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

н е о б х од имы е меры эвакуации и подготовки. Результаты в недрения показали з н а ­ чительное со кр ащ ен и е потерь человеческих ж изней и снижени е ущерб а инфра­ структуре благодаря более т о ч ным и св о е в р ем е н ным предупреждениям. • Оп тими заци я гуманитарной логистики. ИИ также у спешно применяется для оп тими зации логистики в зонах сти хийных бед­ ствий. Например, система IBM Watson Decision Platform for Emergency Managemen t помогает спасательным службам координировать действия по распределению гуманитарной помощи. Алгоритмы ИИ анализируют в режиме реального времени данные о состоянии дорог, наличии ресурсов и зонах н аибольшей потребности. Это позволяет м ин им и зи р о в а ть задержки в доставке п ом ощ и и эффективно и спользо­ вать имеющи еся ресурсы. Подобные подходы продемонстрировали п овышение скорости реагирования и снижение хаоса в условиях кризиса [6]. Однако, несмотря на успехи, п р и м е н е н и е ИИ в у пр а в л ени и катастрофами сталки­ вается с рядом сложностей, которые требуют решения. Это: • технические сложности — - доступность и качество данных. Эффективность ИИ зави сит от о б ъ е м о в и д о ­ стоверности исходных данных. Однако в реал ь ны х условиях д ан ны е могут быть неполными, не стр уктуриров анными или запаздывать, что снижает эффективность работы моделей; • настройка а лго ритмов — - разработка и внедрение алгоритмов ИИ требуют высокого у ровня п рофессион а­ ли зма и зн а чи те л ьны х ресурсов, что о гр ан ич и в а е т возможности их и спо л ьзов а ­ ния в менее развитых регионах; • этические про бл емы — - конфиденциальность. И спо л ьзов ан и е ИИ подразумевает обработку о гр ом ны х массивов данных, включая ли чн ую информацию . Это вызывает вопросы о защите конфиденциал ьности п острадавших и ю ри ди че ски х аспектах работы с д анными; • учет интересов пострадавших. При принятии р еш е ни й ИИ может не учи тывать и нд и вид у а л ь ны е потребности и интересы людей, что может привести к н е р а в н о ­ м е р н о м у распределению ресурсов; • возможны е риски — - з ав и сим о сть от технологий. Чрезмерная опора на ИИ может привести к у я з в и м о ­ сти систем в случае сбоев или кибератак; - устойчи в ость систем. Об е спе ч ени е б е сп ер е бойн ой работы ИИ в условиях ката­ строф является сложной задачей, особ енно в случае разрушени я инфраструктуры, как свидетельствует р е альный опыт [7]. Эти вызовы требуют, по н аш е м у мнению , д а л ь н е йш и х ш и р о к и х исследований и разработки но вых подходов, н а п р ав л ен ны х на п о выш е н и е надежности и б е зо ­ пасности п рим е н е н и я ИИ в у пра в лении катастрофами. По м н е н ию авторов, для п ри м е н е н и я ИИ в ре а гиро вании на катастрофы и ЧС в Арктике, необходимо: • разработать и внедрить системы анализа д ан ны х и мониторин га, которые будут адап тированы к о собенностям Арктики; • повы сить доступность д ан ны х путем создания и н те гр и р о в ан ны х баз, о б ъ е д и н я ­ ющ и х климатические, географические и инфраструктурные параметры; Алгоритмы ИИ анализируют в режиме реально­ го времени данные о состоянии дорог, наличии ресурсов и зонах наиболь­ шей потребности 82 I АРКТИКА 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения | № 1 (21) 2025