Арктика 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения. 2025, №2.

• высокая степень совместимости и интеграции с аналогичными системами смеж­ ных регионов и государств. Современные технологии ИИ в применении к БПЛА в ликви­ дации ЧС: международный и отечественный опыт Одной из наиболее у спешны х разра­ боток последних лет стал комплекс DJI Terra Все перечисленные задачи потенциально могут быть решены с использованием ИИ и БПЛА, особенно при условии их интеграции в единую архитектуру реаги­ рования. Благодаря способности ИИ-алгоритмов быстро анализировать много­ мерные данные и мобильности дронов, обеспечивающих оперативную разведку и доставку полезных грузов, создается возможность минимизации временных и логистических издержек даже в условиях высоко турбулентной среды [7]. При этом важно учитывать необходимость адаптации систем к экстремальным клима­ тическим условиям и ограниченной видимости, характерным для Арктики. Таким образом, необходимость развития высокотехнологичных подходов, сочетающих автономность, масштабируемость и интеллектуальность, становится не просто желательной, а стратегически важной при подготовке к возможным катастрофам трансрегионального характера, особенно с учетом уязвимости инфраструктуры и экосистем северных территорий. С овременные технологии, основанные на применении искусственного интел­ лекта и беспилотных летательных аппаратов, постепенно трансформируют традиционные подходы к реагированию на чрезвычайные ситуации, в особен­ ности те, что охватывают крупные межрегиональные и трансграничные террито­ рии, требующие оперативной оценки и координации, что крайне важно для се­ верных регионов России. В ряде стран, столкнувшихся с системными природными или техногенными катастрофами, уже апробированы и внедрены технологические решения, способные существенно повысить оперативность, точность и безо­ пасность спасательных мероприятий. Рассмотрим наиболее значимые примеры подобного рода, демонстрирующие потенциал интеграции ИИ и БПЛА в практику ликвидации последствий ЧС. Одной из наиболее успешных разработок последних лет стал комплекс DJI Terra, используемый в сочетании с алгоритмами компьютерного зрения, основанны­ ми на нейросетях YOLO и их производных. Данная система позволяет в режиме реального времени производить высокоточное картографирование зон бедствия с дронов, автоматически выявляя разрушенные здания, очаги возгорания, скопле­ ния людей и обломки инфраструктуры [8]. Полученные данные визуализируются в форме ортофотопланов, оперативно передаваемых в штабы реагирования. Особенность системы заключается в высокой степени автономности аналитики: алгоритмы не только распознают объекты, но и классифицируют их по степени разрушения, что существенно ускоряет принятие решений в первые часы после катастрофы. Успешное применение данной технологии было зафиксировано при ликвидации последствий землетрясения в Турции в 2023 году, когда с ее помо­ щью удалось охватить более 800 кв. км пострадавшей территории менее чем за сутки. Однако важно учитывать необходимость адаптации подобных систем к ус­ ловиям низкой освещенности и плохой видимости, характерным для арктических территорий. Другим показателем технологического прогресса в сфере применения ИИ и БПЛА стала платформа Skydio X2, оснащенная интеллектуальными модулями на базе микропроцессоров NVIDIA Jetson [9]. Данные дроны способны действовать авто­ номно, без участия оператора, даже в условиях отсутствия GPS-сигнала, что делает их крайне эффективными в разрушенных урбанизированных зонах, под завалами и внутри зданий. Искусственный интеллект обеспечивает им адаптивную навига­ цию, объемное сканирование пространства, а также возможность следования за человеком или объектом. Эти системы зарекомендовали себя в США при поиске выживших после ураганов и обрушений зданий, а также в условиях техногенных катастроф, представляющих угрозу для жизни спасателей. Их применение в зонах Технологии |