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

80 АРКТИКА 2035 : актуальные вопросы, проблемы, решения № 1 (21) 2025 • разрушение инфраструктуры. Таяние вечной мерзлоты вызывает деформацию и разрушение дорог, зданий и трубопроводов; • чрезвычайные климатические явления. К ним относятся сильные штормы, снеж- ные обвалы и изменения ледниковых условий, создающие новые угрозы; • ограничения традиционных методов реагирования. Традиционные подходы к управлению катастрофами в Арктике сталкиваются с рядом проблем: - сложности доступа. Отдаленность территорий и отсутствие развитой транспорт- ной сети затрудняют оперативное реагирование; - отсутствие инфраструктуры. Нехватка необходимых ресурсов и баз для проведе- ния спасательных операций ограничивает эффективность мероприятий; - экстремальные условия. Холод, длительная полярная ночь и суровые погодные условия осложняют работу спасательных служб и использование техники [3]. Использование искусственного интеллекта (ИИ) в системах управления катастро- фами открывает новые горизонты в повышении их эффективности. Благодаря своим возможностям анализа больших объемов данных, автоматизации и про- гнозирования ИИ становится важным инструментом для оптимизации процессов на всех этапах реагирования. Основные направления применения ИИ при ЧС, по нашему мнению, следующие: 1) мониторинг и раннее предупреждение. Одной из ключевых задач в управлении катастрофами является своевременное выявление и прогнозирование потенциальных угроз. Современные системы мониторинга, интегрированные с ИИ, способны анализировать данные из различ- ных источников: • анализ данных из спутников, сенсоров и социальных сетей. Искусственный ин- теллект позволяет обрабатывать спутниковые снимки, данные с сенсоров, а также информацию, публикуемую пользователями в социальных сетях. Это особенно ценно в случае внезапных катастроф, таких как наводнения или землетрясения, когда скорость обработки информации имеет решающее значение; • прогнозирование природных и техногенных катастроф с помощью машинного обучения. Машинное обучение играет важную роль в построении моделей для анализа рисков. Эти модели способны учитывать множество переменных, таких как климатические данные, исторические события и инфраструктурные особенно- сти, что позволяет повышать точность прогнозов и предупреждений; 2) координация и логистика. Оптимизация координации действий спасательных служб и логистических процес- сов является еще одной важной сферой применения ИИ: • оптимизация маршрутов для экстренной помощи. Алгоритмы на базе ИИ спо- собны анализировать дорожную обстановку, уровень заторов, а также состояние инфраструктуры, чтобы выбирать наиболее эффективные маршруты для доставки помощи в зоны бедствия; • управление распределением ресурсов в режиме реального времени. Искус- ственный интеллект помогает эффективно распределять доступные ресурсы, такие как продукты питания, медикаменты или спасательные бригады, минимизируя потери и задержки. Это особенно важно в условиях ограниченности ресурсов и времени; Использование искусственного интеллекта (ИИ) в системах управ- ления катастро- фами открывает новые горизонты в повышении их эффективности