше, чем было в 2022 году, когда начался бум ИИ. Эксперты из Goldman Sachs Group Inc охарактеризовали такой скачок энергопотребления как «не имеющий аналогов за всю жизнь целого поколения». Похожий взрывной рост ожидается и в других странах, среди которых Швеция и Великобритания. Сегодня общее годовое потребление энергии дата-центрами в мире составляет около 500 тераватт-часов, а к 2034 году оно достигнет отметки в 1580 тераватт-часов – это сопоставимо с текущим уровнем энергопотребления всей Индии.

В 2023 финансовом году дата-центры Google потребили свыше 24 тераватт-часов электроэнергии, что на 31 % больше, чем в 2021 году. В то же время общие объемы энергопотребления Microsoft остались практически на том же уровне, что и двумя годами ранее, увеличившись на 70 % по сравнению с предыдущими показателями.


Ведущие технологические гиганты осознают, что энергоснабжение может оказаться слабым звеном в цепи поставок ИИ, и поэтому стремятся гарантировать стабильную работу источников энергии в будущем. Так, в мае Microsoft совместно с подразделением Brookfield Asset Management Ltd., специализирующимся на зеленой энергетике, заключили крупнейшую сделку по закупке экологически чистой энергии для корпоративных клиентов.

В октябре крупнейший мировой производитель солнечной и ветровой энергии компания NextEra Energy Inc. объявила о заключении к 2030 году соглашений на производство 10,5 гигаватта возобновляемой энергии и систем её хранения исключительно для двух компаний из списка Fortune 50 (это 50 самых процветающих и прогрессивных организаций в мире. – Прим. ред.). Примечательно, что обе эти компании не относятся к технологическому сектору. Эта тенденция привела к тому, что «другие отрасли, не связанные с центрами обработки данных, становятся все более привлекательными и стремятся обеспечить себя дешевой возобновляемой энергией», пояснил инвесторам генеральный директор NextEra Джон Кетчум. «Все суда здесь поднимаются с приливом», – добавил Кетчум.


ВСЕ ДОСТУПНОЕ ИСКОПАЕМОЕ ТОПЛИВО И ДАЖЕ БОЛЬШЕ


Уголь является одним из самых углеродоемких источников энергии в мире. Он по-прежнему используется для выработки примерно трети электроэнергии. Природный газ, который тоже приводит к вредным выбросам в атмосферу и способствует глобальному потеплению, обеспечивает 20 % выработки электроэнергии. Хотя в последние годы популярность приобрели ветровые и солнечные станции, отсутствие крупных аккумуляторных систем делает нестабильный характер возобновляемой энергетики проблемой для центров обработки данных, которым необходим постоянный поток энергии.

Google нашёл способ решить проблему энергопотребления: с помощью специального программного обеспечения компания ищет регионы, где в энергосети есть избыток солнечной или ветровой энергии, и размещает там свои центры обработки данных.

Единственным же надежным источником энергии с нулевыми выбросами углекислого газа пока остается ядерная энергетика. Именно поэтому в сентябре Microsoft подписала контракт, позволяющий перезапустить реактор на АЭС Три-Майл-Айленд в Пенсильвании, заработавшую печальную славу после частичного разрушения реактора в 1979 году.

Примерно через месяц Amazon.com Inc. заключили три соглашения о создании компактных ядерных реакторов, а Google взяла обязательство приобретать энергию у компании, работающей над аналогичными модульными реакторами.


«О боже, вы имеете в виду ядерные реакторы? Вы серьезно?» – удивился глава совета директоров корпорации Oracle Ларри Эллисон во время своего обращения к аналитикам на сентябрьском собрании компании. «Это звучит невероятно, но похоже является правдой. Было ли что-то подобное раньше?» – задал риторический вопрос Эллисон.


В СТО РАЗ БОЛЬШЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ СЕТИ


Линии электропередачи и трансформаторные подстанции остаются самым слабым звеном в цепочке разработки систем ИИ. Новые центры обработки данных должны подключаться к сетям, которые зачастую уже устарели, испытывают перегрузки и подвержены сбоям в условиях экстремальной погоды (например, урагана «Хелен»).

На апрельском мероприятии американского информационного агентства Bloomberg Intelligence соучредитель провайдера облачных услуг CoreWeave Inc. Брайан Вентуро отметил, что такие компании, как его, строят крупные дата-центры, которые перегружают сеть. Представьте подстанцию в промышленном районе, генерирующую 30 мегаватт электроэнергии, из которых центру обработки данных нужно 5 мегаватт. Остальная электроэнергия поступает на другие предприятия и фабрики.

А если такие компании, как CoreWeave, заявят: «Нам нужно 500 мегаватт». «Для этого придется прокладывать новые линии электропередач и строить дополнительные подстанции», – объяснил Вентуро. Для этих подстанций потребуются трансформаторы, заказы на которые могут выполняться в течение нескольких лет.

И это только для объема в 500 мегаватт. Основатель и генеральный директор OpenAI Сэм Альтман уже заикается строительстве дата-центров, которым может понадобиться до 5000 мегаватт. Создать с нуля и в сжатые сроки энергосистему, способную выдержать такую нагрузку в одном месте, «функционально невозможно», утверждает генеральный директор компании Constellation Energy Corp. Джо Домингес.


Компания Constellation владеет атомной электростанцией Три-Майл-Айленд, где восстанавливается реактор для снабжения электроэнергией компании Microsoft. Домингес предлагает размещать дата-центры разных компаний рядом с крупными источниками энергии, такими как атомные электростанции. Например, можно создать мегакампус возле нескольких ядерных реакторов, дополнить его солнечными и ветровыми электростанциями, аккумуляторами для хранения энергии, а затем объединить всё это с помощью новых линий электропередачи и систем управления нагрузкой. В результате получится автономная энергосистема.


МИЛЛИАРДЫ ЛИТРОВ ВОДЫ В ДЕНЬ

Каждый ватт электроэнергии, поступающий на сервер, превращается в тепло. Чрезмерно высокая температура может повредить оборудование и снизить производительность систем. Одним из самых эффективных и экономически выгодных методов охлаждения воздуха в дата-центрах на сегодняшний день является использование воды. По данным независимой компании Bluefield Research, центры обработки данных ежедневно расходуют более миллиарда литров воды, в том числе и ту, что применяется для генерации энергии. Этого объема достаточно, чтобы обеспечить водой 3,3 миллиона человек в сутки.

Исследование 2023 года показало, что для сессии общения с ChatGPT, состоящей из 10–50 вопросов и ответов, требуется одна пол-литровая бутылка воды. Только на обучение одной из ранних версий искусственного интеллекта ушло, по оценкам, почти 757 000 литров воды. Более того, значительная часть этой воды должна быть питьевой, чтобы предотвратить экологические проблемы и поломки оборудования.

В Уэст-Дес-Мойнсе (штат Айова) центры обработки данных Microsoft, которые используются компанией OpenAI, стали крупнейшим потребителем воды в регионе. По данным местного водоканала, они расходуют больше воды, чем весь город (кроме того, окружной суд сообщает, что компания расследует инцидент с утечкой, который существенно увеличил её водопотребление).

В маленьком испанском городке Талавере-де-ла-Рейна, расположенном среди ячменных и пшеничных полей, компания Meta Platforms Inc. столкнулась с сопротивлением местных жителей из-за планов построить центр обработки данных, который будет ежегодно потреблять около 665 миллионов литров воды.


УДВОЕННЫЙ ТРАФИК

Большие языковые модели, на которых базируется генеративный ИИ, обучаются путем обработки огромных объемов данных из интернета, а пользователи таких инструментов только увеличивают этот спрос. В мае генеральный директор компании AT&T Inc. Джон Стэнки сообщил, что спрос на беспроводную связь в сети уже увеличился на 30 % в год и продолжит расти с развитием искусственного интеллекта. «Чтобы поддерживать ежегодный прирост потребления на уровне 30–35 %, нам нужно строить более мощные магистральные каналы», – подчеркнул он.

За последние пять лет трафик сети компании Verizon Communications Inc. удвоился из-за того, что люди все чаще смотрят и транслируют видео онлайн. Об этом рассказал генеральный директор подразделения потребительских услуг Verizon Соумьянараян Сампатх в своем интервью. Он предсказал, что в следующие пять лет трафик вновь удвоится из-за частых запросов в ИИ-чаты.


По его мнению, «искусственный интеллект станет нашим следующим драйвером роста». Технологические компании настолько нуждаются в оптоволоконных сетях, что телекоммуникационный гигант Lumen Technologies Inc. объявил в августе о привлечении 5 миллиардов долларов и ведении переговоров о дополнительных 7 миллиардах для создания новой отрасли, который займётся подключениями, необходимыми для работы технологий искусственного интеллекта.


НЕДВИЖИМОСТЬ ДЛЯ ТЫСЯЧ ЦЕНТРОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

По всему миру уже построено или находится на разных этапах разработки более 7000 центров обработки данных, тогда как еще в 2015 году их было всего 3600. И скорее всего, этого количества все равно будет недостаточно. Спрос на услуги дата-центров начал стремительно расти еще до появления ChatGPT главным образом потому, что компании все чаще переводят свои данные из локальных сетей на удалённые облачные сервисы. Каждая крупная страна стремится обзавестись собственными центрами искусственного интеллекта, что привело к глобальной гонке за инфраструктурой.

Центрам обработки данных нужна земля. Для примера: инвестиционный фонд Equinix Inc., специализирующийся на строительстве дата-центров, купил 200 акров земли для возведения кампуса мощностью в сотни мегаватт. Еще одна компания арендовала участок площадью 2000 акров для строительства дата-центра мощностью в гигаватт. Найти подходящий участок, соответствующий требованиям энергопотребления, нелегко. Кроме того, таким комплексам необходимы строительные материалы и рабочие для монтажа всех систем, а то и другое – в дефиците.

Провайдер облачных услуг Вентуро из компании CoreWeave отмечает, что некоторые клиенты просят выделить целые кампусы исключительно под их нужды. «Рынок растет гораздо быстрее, чем позволяют традиционные цепочки поставок, поддерживающие физический бизнес», – объясняет Вентуро.


ЧИПЫ, ЧИПЫ, ЧИПЫ

Графические процессоры, или GPU, являются рабочими лошадками для обучения моделей искусственного интеллекта. Они предназначены для одновременной обработки тысяч задач – это концепция, известная как параллелизм. В центре обработки данных могут использоваться сотни или даже тысячи таких процессоров, стоимость каждого из которых превышает стоимость семейного автомобиля.

Практически каждая крупная технологическая компания столкнулась с нехваткой чипов такого типа, когда только начался бум искусственного интеллекта. Microsoft и Google были одними из тех, кто в своих прошлых отчетах о прибылях и убытках указывали на нехватку графических процессоров.


Корпорация Nvidia повысила ставки для всех, когда перешла к ежегодному внедрению новых технологий. Это привело к еще большему напряжению и в без того разветвленной цепочке поставок. В ноябре компания заявила, что ее новый продукт Blackwell снова в строю и производится быстрее, чем ожидалось. Однако подчеркивается, что пройдёт несколько кварталов, прежде чем удастся удовлетворить весь спрос.


КРЕМНИЙ, СТАЛЬ, КВАРЦ И МЕДЬ

Для производства многих перечисленных компонентов необходимы металлы и минералы. Рассмотрим кремний, который служит основой для чипов, микросхем и процессоров. Китай является ведущим производителем сырого и очищенного кремния. Это вызывает беспокойство на фоне нарастания напряженности в отношениях между этой страной и США с их союзниками. Последним примером нарушения цепочки поставок этих компонентов стал инцидент в Северной Каролине.

В октябре ураган «Хелен» унес десятки жизней и вызвал серьезные разрушения на восточном побережье США. Стихийное бедствие парализовало работу двух шахт в этом штате, которые совокупно обеспечивают около четырех пятых поставок высококачественного кварца. Этот материал используется для создания тиглей, в которых кремний нагревается, плавится и превращается в монокристаллическую структуру – идеальную основу для производства полупроводников.


А еще полупроводники содержат золото, серебро, алюминий и олово, и их запасов хватает, чтобы обеспечивать работу заводов, выпускающих полупроводники. «Узким местом» стали два редкоземельных металла: галлий и германий. В декабре Китай запретил их экспорт в США, что сильно обострило технологическую войну между двумя странами.

Медь используется для создания всего – чипов, центров обработки данных, электрооборудования и холодильных установок. Именно медь может вызвать конфликт интересов, потому что она нужна одновременно для развития искусственного интеллекта, возобновляемой энергетики и электротранспорта. Кроме того, есть еще и сталь, которая имеет решающее значение для создания дата-центров и такой инфраструктуры, как кабельные сети.


ЛЮДЕЙ БОЛЬШЕ, ЧЕМ ВЫ ДУМАЕТЕ

Уже давно говорится о рабочих местах, которые уйдут в прошлое из-за ИИ. В феврале прошлого года шведская финтех-компания Klarna Bank AB всполошила рынок труда, заявив, что ее ИИ-ассистент выполняет работу, эквивалентную труду 700 штатных агентов по обслуживанию клиентов. Мировые исследовательские и аналитические компании предупреждают, что с развитием технологий пострадают такие секторы как финансы, юриспруденция и обслуживание клиентов. Международный валютный фонд считает, что искусственный интеллект может заменить или изменить около 40 % рабочих мест во всём мире.

С другой стороны, компании, работающие с ИИ, сегодня предоставляют работу миллионам людей. Среди специалистов в сфере искусственного интеллекта – IT-специалисты, архитекторы данных, исследователи, математики, инженеры-программисты, разработчики микросхем, менеджеры продуктов и программ, а также юристы, отвечающие за соблюдение нормативных требований, и это не считая армии аналитиков, маркетологов и продавцов. В начале ноября прошлого года компания Salesforce Inc. объявила о намерении нанять более 1000 сотрудников для продвижения своего нового продукта с использованием генеративного искусственного интеллекта.

Во многих из этих профессий на фоне ажиотажа возникли проблемы с кадрами. Технологические инвесторы и стартапы в сфере ИИ недовольны тем, что на рынке мало подходящих кандидатов с нужным опытом и образованием. В Кремниевой долине даже появилось выражение «конкуренция за ИИ-таланты», отсылающее к Лиге плюща (ассоциация восьми престижных частных учебных заведений, находящихся на северо-востоке США. – Прим. ред.). Он описывает компании, такие как Alphabet, Microsoft и OpenAI, которые вырастили талантливых специалистов, пользующихся большим спросом у других компаний. Кроме того, многих специалистов нашли за границей, например в Индии, для создания и обработки качественных данных, необходимых для обучения систем искусственного интеллекта.


НУЖНО БОЛЬШЕ КАЧЕСТВЕННЫХ ДАННЫХ, ЧЕМ СУЩЕСТВУЕТ В МИРЕ

Генеративные модели искусственного интеллекта нуждаются в высококачественных данных так же, как люди нуждаются в пище. Большие языковые модели обучаются путем проглатывания текста, разбитого на небольшие блоки, называемые токенами. Анализируя эти тексты, модели выявляют закономерности, позволяющие предсказывать, какой текст следует за другим, многократно повторяя этот процесс. Лидирующие модели проходят обучение на базе более чем триллиона токенов каждая. Для сравнения: 2048 токенов приблизительно соответствуют 1500 словам. Оценки общего числа токенов текстовых данных в мире колеблются от нескольких триллионов до тысяч триллионов.

Удивительно, но даже такого огромного объема данных может оказаться недостаточно для столь быстрого развития искусственного интеллекта, на которое многие рассчитывают. Некоторые из ведущих мировых разработчиков ИИ, такие как OpenAI, сталкиваются с затруднениями в поиске новых, неизведанных источников высококачественных обучающих данных, созданных человеком, для дальнейшего улучшения своих моделей.


Данных на других языках, кроме английского, очень мало, и еще меньше тех, которые не ориентированы на западные или белые сообщества. Отсутствие разнообразия грозит привести к появлению продуктов искусственного интеллекта, которые будут предвзято относиться к меньшинствам, женщинам и другим недостаточно представленным группам населения. Например, анализ, проведенный агентством Bloomberg в этом году, показал, что модель искусственного интеллекта, лежащая в основе ChatGPT, при ранжировании резюме демонстрирует предвзятое отношение к определённым расовым группам на основе одних только имён. Компания OpenAI отмечает, что её исследования могут не полностью отражать, как клиенты применяют её модели на практике. При этом она активно работает над тем, чтобы выявлять и предотвращать возможные негативные последствия.

Производители данных и контента, от медиаорганизаций до финансовых учреждений, осознают тот факт, что их информация становится все более ценной для разработчиков искусственного интеллекта. Голливудские актеры и писатели объявили забастовку в 2023 году, чтобы защитить свое дело от новых технологий. Газета New York Times, а также крупнейшие звукозаписывающие компании подали в суд на компании, занимающиеся искусственным интеллектом, за то, что они используют публикации, защищенные авторским правом. Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, утверждают, что обучение по общедоступным материалам является разрешенным добросовестным использованием информации.

В недавнем общении с инвесторами S&P Global Inc. генеральный директор компании OpenAI Мартина Чунг (Martina Cheung) резюмировала: «Качество масштабной языковой модели определяется качеством и количеством данных, на которых она обучается, и у нас есть множество высококачественных данных». Только в прошлом году компания OpenAI заключила договоры на использование контента с такими компаниями, как News Corp., Condé Nast, Hearst, Reddit, издателем журнала People Dotdash Meredith и медиагруппой Axel Springer.

Технологические компании исследуют возможность обучения моделей на синтетических наборах данных, создаваемых самими ИИ. В теории это позволяет компаниям, работающим с ИИ, удовлетворять свои бесконечные потребности в данных, обходя юридические и этические вопросы конфиденциальности, связанные с использованием информации из интернета. Однако некоторые исследователи предупреждают, что модели ИИ могут сломаться, если их обучать на контенте, сгенерированном другими ИИ-системами, а не людьми. В статье 2023 года, посвящённой так называемому коллапсу моделей, было продемонстрировано, как изображения людей, созданные ИИ, становились всё более искажёнными, после того как модель повторно обучалась «даже на небольшом количестве собственного творчества».


ВСЁ БУДЕТ НЕ ТАК ПЛОХО, КАК БОЯТСЯ НЕКОТОРЫЕ, И НЕ ТАК ХОРОШО, КАК НАДЕЮТСЯ ДРУГИЕ

Инвесторы, операторы дата-центров, энергетические компании и другие участники рынка вкладывают сотни миллиардов долларов в разные звенья цепочки поставок, необходимой для функционирования ИИ. Планируется, что каждый крупный банк и финансовый институт потратит на инфраструктуру ИИ около 1 триллиона долларов. Ожидается, что по итогу 2024 года суммарные капитальные расходы Alphabet, Amazon, Meta и Microsoft превысят 200 миллиардов долларов. За последний год индекс коммунальных предприятий S&P 500 вырос на 22 %, а рыночная капитализация REIT Equinix, специализирующегося на дата-центрах, почти удвоилась с конца 2022 года. Акции Nvidia за последние два года взлетели почти на 700 %, сделав компанию одной из самых ценных в мире.

Тем не менее в итоге никто точно не знает, продолжит искусственный интеллект развиваться теми же темпами. Некоторые аналитики с Уолл-стрит предсказывают скорое завершение этого безумия. А инвесторы начинают сомневаться, что крупные технологические компании исполнят свою мечту о получении прибыли с помощью ИИ. По всей видимости, главной угрозой для сотен миллиардов долларов, вложенных в искусственный интеллект, стало то, что разработчики наиболее продвинутых моделей чрезмерно увлеклись эффективностью.


Гэри Дикерсон, генеральный директор Applied Materials Inc., производящей микросхемы, в ноябре рассказал инвесторам, что некоторые ИИ-компании хотят увеличить эффективность вычислений в 100 раз за пять лет. Другие ставят ещё более амбициозные цели – улучшить эффективность в 10 000 раз за 15 лет. По словам Дикерсона, эффективность «становится главной движущей силой в этой отрасли».
Bloomberg
Перевод Антона Дубровского
Иллюстрация: использованы изображения Iconiqu, freepik 
24.01.2025
Важное

Итоги зимнего трансферного окна в мировом футболе.

07.02.2025 17:00:00

Цены на кофе вырастут в ближайшие недели из-за неблагоприятных погодных условий.

07.02.2025 13:00:00

Легендарная британская хеви-метал-группа даст прощальный концерт в оригинальном составе в рамках собственного фестиваля Back To The Beginning в родном Бирмингеме.  

07.02.2025 09:00:00
Другие Статьи

Выставка «Уличная жизнь Лондона» представляет собой увлекательное путешествие в мир, который существовал на лондонских улицах в XIX веке.

Глобальное потепление открывает Арктику с новой стороны, превращая её в перспективный экономический регион.

Олимпийское движение становится для континента важным инструментом развития.

У Канады есть возможность стать лидером в производстве электромобилей (EV) благодаря обширным запасам критически важных полезных ископаемых и инновационному подходу.