Арктика 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения. 2025, №3.

58 АРКТИКА 2035 : актуальные вопросы, проблемы, решения № 3 (23) 2025 Контроль про- мышленных выбросов А рктические регионы становятся областью активной промышленной деятель- ности — от добычи полезных ископаемых до энергетических проектов. Это усиливает риски выбросов парниковых газов, особенно метана и CO2. Искусствен- ный интеллект помогает минимизировать эти риски за счет точного мониторинга, прогнозирования и автоматизации процессов. В настоящее время горнодобывающая отрасль активно внедряет ИИ для повы- шения экологической эффективности: •  Innolidix (Дания) использует ИИ для автоматизации бурения и взрывных работ. Система анализирует геологические данные в реальном времени и планирует операции так, чтобы минимизировать выбросы CO2 и сократить время простоя оборудования. • Ziraaf (США) применяет модель FALCON-360 для анализа геофизических и геохи- мических данных, что позволяет находить месторождения с меньшим экологиче- ским следом и оптимизировать маршруты добычи; • Planetary AI (Великобритания) использует ИИ для разведки геотермальных источ- ников, снижая потребность в традиционных буровых работах и связанных с ними выбросах. Эти технологии позволяют не только повысить безопасность, но и сократить угле- родный след добычи в удаленных арктических районах [2]. С енсорные технологии в 2025 году стали основой цифрового мониторинга выбросов. Индустриальный интернет вещей (IIoT) объединяет беспроводные датчики, которые отслеживают температуру, давление, вибрации и состав воздуха на объектах в реальном времени. При этом на арктических платформах исполь- зуются сенсоры с нейросетевой обработкой, способные выявлять отклонения в работе оборудования и предсказывать потенциальные выбросы. ИИ-модели оценивают эффективность экологических программ, прогнозируют их влияние на биоразнообразие и устойчивость экосистем. В рамках форума «Эко- логия-2025» обсуждалось внедрение ИИ в управление отходами, рециклингом и предотвращение экологических катастроф. И скусственный интеллект становится ключевым инструментом в стратегиче- ском управлении углеродными выбросами, особенно в сложных и удаленных арктических регионах. Он позволяет не только анализировать текущие данные, но и строить прогнозы, оптимизировать логистику и поддерживать устойчивые решения на уровне политики и бизнеса. В практике активно используются модели атмосферной дисперсии, основанные на машинном обучении, которые учитывают метеоусловия, рельеф местности и источники эмиссий. Например, в рамках программы UNFCCC-2025 были разра- ботаны модели, прогнозирующие превышение выбросов на 50% по сравнению с уровнем 1990 года, несмотря на климатические обязательства, ИИ также помога- ет выявлять зоны наибольшего риска, моделируя распространение метана и CO2 в зависимости от температуры, скорости ветра и состояния мерзлоты. Используют- ся гибридные модели, объединяющие спутниковые данные, сенсоры и историче- ские тренды, что позволяет предсказывать выбросы с точностью до 90% [3]. Горнодобывающая отрасль активно внедряет ИИ для повышения эколо- гической эффек- тивности «Умные» сенсоры на про- изводственных объектах Моделирование и принятие решений ИИ также помо- гает выявлять зоны наибольшего риска, моделируя распространение метана и CO2 в за- висимости от тем- пературы, скорости ветра и состояния мерзлоты