Арктика 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения. 2025, №3.

Контроль про­ мышленных выбросов Горнодобывающая отрасль активно внедряет ИИ для повышения эколо­ гической эффек­ тивности А рктические регионы становятся областью активной промышленной деятель­ ности — от добычи полезных ископаемых до энергетических проектов. Это усиливает риски выбросов парниковых газов, особенно метана и CO2. Искусствен­ ный интеллект помогает минимизировать эти риски за счет точного мониторинга, прогнозирования и автоматизации процессов. В настоящее время горнодобывающая отрасль активно внедряет ИИ для повы­ шения экологической эффективности: • Innolidix (Дания) использует ИИ для автоматизации бурения и взрывных работ. Система анализирует геологические данные в реальном времени и планирует операции так, чтобы минимизировать выбросы CO2 и сократить время простоя оборудования. • Ziraaf (США) применяет модель FALCON-360 для анализа геофизических и геохи­ мических данных, что позволяет находить месторождения с меньшим экологиче­ ским следом и оптимизировать маршруты добычи; • Planetary AI (Великобритания) использует ИИ для разведки геотермальных источ­ ников, снижая потребность в традиционных буровых работах и связанных с ними выбросах. Эти технологии позволяют не только повысить безопасность, но и сократить угле­ родный след добычи в удаленных арктических районах [2]. «Умные» сенсоры на про­ изводственных объектах С енсорные технологии в 2025 году стали основой цифрового мониторинга выбросов. Индустриальный интернет вещей (IIoT) объединяет беспроводные датчики, которые отслеживают температуру, давление, вибрации и состав воздуха на объектах в реальном времени. При этом на арктических платформах исполь­ зуются сенсоры с нейросетевой обработкой, способные выявлять отклонения в работе оборудования и предсказывать потенциальные выбросы. ИИ-модели оценивают эффективность экологических программ, прогнозируют их влияние на биоразнообразие и устойчивость экосистем. В рамках форума «Эко­ логия-2025» обсуждалось внедрение ИИ в управление отходами, рециклингом и предотвращение экологических катастроф. Моделирование и принятие решений ИИ также помо­ гает выявлять зоны наибольшего риска, моделируя распространение метана и CO2 в за­ висимости от тем­ пературы, скорости ветра и состояния мерзлоты И скусственный интеллект становится ключевым инструментом в стратегиче­ ском управлении углеродными выбросами, особенно в сложных и удаленных арктических регионах. Он позволяет не только анализировать текущие данные, но и строить прогнозы, оптимизировать логистику и поддерживать устойчивые решения на уровне политики и бизнеса. В практике активно используются модели атмосферной дисперсии, основанные на машинном обучении, которые учитывают метеоусловия, рельеф местности и источники эмиссий. Например, в рамках программы UNFCCC-2025 были разра­ ботаны модели, прогнозирующие превышение выбросов на 50% по сравнению с уровнем 1990 года, несмотря на климатические обязательства, ИИ также помога­ ет выявлять зоны наибольшего риска, моделируя распространение метана и CO2 в зависимости от температуры, скорости ветра и состояния мерзлоты. Используют­ ся гибридные модели, объединяющие спутниковые данные, сенсоры и историче­ ские тренды, что позволяет предсказывать выбросы с точностью до 90% [3]. 58 I АРКТИКА 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения | № 3 (23) 2025