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

88 АРКТИКА 2035 : актуальные вопросы, проблемы, решения № 1 (21) 2025 ки. Кроме того, использование открытых данных, таких как данные спутниковой съемки OSISAF, позволяет снизить затраты на сбор и обработку информации. 2. Интеграция ИИ в модели ГЧП. Внедрение ИИ в модели ГЧП позволяет повысить эффективность управления ресурсами и принятия решений в Арктике. Например, использование ИИ для про- гнозирования ледовой обстановки может быть интегрировано в системы управле- ния Северным морским путем, что позволит оптимизировать логистику и снизить риски для судоходства. Кроме того, ИИ может быть использован для мониторинга экологической ситуации в регионе. Например, с помощью машинного обучения можно анализировать данные спутниковой съемки для выявления изменений в экосистеме, таких как таяние вечной мерзлоты или загрязнение окружающей среды. Это позволит своевременно принимать меры для предотвращения эколо- гических катастроф и минимизации их последствий. Еще одним направлением применения ИИ в ГЧП является оптимизация процес- сов добычи и переработки полезных ископаемых. Использование ИИ для анализа данных о месторождениях и прогнозирования их разработки может повысить эффективность добычи и снизить затраты на эксплуатацию. Например, компания «Газпром» уже использует интеллектуальные системы управления для оптимиза- ции процессов добычи газа на арктическом шельфе [6]. П роект «Умная буровая» является ярким примером использования ИИ для повышения эффективности добычи полезных ископаемых в Арктике. В рамках проекта используются алгоритмы машинного обучения для анализа данных, по- ступающих с буровых установок. Эти данные включают информацию о температу- ре, давлении, химическом составе пород и других параметрах, которые позволяют прогнозировать состояние скважин и предотвращать аварии [7]. Компании, участвующие в проекте, такие как «Мессояханефтегаз», уже достигли значительных результатов. Например, благодаря использованию ИИ удалось сни- зить затраты на бурение на 15% и повысить производительность на 20% [7]. Кроме того, проект способствует снижению экологической нагрузки, так как позволяет минимизировать количество отходов и снизить риск разливов нефти. Технологии машинного зрения (проект «Машинное зрение на Кольской ГМК») активно используются в Кольской горно-металлургической компании (ГМК) для прогнозирования технологических процессов. С помощью ИИ анализируются данные о температуре, давлении и химическом составе руды, что позволяет оп- тимизировать процессы плавки и повысить качество конечного продукта. Проект уже показал свою эффективность: благодаря использованию машинного зрения удалось снизить количество аварий на 30% и повысить производительность на 25%. В будущем планируется расширение проекта, включая внедрение автоном- ных роботов для обслуживания оборудования. Платформа Botkin.AI используется для диагностики онкологических заболеваний на ранних стадиях. В основе платформы лежат алгоритмы глубокого обучения, которые анализируют медицинские изображения и выявляют признаки заболе- ваний. Это особенно важно для удаленных районов Арктики, где доступ к квали- фицированной медицинской помощи ограничен. С момента запуска платформы более 10 тыс. пациентов воспользовались ее услугами, что позволило выявить заболевания на ранних стадиях у 15% из них. Это значительно повысило шансы на успешное лечение и снизило затраты на медицинское обслуживание. Использование ИИ для прогнозирова- ния ледовой обста- новки может быть интегрировано в системы управ- ления Северным морским путем Примеры успеш- ного применения ИИ в Арктике