Арктика 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения. 2025, №2.

75 Технологии Одной из наиболее успешных разра- боток последних лет стал комплекс DJI Terra • высокая степень совместимости и интеграции с аналогичными системами смеж- ных регионов и государств. Все перечисленные задачи потенциально могут быть решены с использованием ИИ и БПЛА, особенно при условии их интеграции в единую архитектуру реаги- рования. Благодаря способности ИИ-алгоритмов быстро анализировать много- мерные данные и мобильности дронов, обеспечивающих оперативную разведку и доставку полезных грузов, создается возможность минимизации временных и логистических издержек даже в условиях высоко турбулентной среды [7]. При этом важно учитывать необходимость адаптации систем к экстремальным клима- тическим условиям и ограниченной видимости, характерным для Арктики. Таким образом, необходимость развития высокотехнологичных подходов, сочетающих автономность, масштабируемость и интеллектуальность, становится не просто желательной, а стратегически важной при подготовке к возможным катастрофам трансрегионального характера, особенно с учетом уязвимости инфраструктуры и экосистем северных территорий. С овременные технологии, основанные на применении искусственного интел- лекта и беспилотных летательных аппаратов, постепенно трансформируют традиционные подходы к реагированию на чрезвычайные ситуации, в особен- ности те, что охватывают крупные межрегиональные и трансграничные террито- рии, требующие оперативной оценки и координации, что крайне важно для се- верных регионов России. В ряде стран, столкнувшихся с системными природными или техногенными катастрофами, уже апробированы и внедрены технологические решения, способные существенно повысить оперативность, точность и безо- пасность спасательных мероприятий. Рассмотрим наиболее значимые примеры подобного рода, демонстрирующие потенциал интеграции ИИ и БПЛА в практику ликвидации последствий ЧС. Одной из наиболее успешных разработок последних лет стал комплекс DJI Terra, используемый в сочетании с алгоритмами компьютерного зрения, основанны- ми на нейросетях YOLO и их производных. Данная система позволяет в режиме реального времени производить высокоточное картографирование зон бедствия с дронов, автоматически выявляя разрушенные здания, очаги возгорания, скопле- ния людей и обломки инфраструктуры [8]. Полученные данные визуализируются в форме ортофотопланов, оперативно передаваемых в штабы реагирования. Особенность системы заключается в высокой степени автономности аналитики: алгоритмы не только распознают объекты, но и классифицируют их по степени разрушения, что существенно ускоряет принятие решений в первые часы после катастрофы. Успешное применение данной технологии было зафиксировано при ликвидации последствий землетрясения в Турции в 2023 году, когда с ее помо- щью удалось охватить более 800 кв. км пострадавшей территории менее чем за сутки. Однако важно учитывать необходимость адаптации подобных систем к ус- ловиям низкой освещенности и плохой видимости, характерным для арктических территорий. Другим показателем технологического прогресса в сфере применения ИИ и БПЛА стала платформа Skydio X2, оснащенная интеллектуальными модулями на базе микропроцессоров NVIDIA Jetson [9]. Данные дроны способны действовать авто- номно, без участия оператора, даже в условиях отсутствия GPS-сигнала, что делает их крайне эффективными в разрушенных урбанизированных зонах, под завалами и внутри зданий. Искусственный интеллект обеспечивает им адаптивную навига- цию, объемное сканирование пространства, а также возможность следования за человеком или объектом. Эти системы зарекомендовали себя в США при поиске выживших после ураганов и обрушений зданий, а также в условиях техногенных катастроф, представляющих угрозу для жизни спасателей. Их применение в зонах Современные технологии ИИ вприменении к БПЛА в ликви- дации ЧС: международный и отечественный опыт