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

87 Технологии Система Botkin.AI позволяет прово- дить диагностику заболеваний в уда- ленных регионах спутниковые данные для раннего обнаружения разливов нефти, динамики тая- ния вечной мерзлоты и выбросов парниковых газов. Социальный аспект также играет важную роль: ИИ способствует улучшению качества жизни местного населения за счет дистанционной медицины, цифрового образования и автома- тизации трудоемких процессов. Например, система Botkin.AI позволяет прово- дить диагностику заболеваний в удаленных регионах, что повышает доступность медицинской помощи. Внедрение ИИ в ГЧП требует активного государственного регулирования и поддержки, включая законодательные инициативы и програм- мы субсидирования, которые обеспечивают баланс между интересами бизнеса и общества [4]. Таким образом, теоретическое обоснование применения ИИ в моделях ГЧП демонстрирует его значимость для эффективного освоения Ар- ктики. ГЧП выступает в качестве катализатора инноваций, а ИИ обеспечивает интеллектуальную поддержку решений, что позволяет минимизировать риски и повышать устойчивость проектов. В дальнейшем необходимо развивать иссле- дования, направленные на совершенствование алгоритмов машинного обуче- ния и создание более адаптивных моделей управления ресурсами в экстремаль- ных условиях Арктического региона. Арктика является регионом с экстремальными климатическими условиями, что де- лает его освоение и управление крайне сложными задачами. Одной из ключевых проблем является прогнозирование ледовой обстановки, которое необходимо для безопасной навигации, планирования добычи ресурсов и обеспечения экологи- ческой безопасности. Традиционные методы прогнозирования, основанные на решении систем дифференциальных уравнений, требуют значительных вычис- лительных ресурсов и времени. В то же время современные методы машинного обучения, такие как глубокие нейронные сети, предлагают более эффективные и быстрые решения, но их применение в Арктике до сих пор ограничено. Кроме того, развитие Арктики требует комплексного подхода, который учитывает не только экономические, но и экологические и социальные аспекты. Государ- ственно-частное партнерство, основанное на использовании ИИ, может стать инструментом для интеграции этих аспектов, обеспечивая устойчивое развитие региона. 1. Прогнозирование ледовой обстановки с использованием ИИ. Одним из ключевых направлений применения ИИ в Арктике является прогнозиро- вание динамики морского льда. Традиционные методы, такие как моделирование на основе дифференциальных уравнений, требуют значительных вычислитель- ных ресурсов и времени. В то же время современные методы машинного обуче- ния, такие как сверточные нейронные сети (CNN), предлагают более эффективные решения. Примером успешного применения ИИ для прогнозирования ледовой обстановки является разработка ансамблевой модели на основе сверточных нейронных сетей, предложенная исследователями из ИТМО. Эта модель позволяет прогнозировать концентрацию льда на длительные периоды (до года) с минимальными вычисли- тельными затратами. Ансамблевая модель объединяет несколько нейронных се- тей, обученных на разных функциях потерь, что позволяет учитывать различные аспекты данных, такие как абсолютные значения концентрации льда и структур- ное сходство ледовых кромок [5]. Преимущество такого подхода заключается в его адаптивности: модель может быть легко перенесена на различные акватории, что делает ее универсальным инструментом для прогнозирования ледовой обстановки в разных частях Аркти- Методы и подходы