Россия
Экспертный центр ПОРА (проектный офис развития Арктики) (эксперт)
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
В условиях ускоряющихся климатических изменений в Арктике возрастает потребность в точных и адаптивных инструментах прогнозирования. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает новые возможности для моделирования сложных климатических сценариев, включая анализ ледовой динамики, выбросов парниковых газов и спутниковых данных. В статье рассматриваются перспективы применения ИИ в арктическом климатическом прогнозировании, а также потенциал государственно-частного партнёрства (ГЧП) как механизма объединения ресурсов, данных и технологий. Анализируются существующие международные инициативы, форматы ГЧП и нормативные аспекты, предлагаются рекомендации для России по интеграции в глобальные исследовательские экосистемы.
Арктика, климатические изменения, искусственный интеллект, прогнозирование, государственно-частное партнёрство, цифровые платформы, экологическая политика, машинное обучение
1. Криницкий М.А. Роль искусственного интеллекта в понимании климата: ускорение исследований и прогнозов // Наука Mail.ru. - 2025. - URL: https://science.mail.ru/articles/5968-klimaticheskoe-prognozirovanie/
2. Лаборатории Бориса Крюка. Самое масштабное исследование Арктики с помощью ИИ // LetAIbe.media. - 2025. - URL: https://letaibe.media/news/rossijskie-uchenye-proveli-samoe-masshtabnoe-issledovanie-arktiki-s-pomoshhyu-ii/
3. Першин К. Как ИИ предсказывает климат в 2025 году: пять прорывных технологий для экологов // Kapiton.ru. - 2025. - URL: https://kapiton.ru/articles-kak-ii-predskazyvaet-klimat-v-2025-5-proryvnyh-tehnologij-dlya-ekologov/
4. Межправительственная группа экспертов по изменению климата (IPCC). Шестой оценочный доклад: Полярные регионы. - Женева: IPCC, 2023. - 178 с.
5. Арктический отчёт NOAA за 2024 год. - Национальное управление океанических и атмосферных исследований США. - 2024. - URL: https://arctic.noaa.gov/report-card
6. Эйринг В., Бок Л., Риги М. и др. Обзор CMIP6 и его климатических прогнозов // Earth System Science Data. - 2023. - Т. 15, № 2. - С. 1235-1256. - DOI:https://doi.org/10.5194/essd-15-1235-2023.
7. Тивари А., Кумар Р., Сингх А. Сравнительное исследование моделей глубокого обучения для прогнозирования климата Арктики // Journal of Climate Informatics. - 2024. - Т. 9, № 1. - С. 45-62. - DOI:https://doi.org/10.1016/j.jcliinf.2024.01.004.
8. Обзор проекта AI4Arctic Европейского космического агентства. - ESA. - 2023. - URL: https://ai4arctic.esa.int
9. Ежегодный отчёт SmartICE за 2023 год. - Университет Мемориал, Канада. - 2023. - URL: https://smartice.org/publications
10. Стратегический план ArcticNet на 2025-2030 гг. - Университет Лаваля, Канада. - 2025. - URL: https://www.arcticnet.ulaval.ca/strategic-plan-2025
