В последние десятилетия мировое сообщество все чаще сталкивается с чрезвычайными ситуациями (ЧС), имеющими межрегиональный и трансграничный характер. Среди них особую тревогу вызывают природные катаклизмы — наводнения, землетрясения, лесные пожары, а также техногенные аварии, последствия которых нередко выходят за пределы административных или даже государственных границ. Увеличение частоты и интенсивности таких происшествий обусловлено как объективными климатическими изменениями, так и возрастающей техногенной нагрузкой на окружающую среду. На фоне глобализации и все большей взаимозависимости регионов и стран вопросы оперативного реагирования на катастрофы, затрагивающие несколько территориальных образований, становятся особенно значимыми. Для России эта проблема приобретает особую актуальность в контексте обширных северных территорий, характеризующихся уязвимостью к изменениям климата, удаленностью населенных пунктов, сложной транспортной доступностью и наличием стратегически важных объектов инфраструктуры, требующих повышенного внимания к вопросам предупреждения и ликвидации ЧС [1].

Анализ текущей практики показывает, что традиционные методы ликвидации последствий ЧС, несмотря на накопленный опыт, все чаще демонстрируют ограниченность в условиях многозадачности, дефицита времени и ресурсов, особенно при масштабных разрушениях инфраструктуры. При этом одними из ключевых проблем остаются снижение скорости реагирования, недостаточная точность оценки обстановки в реальном времени, а также сложности координации действий между подразделениями, функционирующими в различных юрисдикциях, что особенно критично для северных территорий России, характеризующихся обширными, труднодоступными территориями, суровыми климатическими условиями и ограниченной инфраструктурой, и это предъявляет повышенные требования к оперативности и эффективности реагирования на ЧС.

На этом фоне весьма актуальным становится внедрение в практику ликвидации ЧС новых, высокотехнологичных решений, особенно в условиях северных территорий России, где географическая специфика и климатические особенности предъявляют повышенные требования к оперативности и автономности. Среди этих решений важнейшее место занимают искусственный интеллект (ИИ) и беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Современные ИИ-алгоритмы, способные к обработке больших массивов разнородных данных в режиме реального времени, в совокупности с мобильностью и автономностью дронов открывают принципиально новые возможности для мониторинга, оценки ущерба, поиска пострадавших и координации спасательных операций в сложной, динамично изменяющейся среде. Значимым представляется и их применение в зонах трансграничных катастроф, характерных для северных регионов, где критически важны оперативность, масштабируемость решений и минимальная зависимость от наземной инфраструктуры.

Настоящая статья ставит своей целью комплексный анализ наиболее перспективных технологических решений, основанных на синергии ИИ и БПЛА, применимых для предотвращения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций межрегионального и трансграничного масштаба на северных территориях России. В рамках исследования будут рассмотрены как существующие практики, уже внедренные в различных странах, так и экспериментальные разработки, обладающие высоким потенциалом для масштабного применения. Также будет уделено внимание барьерам и вызовам, возникающим при интеграции указанных технологий в действующие системы реагирования, и очерчены перспективные направления развития в данной области.


Теоретические основы применения ИИ и БПЛА в сфере ликвидации чрезвычайных ситуаций

Применение инновационных технологий в сфере предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС) обусловлено не только необходимостью повышения эффективности оперативного реагирования, но и стремлением к созданию более гибких, автономных и адаптивных систем управления рисками, что особенно актуально для обширных и труднодоступных северных территорий. В этом контексте особую значимость приобретает интеграция двух ключевых технологических направлений — искусственного интеллекта (ИИ) и беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), каждое из которых в отдельности уже доказало свою эффективность при решении ряда прикладных задач, а в совокупности образует качественно новый уровень возможностей для спасательных и мониторинговых операций, в том числе в сложных климатических условиях Севера.

Под искусственным интеллектом в контексте управления ЧС принято понимать совокупность алгоритмов и программных решений, обеспечивающих способность систем к автономному восприятию, анализу и принятию решений в условиях неопределенности и динамично изменяющейся оперативной обстановки [2]. Основу таких систем составляют методы машинного обучения, включая глубокое обучение (deep learning), обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение (computer vision), а также алгоритмы предиктивной аналитики, предназначенные для прогнозирования развития сценариев катастроф, что крайне важно для своевременного реагирования на потенциальные угрозы в северных регионах.

Наиболее значимыми направлениями применения ИИ в контексте ЧС являются:

• автоматическое обнаружение признаков катастрофических событий (пожаров, оползней, наводнений и т. д.) на основе анализа визуальных или сенсорных данных, включая обнаружение лесных пожаров в труднодоступных районах Севера;

• прогнозирование распространения опасных явлений (моделирование динамики пожаров, паводков, техногенных выбросов) с учетом особенностей ландшафта и климата северных территорий;

• оценка ущерба по снимкам с воздуха и спутниковым данным;
• интеллектуальная маршрутизация техники и спасательных подразделений, оптимизированная для условий бездорожья и ограниченной видимости;

• поддержка принятия решений в условиях многокритериального выбора и ограниченности времени.

В рамках рассматриваемой темы особенно важна способность ИИ-систем к адаптации в реальном времени, а также их способность функционировать автономно — вне устойчивых каналов связи или централизованного управления, что имеет критическое значение в условиях разрушенной инфраструктуры и ограниченного доступа к месту происшествия [3], особенно характерных для удаленных населенных пунктов на Севере.

Беспилотные летательные аппараты, обладая высокой мобильностью, возможностью длительного пребывания в воздухе и отсутствием угрозы для жизни оператора, уже заняли устойчивое место в практике многих спасательных служб. Их применение охватывает широкий спектр задач — от аэрофотосъемки зон разрушений до доставки медикаментов, грузов и технических средств в труднодоступные районы, что особенно актуально для северных территорий с их сложной логистикой и удаленностью населенных пунктов.

Современные дроны, оснащенные широким набором сенсоров (RGB-камеры, тепловизоры, LiDAR, газоанализаторы, акустические датчики и др.), способны в режиме реального времени передавать критически важную информацию для анализа оперативной обстановки. В сочетании с ИИ-доминирующими модулями, работающими либо на борту устройства, либо на периферийных вычислительных узлах, БПЛА превращаются из простых носителей датчиков в интеллектуальные агенты, способные к автономному принятию решений и самоорганизации в сложных условиях [4], что особенно ценно в условиях ограниченной связи и суровых климатических условий, характерных для арктических регионов.

Особое значение имеет применение мультиагентных систем БПЛА, то есть роев, в которых отдельные устройства взаимодействуют между собой для покрытия обширных территорий, распределения задач и повышения надежности миссий. Подобные подходы находят особую актуальность при трансграничных и межрегиональных катастрофах, зачастую затрагивающих труднодоступные районы Арктики, где объем зоны бедствия и разнообразие задач исключают возможность эффективного управления одним или несколькими операторами.

Интеграция ИИ и БПЛА позволяет выйти за рамки традиционного использования беспилотников как пассивных наблюдателей. Благодаря встраиванию интеллектуальных модулей беспилотные аппараты приобретают способность не только собирать информацию, но и интерпретировать ее на месте, классифицировать объекты, обнаруживать аномалии, выявлять признаки пострадавших и оперативно реагировать на изменения обстановки. Например, ИИ может автоматически распознавать на видеопотоке с БПЛА разрушенные здания, очаги возгораний, протечки химических веществ или скопления людей, требующих эвакуации. Параллельно дрон, действуя по заложенным алгоритмам, способен самостоятельно изменить траекторию движения, передать данные в центр управления или вызвать подмогу. Тем самым создается качественно новая парадигма реагирования, при которой интеллектуальные дроны становятся не вспомогательным инструментом, а полноценным участником спасательной операции. Данная модель особенно актуальна в трансграничных и межрегиональных сценариях, типичных для северных территорий России, где оперативность принятия решений, автономность и способность к масштабированию являются определяющими факторами успеха.


Особенности межрегиональных и трансграничных чрезвычайных ситуаций

Межрегиональные и трансграничные чрезвычайные ситуации представляют собой один из наиболее сложных видов катастроф, требующих комплексного, междисциплинарного и международного подхода к реагированию, что особенно актуально для северных территорий России, граничащих с несколькими государствами и характеризующихся обширными, слабозаселенными районами. Особенности таких ситуаций обусловлены как их масштабностью, так и многоуровневой структурой координации, охватывающей несколько субъектов Федерации или даже государств с различными системами управления, нормативными базами и техническими возможностями.

Согласно положениям международного права, трансграничной чрезвычайной ситуацией следует считать такую катастрофу природного или техногенного происхождения, последствия которой затрагивают территорию более чем одного государства либо оказывают существенное влияние на транснациональные интересы, включая транспортные коридоры, экологические системы или энергетическую инфраструктуру [5]. Аналогичным образом межрегиональными принято считать ситуации, при которых последствия ЧС распространяются на территории двух
и более административных субъектов внутри одного государства. Чаще всего в роли источников ЧС выступают:

• крупномасштабные природные пожары, особенно в приграничных лесных массивах, часто возникающие в летний период на севере;

• паводки и прорывы плотин, затрагивающие приграничные водосборные бассейны;

• аварии на химически опасных и радиационно опасных объектах с ветровым или водным переносом загрязнений;

• массовые миграции населения, вызванные стихийными бедствиями или техногенными авариями.

Подобные события обладают высокой степенью неопределенности, значительным пространственным охватом, а также требуют оперативной мобилизации ресурсов и согласования действий между территориально разобщенными службами, что особенно сложно реализовать в условиях ограниченной транспортной доступности северных регионов.

Одной из ключевых проблем, возникающих при реагировании на катастрофы такого рода, является координация между разными ведомствами, регионами и уровнями власти. Проблематика усиливается в случае трансграничных событий, когда добавляется необходимость согласования действий между различными национальными юрисдикциями. Часто бывает, что различия в техническом оснащении, операционных протоколах и языках коммуникации затрудняют эффективное сотрудничество даже при наличии международных соглашений о взаимопомощи.

К другим характерным сложностям относятся:

• ограниченность времени на принятие решений при стремительном развитии событий;

• физическая недоступность пострадавших районов из-за разрушенной инфраструктуры, усугубляемая в условиях бездорожья и сурового климата Севера;

• перегрузка каналов связи и информационных систем;

• фрагментарность или противоречивость поступающей информации с места происшествия.

В этих условиях традиционные централизованные подходы к управлению ликвидацией последствий нередко оказываются недостаточно гибкими и эффективными, особенно при необходимости быстрой адаптации к изменяющимся условиям на местах, что делает актуальным внедрение автономных систем управления на основе ИИ и БПЛА в северных регионах.


Технологические требования к системам реагирования

Современные системы реагирования на межрегиональные и трансграничные ЧС должны удовлетворять ряду технологических требований, обеспечивающих их устойчивость, автономность и масштабируемость [6].

Среди таких требований, особенно важных для эффективной работы на северных территориях с их особыми условиями, можно выделить:

• способность к быстрому развертыванию на больших территориях;

• автономное функционирование при потере связи с центром управления, что критически важно в районах со слаборазвитой инфраструктурой связи;

• обработка и интерпретация больших объемов гетерогенных данных в режиме реального времени;

• автоматическое принятие решений на локальном уровне;

• высокая степень совместимости и интеграции с аналогичными системами смежных регионов и государств.

Все перечисленные задачи потенциально могут быть решены с использованием ИИ и БПЛА, особенно при условии их интеграции в единую архитектуру реагирования. Благодаря способности ИИ-алгоритмов быстро анализировать многомерные 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 климатическим 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.


Современные технологии ИИ в применении к БПЛА в ликви- дации ЧС: международный и отечественный опыт

Современные технологии, основанные на применении искусственного интеллекта и беспилотных летательных аппаратов, постепенно трансформируют традиционные подходы к реагированию на чрезвычайные ситуации, в особенности те, что охватывают крупные межрегиональные и трансграничные территории, требующие оперативной оценки и координации, что крайне важно для северных регионов России. В ряде стран, столкнувшихся с системными природными или техногенными катастрофами, уже апробированы и внедрены технологические решения, способные существенно повысить оперативность, точность и безопасность 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, основанными 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, скопления 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 помощью удалось охватить более 800 кв. км пострадавшей территории менее чем за сутки. Однако важно учитывать необходимость адаптации подобных систем к условиям 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 автономно, 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 навигацию, 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 химического или радиационного заражения позволяет значительно снизить риски для персонала, одновременно ускоряя доступ к критически важной информации о состоянии объектов. Подобные решения могут быть особенно полезны при ликвидации последствий аварий на промышленных объектах, расположенных в удаленных районах Севера, где затруднен доступ спасательных команд.

Интересный пример интеграции ИИ в процесс прогнозирования чрезвычайных ситуаций представляет собой алгоритмический комплекс FireCast AI, направленный на предсказание траекторий распространения природных пожаров [10]. Система использует методы машинного обучения и анализирует обширные массивы данных, включая спутниковые снимки, метеосводки, информацию о рельефе и типе растительности. В результате формируется динамическая карта, на которой с высокой вероятностью указываются направления и скорость распространения огня. Эффективность данной платформы была доказана в Австралии и США, а с 2023 года ее адаптация осуществляется и в российских условиях. В частности, в Иркутской области и Бурятии были проведены пилотные испытания, показавшие значительное улучшение в координации действий наземных служб и авиации. Потенциал данной технологии особенно велик в условиях трансграничных пожаров, распространенных в приграничных с Китаем и Монголией районах Сибири и Дальнего Востока, при которых необходимо синхронизировать действия между несколькими субъектами или странами. Адаптация данной системы к условиям северных лесов с учетом специфики растительности и климата представляется перспективным направлением.

Еще одним направлением применения БПЛА, получившим широкое международное распространение, является доставка гуманитарных грузов в труднодоступные районы. Яркий пример здесь — беспилотные платформы Zipline, разработанные для точечной доставки медикаментов, вакцин и крови [11]. Управляемые централизованным ИИ-логистическим центром, дроны совершают рейсы по заранее рассчитанным траекториям, адаптируемым в реальном времени в зависимости от метеоусловий и загруженности воздушных коридоров. Благодаря точности и надежности платформы система используется более чем в 10 странах Африки и Азии. С учетом российских реалий подобная система представляется перспективной для использования в Арктике, на Дальнем Востоке и в районах с разрушенной транспортной инфраструктурой в результате паводков или снежных заносов [12]. Внедрение подобных систем в северных регионах позволит обеспечить своевременную доставку необходимых ресурсов в отдаленные населенные пункты и вахтовые поселки. В данном случае это прекрасное применение данной технологии и в обычное время, в некритической ситуации.

Особый интерес представляют разработки в области роевых технологий, где ключевую роль играет взаимодействие между десятками автономных БПЛА в рамках единой архитектуры управления. Одной из таких является платформа UAV Disaster Management, разработанная Корейским институтом передовых технологий (KAIST). Эта мультиагентная система обеспечивает автономное распределение задач между дронами в зависимости от их возможностей, текущего состояния и окружающей обстановки. Алгоритмы роевой координации позволяют оперативно охватывать большие территории, синхронно осуществляя разведку, картографирование и передачу данных. Платформа уже была задействована в совместных учениях Южной Кореи и Японии по реагированию на трансграничные чрезвычайные ситуации и показала высокую устойчивость к потере связи и внешним помехам [13]. Применение роевых технологий особенно актуально для мониторинга протяженных арктических побережий и морских акваторий, где необходимо оперативно обнаруживать разливы нефти и другие экологические угрозы.

Таким образом, международный опыт демонстрирует, что интеграция ИИ в управление БПЛА в практику реагирования на ЧС не только позволяет существенно повысить эффективность спасательных операций, но и обеспечивает качественно новый уровень ситуационной осведомленности и управления рисками. В условиях роста масштабности и частоты трансграничных катастроф подобные технологии перестают быть опцией и становятся неотъемлемой частью национальной и межгосударственной системы безопасности.


Проблемы и ограничения внедрения ИИ и БПЛА в системы ликвидации ЧС на северных территориях России

Несмотря на значительный технологический прогресс и положительный опыт использования ИИ и БПЛА в ряде стран, масштабное внедрение этих решений в системы ликвидации чрезвычайных ситуаций сталкивается с рядом объективных и субъективных ограничений, носящих как технический, так и нормативно-организационный характер. Анализ этих факторов позволяет не только более критически оценивать перспективы цифровой трансформации в сфере ЧС, но и вырабатывать механизмы для устранения ключевых барьеров, особенно с учетом специфики северных территорий России.

Прежде всего существенным препятствием остается нормативно-правовая база, регулирующая использование беспилотных систем. В большинстве государств, включая Россию, законодательство в сфере гражданского оборота БПЛА до сих пор находится в стадии доработки и ограничивает гибкость применения таких платформ в нештатных ситуациях. Например, существующие регламенты требуют регистрации маршрутов полетов, согласования с авиационными властями и соблюдения зон ограничения, что в условиях внезапно возникшей катастрофы затрудняет быстрое развертывание воздушного мониторинга. Особенно остро эта проблема проявляется при трансграничных ЧС, где необходима быстрая синхронизация правовых режимов нескольких стран. Адаптация нормативно-правовой базы к нуждам оперативного реагирования на ЧС в Арктике требует особого внимания, учитывая удаленность и труднодоступность территорий.

Кроме того, технические ограничения БПЛА до сих пор являются существенным фактором, сдерживающим их универсальное применение. Ограниченная дальность полета, чувствительность к погодным условиям, ограниченная грузоподъемность, а также зависимость от стабильных каналов связи и навигации создают риски в условиях сложного рельефа, плотной застройки или разрушенной инфраструктуры. Эти ограничения особенно актуальны для северных регионов, где экстремальные температуры, сильные ветры, полярные ночи и магнитные аномалии могут существенно влиять на работоспособность БПЛА. Несмотря на внедрение алгоритмов автономной навигации и искусственного интеллекта, существует ве- роятность отказов систем, особенно при работе в экстремальных температурных режимах или при воздействии электромагнитных помех.

Не менее значимой проблемой является недостаточный уровень интеграции ИИ-решений в существующие системы управления ЧС. Во многих случаях ИИ-продукты разрабатываются как отдельные технологические решения, не учитывающие специфику информационных систем МЧС и других экстренных служб. Это приводит к несогласованности данных, отсутствию единого стандарта обмена информацией и невозможности встраивания ИИ-моделей в оперативные процессы в режиме реального времени [14]. Например, при использовании нескольких типов дронов от разных производителей может возникнуть проблема совместимости программного обеспечения и протоколов обмена данными. Для эффективного использования ИИ и БПЛА в северных регионах необходима разработка специализированных программных интерфейсов и протоколов обмена данными, учитывающих особенности работы в условиях ограниченной связи и необходимости интеграции с существующими системами мониторинга и прогнозирования ЧС.
Кроме того, при разработке и применении ИИ-алгоритмов в гуманитарных операциях нередко встает вопрос этичности и надежности принятия решений автономными системами. Сложные сценарии, предполагающие классификацию приоритетов спасения, оценку угроз или распознавание пострадавших, требуют высокоточной и безопасной логики, верифицированной в условиях, максимально приближенных к реальным. Отсутствие международных стандартов и сертификаций в этой области ограничивает внедрение ИИ в критические фазы реагирования. Разработка этических принципов и стандартов для применения ИИ в ус- ловиях ЧС особенно важна для северных регионов, где решения, принимаемые автономными системами, могут иметь долгосрочные последствия для хрупких экосистем и коренных народов.

Кадровый дефицит также играет немаловажную роль. Эксплуатация БПЛА и систем на базе ИИ требует специальной подготовки, владения специализированным программным обеспечением, понимания логики работы нейросетей и навыков интерпретации данных. На текущий момент подготовка таких специалистов в структурах гражданской обороны и спасательных ведомствах остается ограниченной. Более того, учебные программы зачастую не успевают за стремительным развитием технологий, что приводит к разрыву между потенциальными возможностями систем и их фактическим применением. Для успешного внедрения ИИ и БПЛА в систему реагирования на ЧС в северных регионах необходимо создание специализированных учебных центров, учитывающих специфику работы в экстремальных условиях и с учетом потребностей местных сообществ.

И наконец, важным барьером является вопрос финансирования. Внедрение ИИ и БПЛА требует значительных инвестиций не только в закупку оборудования, но и в инфраструктуру обработки данных, создание хранилищ, облачных платформ, средств защиты информации. В условиях ограниченного бюджета, особенно в регионах, находящихся в зоне риска по катастрофам, подобные расходы нередко откладываются на неопределенный срок, несмотря на потенциальную эффективность технологий. Приоритетное финансирование проектов по внедрению ИИ и БПЛА в систему реагирования на ЧС в северных регионах является стратегически важным шагом, учитывая уязвимость этих территорий и высокий риск возникновения масштабных катастроф.

Таким образом, несмотря на очевидные преимущества и уже доказанную эффективность ИИ и БПЛА в условиях ЧС, комплексное внедрение этих решений требует системного подхода, включающего модернизацию нормативной базы, технологическую стандартизацию, подготовку кадров, обеспечение финансирования и активное развитие международного сотрудничества. Только при соблюдении этих условий можно говорить о по-настоящему масштабной интеграции цифровых технологий в систему предотвращения и ликвидации катастроф трансграничного и межрегионального характера.

Анализ современного состояния и перспектив интеграции технологий искусственного интеллекта и беспилотных летательных аппаратов в сферу ликвидации межрегиональных и трансграничных чрезвычайных ситуаций позволяет, по мнению авторов, утверждать, что мы находимся на этапе активной технологической трансформации механизмов реагирования, что особенно важно для повышения безопасности и устойчивости северных территорий России. Применение ИИ и БПЛА открывает перед экстренными службами и органами управления новые возможности — от высокоточного мониторинга и картографирования до прогнозирования динамики развития катастроф и автоматизации доставки критически важных ресурсов.

Системы, основанные на алгоритмах машинного обучения, нейросетевых распознавателях и компьютерном зрении, позволяют осуществлять более точную и оперативную оценку обстановки на месте бедствия, существенно сокращая временные издержки, связанные с развертыванием традиционных наземных команд. Беспилотные платформы, интегрированные в единую информационно-аналитическую архитектуру, выступают не только как средства разведки, но и как активные участники в доставке грузов, в разведке очагов возгорания, в сопровождении спасательных команд в условиях разрушенной инфраструктуры [15], что особенно важно для проведения поисково-спасательных операций в труднодоступных районах северных территорий.

Опыт ряда стран — от Турции до Южной Кореи и США — свидетельствует о высокой эффективности таких решений. В то же время в российской практике подобные технологии лишь начинают внедряться, в том числе через пилотные проекты МЧС России, работы научных центров, вузов и частных разработчиков. Это открывает широкое поле для дальнейших исследований и внедрения, особенно в контексте трансграничных вызовов, типичных для приграничных регионов России, включая Арктическую зону, требующих согласованных международных действий, оперативной координации и унифицированных подходов к реагированию.

В то же время нельзя не учитывать наличие значительных барьеров на пути масштабного внедрения. Среди них — фрагментарность нормативной базы, слабая адаптация ИИ-систем к локальной инфраструктуре, необходимость разработки стандартов взаимодействия между разнородными платформами, а также проблемы этического характера, касающиеся автономности принятия решений. Кроме того, необходима системная работа по подготовке квалифицированных специалистов, способных не только эксплуатировать такие системы, но и критически анализировать их поведение и корректировать действия в условиях неопределенности, с учетом особенностей работы в экстремальных климатических условиях
и удаленности от крупных населенных пунктов, характерных для северных регионов России.

Таким образом, в целях повышения устойчивости региональных и национальных систем реагирования на ЧС необходимо реализовать комплекс мер, включающих:

• разработку и внедрение правовых механизмов, поддерживающих гибкое применение БПЛА и ИИ в экстренных условиях, с учетом специфики приграничных территорий и необходимости оперативного реагирования в условиях трансграничных катастроф;

• усиление технологического сотрудничества между странами, особенно в рамках трансграничных проектов, направленных на создание совместных систем мониторинга и реагирования на ЧС в Арктической зоне;

• создание единого стандарта цифровой инфраструктуры, позволяющего интегрировать ИИ и БПЛА в системы управления катастрофами, обеспечивающего совместимость оборудования и программного обеспечения различных производителей и ведомств;

• реализацию целевых программ подготовки и переподготовки кадров для работы с новыми технологиями, с акцентом на обучение специалистов, способных эффективно применять ИИ и БПЛА в условиях экстремального климата и ограниченной инфраструктуры северных регионов;

• формирование международной базы кейсов и практик для систематического обмена опытом, включающего успешные примеры применения ИИ и БПЛА в ликвидации ЧС в Арктике и других регионах с аналогичными условиями;

• включение раздела о применении БПЛА в ликвидации ЧС составной частью в национальный проект «Беспилотные авиационные системы», в каждый из пяти составляющих его федеральных проектов.

С учетом неизбежного роста частоты, интенсивности и масштабности ЧС в условиях изменения климата, урбанизации и геополитических рисков научно обоснованное, этически и технологически выверенное применение ИИ и БПЛА становится ключевым элементом будущей модели реагирования — модели, в которой скорость, точность и безопасность должны быть обеспечены средствами XXI века, особенно для защиты уязвимых экосистем и населения северных и арктических территорий России.