Александр Воротников: о перспективах применения ИИ для решения арктических задач

Арктика – стратегически важная территория, сталкивающаяся с вызовами, связанными с изменением климата, интенсивной добычей ресурсов и расширением судоходства. Обеспечение экологической безопасности и устойчивого развития этого региона требует инновационных подходов и технологий. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает мощный инструмент для решения этих и других арктических задач, полагает координатор Экспертного совета ПОРА, доцент Института общественных наук РАНХиГС Александр Воротников.

Роль ИИ в экологической безопасности Арктики

Искусственный интеллект играет ключевую роль в обеспечении экологической безопасности и устойчивого развития Арктики, предлагая инновационные решения для мониторинга, прогнозирования, управления и принятия решений. В условиях хрупкой арктической экосистемы, подверженной ускоренному изменению климата и растущему антропогенному воздействию, ИИ предоставляет инструменты для:

• оперативного выявления экологических угроз;

• оптимизации использования природных ресурсов;

• минимизации негативного воздействия промышленной деятельности.

Применение ИИ позволяет эффективно контролировать загрязнение окружающей среды, отслеживать состояние популяций животных, прогнозировать экстремальные погодные явления и оптимизировать логистические процессы, снижая выбросы парниковых газов.

Перспективы внедрения ИИ-технологий

Дальнейшее развитие и внедрение ИИ-технологий в Арктике позволит создать интегрированную систему управления экологической безопасностью, способную оперативно реагировать на возникающие угрозы. Для этого необходимо: развитие инфраструктуры, подготовка квалифицированных кадров, укрепление международного сотрудничества в области обмена данными и опытом.

Инвестиции в ИИ для Арктики – это вклад в сохранение уникальной природы региона и обеспечение его устойчивого будущего для следующих поколений.

Возможности ИИ в решении экологических проблем

Искусственный интеллект открывает значительные перспективы для решения сложных экологических задач, включая мониторинг загрязнения воздуха и воды, прогнозирование стихийных бедствий, оптимизацию энергопотребления. 

Способность ИИ обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и строить прогнозы позволяет принимать обоснованные решения, снижать антропогенную нагрузку на экосистемы и разрабатывать экологически чистые технологии.

Обработка данных с датчиков

ИИ играет ключевую роль в обработке данных с многочисленных датчиков, размещенных в арктическом регионе, фиксируя малейшие колебания температуры, уровня воды, концентрации загрязняющих веществ и других важных параметров. Эта информация предоставляет ценные сведения для всесторонней оценки экологического состояния, позволяя выявлять скрытые угрозы и оценивать эффективность природоохранных мероприятий.

Более того, ИИ активно используется для мониторинга морских млекопитающих, анализируя акустические данные и видеозаписи для отслеживания популяций китов, тюленей и других уязвимых видов, что способствует принятию мер по защите этих животных и снижению рисков столкновений с судами и других негативных воздействий, связанных с хозяйственной деятельностью человека в Арктике.

Прогнозирование рисков

В сфере прогнозирования рисков алгоритмы машинного обучения позволяют создавать более точные модели экстремальных погодных явлений, таких как арктические штормы и образование льда, что критически важно для своевременного принятия мер по снижению рисков для судоходства и обеспечения безопасности инфраструктуры.

Искусственный интеллект также способен анализировать совокупность данных о техническом состоянии оборудования, текущих погодных условиях и влиянии человеческого фактора для прогнозирования вероятности аварий на нефтегазовых платформах и других промышленных объектах, позволяя предотвращать экологические катастрофы. Кроме того, моделирование распространения загрязнения в воде и воздухе, основанное на анализе данных о метеорологических условиях и характеристиках источника загрязнения, позволяет оперативно принимать решения по локализации и ликвидации последствий аварийных ситуаций, минимизируя ущерб для окружающей среды.

Управление ресурсами

В области управления ресурсами искусственный интеллект предоставляет возможности для значительной оптимизации логистических процессов, определяя наиболее эффективные маршруты для судов и других транспортных средств, что приводит к сокращению расхода топлива и, как следствие, снижению выбросов парниковых газов, способствующих изменению климата. ИИ также позволяет оптимизировать работу энергетических систем, что приводит к снижению общего потребления энергии и сокращению выбросов вредных веществ, загрязняющих арктическую атмосферу. Помимо этого, ИИ может эффективно анализировать данные, поступающие с датчиков и камер, для непрерывного мониторинга состояния инфраструктуры, выявляя потенциальные проблемы на ранних стадиях и предотвращая аварии, которые могут привести к серьезным экологическим последствиям.

Поддержка принятия решений

Системы поддержки принятия решений используют данные, модели, инструменты и методы для предоставления информации и анализа, который помогает лицам, принимающим решения, лучше понимать проблему, оценивать различные варианты и делать обоснованный выбор. В контексте поддержки принятия решений, искусственный интеллект является мощным инструментом для разработки эффективных экологических стратегий и комплексных планов действий, учитывающих множество факторов и различные сценарии развития событий в арктическом регионе. 

Применение искусственного интеллекта для оценки воздействия различных проектов и мероприятий на окружающую среду позволяет принимать обоснованные решения об их целесообразности и способах реализации, стремясь к максимальному снижению негативных последствий для уязвимой арктической природы. Таким образом, искусственный интеллект способствует более ответственному и устойчивому освоению Арктики.

Вызовы внедрения ИИ в Арктике 

Несмотря на впечатляющий потенциал, внедрение искусственного интеллекта в Арктике сталкивается с рядом серьезных вызовов. Одной из ключевых проблем является дефицит данных. Эффективная работа алгоритмов искусственного интеллекта напрямую зависит от наличия большого объема высококачественных данных для обучения, сбор которых в сложных арктических условиях затруднен из-за удаленности, сурового климата и высокой стоимости проведения мониторинговых работ. Это требует разработки инновационных методов сбора и обработки данных, адаптированных к арктической специфике.

Другой значимой проблемой является ограниченная вычислительная мощность. Развертывание и поддержание мощных вычислительных систем, необходимых для обработки огромных объемов данных и работы сложных алгоритмов искусственного интеллекта, осложняется суровым климатом, недостаточно развитой инфраструктурой и ограниченными возможностями энергоснабжения в арктических регионах. Решение этой проблемы требует разработки энергоэффективных алгоритмов и использования облачных технологий.

Кроме того, ощущается острая нехватка квалифицированных кадров. Для разработки, внедрения и эксплуатации ИИ-систем в Арктике требуются специалисты, обладающие не только глубокими знаниями в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных, но и опытом работы в арктической среде, пониманием специфики региональных проблем и умением адаптировать технологии к суровым условиям. Необходимо развивать образовательные программы, ориентированные на подготовку специалистов для работы с искусственным интеллектом в Арктике.

Надежная и высокоскоростная связь представляет собой критически важный элемент для успешного внедрения и эффективной работы систем искусственного интеллекта в Арктике. Она необходима для обеспечения бесперебойной передачи данных, поступающих от разнообразных датчиков и другого оборудования, размещенного в регионе, а также для предоставления доступа к облачным вычислительным ресурсам, которые часто требуются для обработки и анализа этих данных.  

В силу географических особенностей и суровых климатических условий, покрытие связью в Арктике часто ограничено или полностью отсутствует, что создает серьезные препятствия для развертывания и нормальной эксплуатации ИИ-систем. Для преодоления этой проблемы требуются значительные инвестиции в развитие арктической телекоммуникационной инфраструктуры. Это включает в себя расширение зоны охвата спутниковой связи, которая является наиболее подходящим решением для удаленных и труднодоступных районов, а также создание локальных сетей связи, способных обеспечить надежный и быстрый обмен данными в пределах определенных территорий. 

Примеры применения ИИ в Арктике

• ХМАО: эксперименты с видеофиксацией медведей.

• Карелия: подсчет популяции бурых медведей и предупреждение их приближения к населенным пунктам.

• «Норникель»: внедрение процессных роботов (RPA), видеоаналитики использования средств индивидуальной защиты и 3D-моделирования с помощью дронов.

• «Цифровой чум»: интеграция умных технологий в быт коренных народов.

• Геологоразведка в Якутии: ИИ-система для поиска алмазных трубок с точностью до 87%.

Таким образом, перспективы развития искусственного интеллекта в Арктике, несмотря на существующие вызовы, представляются многообещающими и открывают новые горизонты для обеспечения экологической безопасности и устойчивого развития этого стратегически важного региона. Постоянный прогресс в технологиях, снижение стоимости датчиков и спутниковых данных, в сочетании с целенаправленной подготовкой высококвалифицированных кадров, создают благоприятные условия для расширения и повышения эффективности применения искусственного интеллекта в решении ключевых задач арктического макрорегиона.

Проектный офис развития Арктики и редакция GoArctic.ru не всегда разделяют публикуемые мнения экспертов.