Арктика 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения. 2025, №1.

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в системах управ­ ления катастро­ фами открывает новые горизонты в повышении их эффективности • ра зр ушени е инфраструктуры. Таяние вечной мерзлоты вызывает деформ ацию и ра зр ушени е дорог, зданий и трубопроводов; • чр е звы ч а йны е климатические явления. К ним относятся сильные штормы , снеж ­ ные обвалы и и зм ен ен и я л ед ни к о вы х условий, со зд ающи е но вые угрозы; • огран ич ени я т р а д и ц и о н ны х методов реагирования. Т р ад ици он ны е подходы к упра в лению катастрофами в Арктике сталкиваются с рядом проблем: - сложности доступа. Отдаленность т еррито рий и отсутствие развитой тран сп ор т­ ной сети затрудняют оп еративно е реагирование; - отсутствие инфраструктуры. Нехватка н е о б х од имы х ресурсов и баз для п ро в ед е ­ ния спасательных оп ер аци й о гран ичив а е т эффективность мероприятий; - экстрем альные условия. Холод, длительная полярная но ч ь и суровые погодные условия осложняют работу спасательных служб и и спользов ание техники [3]. И спо л ь зо в ан и е искусственного интеллекта (ИИ) в системах управлени я катастро­ фами открывает новые горизонты в п о выш е н и и их эффективности. Благодаря своим возможностям анализа б о л ьш и х о б ъ е м о в данных, а втомати зации и п р о ­ гнозиро вания ИИ становится важным инстр ументом для оп ти ми за ц и и процессов на всех этапах реагирования. О сн о в ны е направления п рим е н е н и я ИИ при ЧС, по н аш ем у мнению , следующие: 1) м он и т о р ин г и раннее предупреждение. Одной из ключевых задач в у пра в лении катастрофами является св ое в рем енно е выявл ени е и п ро гн о зир о в а ни е п о тенци ал ь ны х угроз. С о в р ем е н ны е системы мониторин га, и н те гр и р о в ан ны е с ИИ, способны ана ли зиров а ть д ан ны е из ра зл ич­ ных источников: • анализ д ан ны х из спутников, сенсоров и со ци а л ь ны х сетей. Искусственный и н ­ теллект позволяет обрабатывать спутниковые снимки, д ан ны е с сенсоров, а также информацию , публикуемую пользователями в со ци а л ьны х сетях. Это особ енно ценно в случае в н е зап ны х катастроф, таких как наводнения или землетрясения, когда скорость обработки информ ации имеет р еш ающ е е значение; • п ро гн о зир о вани е п р и р од ны х и т е хногенных катастроф с п ом ощ ью м аш и н н о го обучения. М аш и н н о е обучени е играет важную роль в п остроении моделей для анализа рисков. Эти модели способны учи ты ва ть множество переменных, таких как климатические данные, исторические события и инфраструктурные о с о б е н н о ­ сти, что позволяет п о выш а т ь точность п рогнозов и предупреждений; 2) к оординация и логистика. Оп тим и за ц и я коор ди н ации д ействий спасательных служб и ло гистич еских процес­ сов является еще одной важной сферой п рим е н е н и я ИИ: • оп тими заци я м аршр утов для экстренной п омощи. Ал го р и тмы на базе ИИ сп о ­ собны анали зиров а ть дорожн ую обстановку, у р о в е н ь заторов, а также состояние инфраструктуры, чтобы выбира ть наиболее эффективные маршруты для доставки п ом ощ и в зоны бедствия; • упра в лени е распределением ресурсов в режиме реального времени. Искус­ ственный интеллект помогает эффективно распределять доступные ресурсы, такие как продукты питания, м еди камен ты или спасательные бригады, ми н им и зи р уя потери и задержки. Это особенно важно в условиях о гр ан ич енн ости ресурсов и времени; 80 I АРКТИКА 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения | № 1 (21) 2025