Арктическая зона Российской Федерации является стратегически важным регионом с точки зрения экологии, экономики и геополитики. Она содержит огромные природные ресурсы, такие как нефть, газ и полезные ископаемые, а также играет ключевую роль в глобальном климатическом регулировании. Однако экстремальные климатические условия, удаленность территорий и низкая плотность населения создают значительные трудности в реагировании на катастрофы и на их предотвращение. Частота и разрушительность катастроф (как природных, так и техногенных) в последние десятилетия значительно возросли. Климатические изменения, урбанизация, рост численности населения и развитие технологий приводят к увеличению масштабов ущерба, причиняемого обществу и экономике. Эти вызовы требуют применения новых подходов и инструментов для минимизации последствий кризисных ситуаций, или чрезвычайных ситуаций (далее — ЧС) [1].

Одним из наиболее перспективных решений является, по мнению авторов, использование технологий искусственного интеллекта в предупреждении и ликвидации ЧС в АЗРФ. Его применение позволяет сократить время реакции, повысить точность прогнозов, улучшить координацию спасательных операций и оптимизировать использование ресурсов.

Современные подходы к реагированию на катастрофы или ЧС в Арктике основаны на следующем принципе: реагирование на катастрофы представляет собой сложный многогранный процесс, включающий в себя несколько ключевых этапов — мониторинг, предупреждение, оперативную реакцию и восстановление. Эти этапы формируют основу традиционных подходов, которые широко применяются в управлении кризисами.

• Мониторинг. На этом этапе осуществляются сбор и анализ данных, позволяющих выявить потенциальные угрозы. Используются различные источники информации, такие как метеорологические наблюдения, спутниковые снимки и данные сейсмологических станций. Однако обработка больших объемов данных традиционными методами зачастую оказывается медленной и требует значительных ресурсов.

• Предупреждение. Следующим шагом является информирование населения и экстренных служб о возможной угрозе или ЧС. Это может включать использование систем массового оповещения, таких как радио, телевидение и мобильные платформы. Но эффективность традиционных предупреждений ограничена возможной задержкой в распространении информации и низким уровнем осведомленности населения.

• Оперативная реакция. На этом этапе основное внимание уделяется спасению пострадавших и минимизации ущерба от ЧС. Координация действий спасательных служб и распределение ресурсов играют критическую роль, но традиционные методы часто страдают от проблем, связанных с недостаточной организацией и ограниченными возможностями коммуникации в условиях чрезвычайных ситуаций.

• Восстановление. Этот этап включает устранение последствий катастрофы и возвращение к нормальной жизни. Он требует значительных временных и финансовых затрат, а традиционные подходы часто сталкиваются с проблемами устойчивости и отсутствием долгосрочного планирования.

Несмотря на широкое применение, традиционные методы реагирования имеют значительные проблемы и ограничения. Человеческий фактор может привести к ошибкам в оценке ситуации и принятии решений, особенно в условиях высокой нагрузки и стресса. Ограниченные ресурсы, такие как нехватка персонала, оборудования и финансирования, усложняют выполнение задач. Наконец, сложность координации различных служб и организаций часто приводит к дублированию усилий или задержкам в выполнении критических операций в условиях ЧС [2].

Катастрофы в Арктике имеют ряд особенностей. Это:

• разливы нефти. Нефтяные аварии представляют собой серьезную угрозу для уникальных экосистем региона, осложняемую трудностями очистки в условиях низких температур;

• разрушение инфраструктуры. Таяние вечной мерзлоты вызывает деформацию и разрушение дорог, зданий и трубопроводов;

• чрезвычайные климатические явления. К ним относятся сильные штормы, снежные обвалы и изменения ледниковых условий, создающие новые угрозы;

• ограничения традиционных методов реагирования. Традиционные подходы к управлению катастрофами в Арктике сталкиваются с рядом проблем:

- сложности доступа. Отдаленность территорий и отсутствие развитой транспортной сети затрудняют оперативное реагирование;
- отсутствие инфраструктуры. Нехватка необходимых ресурсов и баз для проведения спасательных операций ограничивает эффективность мероприятий;
- экстремальные условия. Холод, длительная полярная ночь и суровые погодные условия осложняют работу спасательных служб и использование техники [3].

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в системах управления катастрофами открывает новые горизонты в повышении их эффективности. Благодаря своим возможностям анализа больших объемов данных, автоматизации и прогнозирования ИИ становится важным инструментом для оптимизации процессов на всех этапах реагирования. Основные направления применения ИИ при ЧС, по нашему мнению, следующие:

1) мониторинг и раннее предупреждение.

Одной из ключевых задач в управлении катастрофами является своевременное выявление и прогнозирование потенциальных угроз. Современные системы мониторинга, интегрированные с ИИ, способны анализировать данные из различных источников:

• анализ данных из спутников, сенсоров и социальных сетей. Искусственный интеллект позволяет обрабатывать спутниковые снимки, данные с сенсоров, а также информацию, публикуемую пользователями в социальных сетях. Это особенно ценно в случае внезапных катастроф, таких как наводнения или землетрясения, когда скорость обработки информации имеет решающее значение;
• прогнозирование природных и техногенных катастроф с помощью машинного обучения. Машинное обучение играет важную роль в построении моделей для анализа рисков. Эти модели способны учитывать множество переменных, таких как климатические данные, исторические события и инфраструктурные особенности, что позволяет повышать точность прогнозов и предупреждений;

2) координация и логистика.

Оптимизация координации действий спасательных служб и логистических процессов является еще одной важной сферой применения ИИ:

• оптимизация маршрутов для экстренной помощи. Алгоритмы на базе ИИ способны анализировать дорожную обстановку, уровень заторов, а также состояние инфраструктуры, чтобы выбирать наиболее эффективные маршруты для доставки помощи в зоны бедствия;
• управление распределением ресурсов в режиме реального времени. Искусственный интеллект помогает эффективно распределять доступные ресурсы, такие как продукты питания, медикаменты или спасательные бригады, минимизируя потери и задержки. Это особенно важно в условиях ограниченности ресурсов и времени;

3) информирование и связь.

Эффективная коммуникация с населением и экстренными службами играет решающую роль в спасении жизней и минимизации ущерба. ИИ способен автоматизировать и улучшить этот процесс с помощью:

• автоматизированных систем оповещения через мобильные платформы. На основе прогнозных моделей ИИ могут быть разработаны системы, автоматически отправляющие уведомления о рисках через SMS, мобильные приложения и социальные сети. Это помогает оперативно информировать людей о необходимости эвакуации или других действиях;
• использования чат-ботов для взаимодействия с населением. Чат-боты на основе ИИ могут предоставлять важную информацию, например о расположении убежищ, медпунктов или доступных ресурсах. Они также могут обрабатывать запросы в режиме реального времени, облегчая нагрузку на горячие линии и службы поддержки [4].

Таким образом, можно выделить основы применения ИИ в управлении катастрофами или ЧС. Особо следует выделить следующие технологии искусственного интеллекта:

- машинное обучение (ML) — используется для анализа паттернов в больших объемах данных, что позволяет выявлять скрытые закономерности и делать прогнозы;
- анализ больших данных (Big Data) — сбор и обработка информации из множества источников, включая метеорологические данные, спутниковые снимки и социальные сети, помогают принимать обоснованные решения;
- предиктивное моделирование [5] — модели прогнозирования используют исторические данные для оценки вероятности возникновения катастроф и их последствий.

Уже существует опыт успешного применения ИИ в следующих направлениях ликвидации ЧС:

• предсказание природных катастроф — в районах, подверженных землетрясениям или наводнениям, ИИ помогает заблаговременно предупреждать об опасности;
• оптимизация маршрутов эвакуации — технологии ИИ рассчитывают наиболее быстрые и безопасные пути эвакуации для минимизации рисков;
• управление ресурсами — алгоритмы распределяют материальные и человеческие ресурсы наиболее эффективно, например в случаях чрезвычайных ситуаций.

Эти примеры показывают, как ИИ может стать мощным инструментом в управлении катастрофами, помогая минимизировать их последствия и спасать жизни. По нашему мнению, перспективным является использование мирового опыта внедрения ИИ в управление катастрофами. Он сконцентрирован в основном в нескольких областях.

• Прогнозирование ураганов.

Одним из ярких примеров является применение ИИ для прогнозирования ураганов. В США используются системы машинного обучения, такие как Hurricane Forecast Improvement Program (HFIP), которые анализируют огромные объемы данных, поступающих со спутников, сенсоров и метеорологических станций. Эти системы позволяют с высокой точностью предсказывать траекторию и интенсивность ураганов, что дает местным властям возможность заранее предпринять необходимые меры эвакуации и подготовки. Результаты внедрения показали значительное сокращение потерь человеческих жизней и снижение ущерба инфраструктуре благодаря более точным и своевременным предупреждениям.

• Оптимизация гуманитарной логистики.

ИИ также успешно применяется для оптимизации логистики в зонах стихийных бедствий. 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 использовать имеющиеся ресурсы. Подобные подходы продемонстрировали повышение скорости реагирования и снижение хаоса в условиях кризиса [6].

Однако, несмотря на успехи, применение ИИ в управлении катастрофами сталкивается с рядом сложностей, которые требуют решения. Это:

• технические сложности —
- доступность и качество данных. Эффективность ИИ зависит от объемов и достоверности 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 профессионализма и значительных ресурсов, что ограничивает возможности их использования 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 неравномерному распределению ресурсов;

• возможные риски —
- зависимость от технологий. Чрезмерная опора на ИИ может привести к уязвимости систем в случае сбоев или кибератак;
- устойчивость систем. Обеспечение бесперебойной работы ИИ в условиях катастроф 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 безопасности 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, объединяющих климатические, географические и инфраструктурные параметры;
• усилить международное сотрудничество в области инновационных технологий управления катастрофами и ЧС;
• и, что особенно важно и необходимо, провести обучение персонала для работы с ИИ-системами в условиях Арктики [7].

Таким образом, применение искусственного интеллекта в управлении катастрофами и ЧС в АЗРФ может существенно повысить эффективность реагирования, улучшить прогнозирование и минимизировать ущерб для окружающей среды и населения. Однако важно учитывать ограничения и риски технологий, чтобы обеспечить их безопасное и результативное использование. Перспективы дальнейших исследований включают создание более совершенных алгоритмов машинного обучения, интеграцию новых технологий, таких как блокчейн и интернет вещей, а также глобальное сотрудничество по внедрению ИИ в системы управления катастрофами и ЧС. Будущее развитие в этой области способно не только минимизировать последствия катастроф и ЧС, но и создать более устойчивую
и защищенную от кризисов среду для общества.