Труды КНЦ. Технические науки. – 2026. - № 2

Результат обнадеживающий, однако нейросеть неверно определила расположение объекта. Perplexity установил, что он расположен в промзоне г. Кандалакша, хотя фактически находится в промзоне г. Мурманска. Справедливости ради стоит отметить, что и ГигаЧат неверно определил координаты объекта, однако «промахнулся» намного сильнее Perplexity (рис. 5). Для детального анализа возможных чрезвычайных ситуаций ИИ-помощники также не подходят. Например, если ГигаЧату направить следующий запрос: Опасный промышленный объект (резервуар со сжиженным углеводородным газом объемом 50 м3) расположен в промзоне г. Мурманск, недалеко от Восточно-объездной дороги. Какие чрезвычайные ситуации могут произойти на данном объекте? то ответ нейросети сведется к следующему перечню: 1. Взрыв резервуара. 2. Утечка газа. 3. Возгорание. 4. Экологическая катастрофа. В дополнение к перечню возможных чрезвычайных ситуаций нейросеть приводит краткий перечень причин, а для случая с экологической катастрофой — указаны потенциальные последствия. И при этом никакой конкретики: все варианты довольно абстрактные. Если попытаться с таким же запросом обратиться в Perplexity, то результат в целом будет аналогичным. Заклю чени е Как итог обзора изменений в планирующих документах выполнен анализ модификаций в наиболее полном варианте оценки техногенно-экологического риска — декларации промышленной безопасности. На основе выбора и рассмотрения основных нормативных актов сделан вывод о незначительных (в отличие от других ПД) изменениях в порядке разработки и структуре ДПБ. Дан анализ некоторым возможностям применения ИИ в декларировании безопасности. Проверка оформления ДПБ в соответствии с указанными нормативными актами осуществлялась общедоступными нейронными сетями, однако более глубокие и содержательные запросы наталкивались на трудности. Если резюмировать результаты экспериментов с ИИ-помощниками, то можно сказать, что нейросети показывают хорошие результаты при автоматизации расчетов последствий ЧС по заранее заданным методикам. Во всех остальных аспектах составления декларации промышленной безопасности эффективность использования ИИ-ассистентов вызывает сомнения, хотя и абсолютно бесполезными их назвать нельзя. Эксперименты показали, что нейросети общего назначения могут существенно облегчить разработку планирующих документов, но все равно требуют от пользователя достаточной квалификации в предметной области. Целесообразной представляется разработка специализированных ИИ-ботов, создаваемых на базе RAG-технологий [23]. Требования «всесторонней оценки риска» в рамках ДПБ, оценки состояния объектов в рамках промышленно-природных комплексов, критических инфраструктур требуют развития более совершенных методов и средств формирования и реализации процесса управления безопасностью [24]. Список источников 1. Яковлев С. Ю., Шемякин А. С., Олейник А. Г. Регулирование техногенно-экологической безопасности критически важных объектов инфраструктуры: обновление нормативной базы // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2022. Т. 13, № 2. С. 93-102. doi:10.37614/2949-1215.2022.13.2.008 2. Yakovlev S., Shemyakin A. Problems of Environmental and Technogenic Safety Regulation in the Arctic Region: Oil Spills // E3S Web Conf. 378 05006. 2023. DOI:10.1051/e3sconf/202337805006 3. Яковлев С. Ю., Шемякин А. С. Изменения в информационной технологии разработки паспортов безопасности потенциально опасных объектов // Экология промышленного производства. 2023. № 2. С. 48­ 52. DOI:10.52190/2073-2589_2023_2_48 4. Яковлев, С. Ю., Шемякин А. С. Новый планирующий документ — паспорт безопасности критически важного объекта // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2024. № 5. С. 6-10. DOI:10.36535/0869-4176- 2024-05-1