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

82 АРКТИКА 2035 : актуальные вопросы, проблемы, решения № 1 (21) 2025 Алгоритмы ИИ анализируют в режиме реально- го времени данные о состоянии дорог, наличии ресурсов и зонах наиболь- шей потребности необходимые меры эвакуации и подготовки. Результаты внедрения показали зна- чительное сокращение потерь человеческих жизней и снижение ущерба инфра- структуре благодаря более точным и своевременным предупреждениям. • Оптимизация гуманитарной логистики. ИИ также успешно применяется для оптимизации логистики в зонах стихийных бед- ствий. Например, система IBM Watson Decision Platform for Emergency Management помогает спасательным службам координировать действия по распределению гуманитарной помощи. Алгоритмы ИИ анализируют в режиме реального времени данные о состоянии дорог, наличии ресурсов и зонах наибольшей потребности. Это позволяет минимизировать задержки в доставке помощи и эффективно использо- вать имеющиеся ресурсы. Подобные подходы продемонстрировали повышение скорости реагирования и снижение хаоса в условиях кризиса [6]. Однако, несмотря на успехи, применение ИИ в управлении катастрофами сталки- вается с рядом сложностей, которые требуют решения. Это: • технические сложности — - доступность и качество данных. Эффективность ИИ зависит от объемов и до- стоверности исходных данных. Однако в реальных условиях данные могут быть неполными, неструктурированными или запаздывать, что снижает эффективность работы моделей; • настройка алгоритмов — - разработка и внедрение алгоритмов ИИ требуют высокого уровня профессиона- лизма и значительных ресурсов, что ограничивает возможности их использова- ния в менее развитых регионах; • этические проблемы — - конфиденциальность. Использование ИИ подразумевает обработку огромных массивов данных, включая личную информацию. Это вызывает вопросы о защите конфиденциальности пострадавших и юридических аспектах работы с данными; • учет интересов пострадавших. При принятии решений ИИ может не учитывать индивидуальные потребности и интересы людей, что может привести к неравно- мерному распределению ресурсов; • возможные риски — - зависимость от технологий. Чрезмерная опора на ИИ может привести к уязвимо- сти систем в случае сбоев или кибератак; - устойчивость систем. Обеспечение бесперебойной работы ИИ в условиях ката- строф является сложной задачей, особенно в случае разрушения инфраструктуры, как свидетельствует реальный опыт [7]. Эти вызовы требуют, по нашему мнению, дальнейших широких исследований и разработки новых подходов, направленных на повышение надежности и безо- пасности применения ИИ в управлении катастрофами. По мнению авторов, для применения ИИ в реагировании на катастрофы и ЧС в Арктике, необходимо: • разработать и внедрить системы анализа данных и мониторинга, которые будут адаптированы к особенностям Арктики; • повысить доступность данных путем создания интегрированных баз, объединя- ющих климатические, географические и инфраструктурные параметры;