УДК
332.145

ИННОВАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ГОСУДАРСТВЕННО-ЧАСТНОГО ПАРТНЕРСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ АРКТИКИ Инновационные модели государственно-частного партнерства с использованием искусственного интеллекта для устойчивого развития Арктики

Опубликовано в Журнал естественнонаучных исследований · Страницы 2–7 · Рубрика: Геоэкология
Получено: 19.06.2025 Одобрено: 19.06.2025 Опубликовано: 19.06.2025
Статья посвящена анализу инновационных моделей государственно-частного партнерства (ГЧП) с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) для устойчивого развития Арктики. Рассматриваются ключевые аспекты применения ИИ в прогнозировании ледовой обстановки, мониторинге экологической ситуации и оптимизации процессов добычи полезных ископаемых. Особое внимание уделяется успешным кейсам внедрения ИИ в Арктике, таким как проекты «Умная буровая», «Машинное зрение на Кольской ГМК» и платформа Botkin.AI. Анализируются вакансии и компетенции, востребованные в сфере ИИ, а также роль государственной поддержки в развитии технологий. Выводы подчеркивают необходимость комплексного подхода к интеграции ИИ в модели ГЧП для обеспечения устойчивого развития Арктики с учетом экономических, экологических и социальных аспектов.
искусственный интеллект, государственно-частное партнерство, Арктика, устойчивое развитие, прогнозирование ледовой обстановки, мониторинг экологии, оптимизация добычи, цифровизация, государственная поддержка, экстремальные условия.
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Федотовских А.В. Применение систем искусственного интеллекта в условиях нового этапа освоения Арктики: аналитический обзор / А.В. Федотовских; под общ. ред. А.В. Федотовских. — М.: Первый том, 2018. — 52 с.

2. Питухина М.А., Белых А.Д. Использование технологий искусственного интеллекта в российской Арктике на примере Мурманской области // Арктика и Север. 2023. № 52. DOI: https://doi.org/10.37482/issn2221-2698.2023.52.167; EDN: https://elibrary.ru/RKDSRM

3. Борисова Ю. Нейросети со льдом: как мы разрабатываем методы ИИ для повышения эффективности прогнозирования морского льда в Арктике // Хабр. 2025. URL: https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/845940/ (дата обращения: 15.03.2025).

4. Искусственный интеллект покоряет Арктику // GoArctic. – 2024. – URL: https://goarctic.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-pokoryaet-arktiku/ (дата обращения: [15.03.2025]).

5. Будущее уже здесь: цифровизация и искусственный интеллект // OMR Russia. – 2023. – URL: https://omr-russia.ru/press-centre/news/tpost/ni4gnudg51-buduschee-uzhe-zdes-tsifrovizatsiya-i-is (дата обращения: [16.03.2025]).

6. Барзотто М., Коррадини К., Фай Ф., Лабори С., Томлинсон П.Р. Умная специализация, промышленность 4 и отстающие регионы: некоторые направления политики // Региональные исследования, региональная наука. 2020 Том 7 № 1 С. 318–332. DOI: https://doi.org/10.1080/21681376.2020.1803124

7. Федотовских А.В. Использование робототехники и искусственного интеллекта на Крайнем Севере и в Арктической зоне РФ // Россия: тенденции и перспективы развития. 2019 № 14–1. С. 560–563. EDN: https://elibrary.ru/CUXCYK

8. Пилясов А.Н., Цукерман В.А. Становление нового технологического уклада в Арктике за период 1990–2021 гг.: региональный разрез // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2022 Т. 15 №. 5 С. 95–117. DOI: https://doi.org/10.15838/esc.2022.5.83.5; EDN: https://elibrary.ru/KBCWNU

Войти или Создать
* Забыли пароль?