Журнал естественнонаучных исследований, 2025, № 3

ISSN 2500-0489 
 
ЖУРНАЛ ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 
Сетевой научный журнал 
Том 10 ■ 
Выпуск 3 
■ 
2025 
 
Выходит 4 раза в год   
 
 
 
 
 
 
      Издается с 2016 года 
 
 
Свидетельство о регистрации средства 
массовой информации  
Эл № ФС77-61335 от 07.04.2015 г. 
 
Издатель:  
ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М» 
127282, г. Москва, ул. Полярная, д. 31В, стр. 1 
Тел.: (495) 280-15-96 
Факс: (495) 280-36-29 
E-mail: books@infra-m.ru 
http://www.infra-m.ru 
 
Главный редактор: 
Питулько В.М. – доктор геол.-минерал. наук, 
главный научный сотрудник, лаборатория 
геоэкологических проблем природнохозяйственных систем и урбанизированных 
территорий, Санкт-Петербургский научноисследовательский центр экологической 
безопасности Российской академии наук 
(НИЦЭБ РАН), г. Санкт-Петербург  
 
Ответственный редактор:  
Титова Е.Н. 
E-mail: titova_en@infra-m.ru 
 
© ИНФРА-М, 2025 
 
Присланные рукописи не возвращаются.  
Точка 
зрения 
редакции 
может 
не 
совпадать  
с мнением авторов публикуемых материалов.  
Редакция оставляет за собой право самостоятельно 
подбирать к авторским материалам иллюстрации, 
менять заголовки, сокращать тексты и вносить в 
рукописи необходимую стилистическую правку без 
согласования 
с 
авторами. 
Поступившие  
в редакцию материалы будут свидетельствовать о 
согласии авторов принять требования редакции.  
Перепечатка 
материалов 
допускается  
с письменного разрешения редакции.  
При 
цитировании 
ссылка 
на 
журнал 
«Журнал 
естественнонаучных исследований» обязательна.  
Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.  
 
САЙТ: http://naukaru.ru/ 
E-mail: titova_en@infra-m.ru 
СОДЕРЖАНИЕ 
 
Геоэкология 
 
Куджева А.З., Воротников А.М 
Инновационные модели государственночастного партнерства с использованием 
искусственного интеллекта для 
устойчивого развития Арктики 
 
Лебедько М.А., Воротников А.М. 
Интеллектуальные технологии  
в рациональном природопользовании  
в Арктике: новые горизонты устойчивого 
развития 
 
Разумишкина В.А., Воротников А.М. 
Развитие аква- и марикультуры  
на Дальнем Востоке 
 
Воротников А.М., Хакимова А.З. 
Перспективы реализации ФэшнНет  
в России 
 
Технические науки 
 
Валиев В.К., Гасанов К.С., Алиев И.С.,  
Юсубов Ф.Ф. 
Разрез Yb2Te3 – PbTe cистемы Yb - Pb – Te 
 
Медицинские науки 
 
Чагина Е.А., Курашевская А.О., 
Даниленко Д.Д.  
Анализ публикационной активности  
о роли дефицита фолиевой кислоты  
и гипергомоцистеинемии в механизме 
невынашивания беременности 
 
 

Инновационные модели государственно-частного 
партнерства с использованием искусственного 
интеллекта для устойчивого развития Арктики 
 
Innovative models of public-private  
partnership using artificial intelligence  
for sustainable development of the Arctic 
 
Куджева А.З. 
Студентка 3 курса, направление публичная политика и государственные стратегии  
Института общественных наук, ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства  
и государственной службы при Президенте Российской Федерации», г. Москва 
e-mail: aidakudzeva@gmail.com 
 
Kudzheva A.Z. 
3rd year Student, Majoring in Public Policy and State Strategies, Institute of Social Sciences,  
Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Moscow 
e-mail: aidakudzeva@gmail.com 
 
Воротников А.М. 
Канд. хим. наук, доцент кафедры государственного управления и публичной политики 
Института общественных наук, ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства  
и государственной службы при Президенте Российской Федерации», координатор 
экспертного совета, Экспертный центр «Проектный офис развития Арктики» (ЭЦ ПОРА),  
г. Москва 
e-mail: vdep14@yandex.ru 
 
Vorotnikov A.M. 
Candidate of Chemical Sciences, Associate Professor of the Department of Public Administration 
and Public Policy of the Institute of Social Sciences, Russian Presidential Academy  
of National Economy and Public Administration, Coordinator of the Expert Council, Expert Center  
Project Office for Arctic Development (EC PORA), Moscow 
e-mail: vdep14@yandex.ru 
 
Аннотация 
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. 
Ключевые слова: искусственный интеллект, государственно-частное партнерство, Арктика, 
устойчивое развитие, прогнозирование ледовой обстановки, мониторинг экологии, 
оптимизация добычи, цифровизация, государственная поддержка, экстремальные условия. 

Abstract 
The article analyzes innovative models of public-private partnership (PPP) using artificial 
intelligence (AI) technologies for the sustainable development of the Arctic. It examines key aspects 
of AI application in ice condition forecasting, environmental monitoring, and optimization of mineral 
extraction processes. Special attention is given to successful case studies of AI implementation  
in the Arctic, such as the "Smart Drilling" project, "Machine Vision at Kola Mining and Metallurgical 
Company," and the Botkin.AI platform. The analysis covers job vacancies and competencies  
in demand in the AI field, as well as the role of government support in technology development.  
The findings emphasize the need for a comprehensive approach to integrating AI into PPP models  
to ensure sustainable development of the Arctic, taking into account economic, environmental, and 
social aspects. 
Keywords: artificial intelligence, public-private partnership, Arctic, sustainable development,  
ice condition forecasting, environmental monitoring, resource extraction optimization, digitalization, 
government support, extreme conditions. 
 
Введение 
Арктика, как стратегически важный регион, представляет собой уникальную 
экосистему, которая требует особого подхода к управлению и развитию. В условиях 
глобальных климатических изменений и растущего интереса к освоению арктических 
ресурсов, устойчивое развитие региона становится ключевой задачей для государств и 
частных компаний.  
Одним из перспективных инструментов для достижения этой цели является 
государственно-частное партнерство (ГЧП), которое позволяет объединить ресурсы и 
компетенции государства и бизнеса. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в модели 
ГЧП 
открывает 
новые 
возможности 
для 
повышения 
эффективности 
управления, 
прогнозирования и принятия решений в условиях сложной арктической среды. 
В последние годы цифровизация и искусственный интеллект стали ключевыми 
драйверами развития различных отраслей экономики, включая здравоохранение, логистику, 
добычу полезных ископаемых и образование. В Арктике, где экстремальные климатические 
условия, удалённость и низкая плотность населения создают уникальные вызовы,  
ИИ становится незаменимым инструментом для решения сложных задач.  
Например, в здравоохранении ИИ используется для диагностики заболеваний на ранних 
стадиях, что особенно важно в удалённых районах, где доступ к медицинским услугам 
ограничен [1]. В логистике ИИ помогает оптимизировать маршруты и снизить затраты  
на транспортировку грузов, что особенно актуально для Северного морского пути. В добыче 
полезных ископаемых ИИ позволяет повысить эффективность и безопасность процессов,  
а в образовании — обеспечить доступ к качественным образовательным ресурсам для жителей 
удалённых посёлков. 
Государственно-частное партнерство (ГЧП) представляет собой форму сотрудничества 
между государственными органами и частными компаниями, направленную на реализацию 
социально значимых проектов с привлечением частного капитала и технологий. Согласно 
исследованиям Всемирного банка в 2020 г., ГЧП способствует более эффективному 
управлению инфраструктурными проектами за счет распределения рисков между 
государством и бизнесом. В условиях Арктики, где традиционные государственные 
инвестиции ограничены из-за высокой стоимости проектов, ГЧП становится ключевым 
инструментом для создания устойчивых моделей освоения региона. Основные принципы  
ГЧП 
включают 
долгосрочные 
обязательства, 
распределение 
рисков, 
обеспечение 
прозрачности и инновационный подход. Внедрение цифровых технологий, таких как ИИ, 
позволяет значительно повысить эффективность ГЧП, сокращая издержки и минимизируя 
экологические риски [2]. 
Искусственный интеллект, в свою очередь, является ключевым инструментом цифровой 
трансформации государственных и частных структур, обеспечивая автоматизацию процессов, 

интеллектуальный анализ данных и оптимизацию управления. Современные ИИ-технологии, 
включая машинное обучение, обработку больших данных и предиктивную аналитику, 
позволяют повышать точность прогнозирования и принимать более обоснованные решения  
в управлении инфраструктурными проектами. Исследования показывают, что использование 
ИИ в ГЧП позволяет сократить затраты на реализацию проектов до 25% за счет 
автоматизированного анализа рисков, оптимизации логистики и повышения эффективности 
процессов эксплуатации [3].  
В Арктическом регионе, где логистика, строительство и мониторинг окружающей среды 
сталкиваются с экстремальными условиями, ИИ становится критически важным фактором для 
успешного функционирования ГЧП. Например, алгоритмы машинного обучения могут 
анализировать ледовую обстановку, прогнозировать изменения климата и оптимизировать 
маршруты транспортировки, что снижает затраты и увеличивает безопасность. 
Интеграция ИИ в государственно-частное партнерство способствует достижению  
не только экономической эффективности, но и социально-экологических целей устойчивого 
развития. Согласно исследованиям OECD (2021), использование ИИ в экологическом 
мониторинге позволяет значительно повысить точность выявления загрязнений и 
прогнозирования климатических изменений. В Арктике, где экосистема особенно уязвима, 
интеллектуальные системы могут анализировать спутниковые данные для раннего 
обнаружения разливов нефти, динамики таяния вечной мерзлоты и выбросов парниковых 
газов.  
Социальный аспект также играет важную роль: ИИ способствует улучшению качества 
жизни местного населения за счет дистанционной медицины, цифрового образования и 
автоматизации трудоемких процессов. Например, система Botkin.AI позволяет проводить 
диагностику заболеваний в удаленных регионах, что повышает доступность медицинской 
помощи. Внедрение ИИ в ГЧП требует активного государственного регулирования и 
поддержки, включая законодательные инициативы и программы субсидирования, которые 
обеспечивают баланс между интересами бизнеса и общества [4].  
Таким образом, теоретическое обоснование применения ИИ в моделях ГЧП 
демонстрирует его значимость для эффективного освоения Арктики. ГЧП выступает  
в качестве катализатора инноваций, а ИИ обеспечивает интеллектуальную поддержку 
решений, что позволяет минимизировать риски и повышать устойчивость проектов.  
В дальнейшем необходимо развивать исследования, направленные на совершенствование 
алгоритмов машинного обучения и создание более адаптивных моделей управления 
ресурсами в экстремальных условиях Арктического региона. 
Арктика является регионом с экстремальными климатическими условиями, что делает 
его освоение и управление крайне сложными задачами. Одной из ключевых проблем является 
прогнозирование ледовой обстановки, которое необходимо для безопасной навигации, 
планирования добычи ресурсов и обеспечения экологической безопасности. Традиционные 
методы прогнозирования, основанные на решении систем дифференциальных уравнений, 
требуют значительных вычислительных ресурсов и времени. В то же время, современные 
методы машинного обучения, такие как глубокие нейронные сети, предлагают более 
эффективные и быстрые решения, но их применение в Арктике до сих пор ограничено. 
Кроме того, развитие Арктики требует комплексного подхода, который учитывает  
не только экономические, но и экологические и социальные аспекты. Государственно-частное 
партнерство, основанное на использовании ИИ, может стать инструментом для интеграции 
этих аспектов, обеспечивая устойчивое развитие региона. 
 
Методы и подходы 
 
1) Прогнозирование ледовой обстановки с использованием ИИ. 
Одним из ключевых направлений применения ИИ в Арктике является прогнозирование 
динамики морского льда. Традиционные методы, такие как моделирование на основе 

дифференциальных уравнений, требуют значительных вычислительных ресурсов и времени. 
В то же время, современные методы машинного обучения, такие как сверточные нейронные 
сети (CNN), предлагают более эффективные решения. 
Примером успешного применения ИИ для прогнозирования ледовой обстановки 
является разработка ансамблевой модели на основе сверточных нейронных сетей, 
предложенная исследователями из ИТМО. Эта модель позволяет прогнозировать 
концентрацию льда на длительные периоды (до года) с минимальными вычислительными 
затратами. Ансамблевая модель объединяет несколько нейронных сетей, обученных на разных 
функциях потерь, что позволяет учитывать различные аспекты данных, такие как абсолютные 
значения концентрации льда и структурное сходство ледовых кромок [5]. 
Преимущество такого подхода заключается в его адаптивности — модель может быть 
легко перенесена на различные акватории, что делает ее универсальным инструментом для 
прогнозирования ледовой обстановки в разных частях Арктики. Кроме того, использование 
открытых данных, таких как данные спутниковой съемки OSISAF, позволяет снизить затраты 
на сбор и обработку информации. 
 
2) Интеграция ИИ в модели ГЧП. 
Внедрение ИИ в модели ГЧП позволяет повысить эффективность управления ресурсами 
и принятия решений в Арктике. Например, использование ИИ для прогнозирования ледовой 
обстановки может быть интегрировано в системы управления Северным морским путем, что 
позволит оптимизировать логистику и снизить риски для судоходства. Кроме того, ИИ может 
быть использован для мониторинга экологической ситуации в регионе.  
Например, с помощью машинного обучения можно анализировать данные спутниковой 
съемки для выявления изменений в экосистеме, таких как таяние вечной мерзлоты или 
загрязнение окружающей среды. Это позволит своевременно принимать меры для 
предотвращения экологических катастроф и минимизации их последствий. 
Еще одним направлением применения ИИ в ГЧП является оптимизация процессов 
добычи и переработки полезных ископаемых. Использование ИИ для анализа данных  
о месторождениях и прогнозирования их разработки может повысить эффективность добычи 
и снизить затраты на эксплуатацию. Например, компания «Газпром» уже использует 
интеллектуальные системы управления 
для 
оптимизации процессов 
добычи газа  
на арктическом шельфе [6]. 
 
3) Примеры успешного применения ИИ в Арктике. 
Проект «Умная буровая» является ярким примером использования ИИ для повышения 
эффективности добычи полезных ископаемых в Арктике. В рамках проекта используются 
алгоритмы машинного обучения для анализа данных, поступающих с буровых установок. Эти 
данные включают информацию о температуре, давлении, химическом составе пород и других 
параметрах, которые позволяют прогнозировать состояние скважин и предотвращать аварии 
[7]. 
Компании, участвующие в проекте, такие как «Мессояханефтегаз», уже достигли 
значительных результатов. Например, благодаря использованию ИИ удалось снизить затраты 
на бурение на 15% и повысить производительность на 20% [7]. Кроме того, проект 
способствует снижению экологической нагрузки, так как позволяет минимизировать 
количество отходов и снизить риск разливов нефти. 
Проект «Машинное зрение на Кольской ГМК». Технологии машинного зрения активно 
используются на Кольской горно-металлургической компании (ГМК) для прогнозирования 
технологических процессов. С помощью ИИ анализируются данные о температуре, давлении 
и химическом составе руды, что позволяет оптимизировать процессы плавки и повысить 
качество конечного продукта. Проект уже показал свою эффективность: благодаря 
использованию машинного зрения удалось снизить количество аварий на 30% и повысить 

производительность на 25%. В будущем планируется расширение проекта, включая внедрение 
автономных роботов для обслуживания оборудования. 
Платформа Botkin.AI используется для диагностики онкологических заболеваний  
на ранних стадиях. В основе платформы лежат алгоритмы глубокого обучения, которые 
анализируют медицинские изображения и выявляют признаки заболеваний. Это особенно 
важно для удалённых районов Арктики, где доступ к квалифицированной медицинской 
помощи ограничен. С момента запуска платформы более 10 000 пациентов воспользовались 
её услугами, что позволило выявить заболевания на ранних стадиях у 15% из них. Это 
значительно повысило шансы на успешное лечение и снизило затраты на медицинское 
обслуживание. 
В Арктике, особенно в Мурманской области, наблюдается рост спроса на специалистов 
в области ИИ. Анализ вакансий на сайте HeadHunter показал, что наиболее востребованными 
являются навыки в области Python, SQL, а также знание фреймворков, таких как TensorFlow и 
PyTorch. Средняя зарплата для ИИ-специалистов в Мурманской области составляет  
87 500 руб., что значительно выше, чем в других регионах Арктики. Для сравнения,  
в Ямало-Ненецком автономном округе средняя зарплата ИИ-специалистов составляет  
75 000 руб., а в Красноярском крае — 80 000 руб. Это связано с тем, что Мурманская область 
является лидером по внедрению ИИ-технологий в регионе [8]. 
Государство активно поддерживает развитие ИИ в Арктике через различные 
федеральные программы. Например, в рамках нацпроекта «Цифровая экономика» выделяются 
средства на разработку и внедрение ИИ-технологий в регионе. Также государство 
поддерживает 
образовательные 
программы, 
такие 
как 
магистерская 
программа 
«Искусственный интеллект и наука о данных» в СПбГУ, которая включает блок дисциплин, 
посвящённых применению ИИ в Арктике. 
Развитие ИИ в Арктике открывает новые возможности для устойчивого развития 
региона. Одной из ключевых задач является создание легковесных и адаптивных моделей, 
которые могут быть легко перенесены на различные акватории и использованы для решения 
различных задач, таких как прогнозирование ледовой обстановки, мониторинг экологической 
ситуации и оптимизация процессов добычи ресурсов.  
Кроме того, важно развивать сотрудничество между государством и частным сектором 
для создания инновационных моделей ГЧП, которые будут учитывать не только 
экономические, но и экологические и социальные аспекты развития Арктики. Это позволит 
обеспечить устойчивое развитие региона и минимизировать негативное воздействие  
на окружающую среду. 
Инновационные модели государственно-частного партнерства с использованием 
искусственного интеллекта представляют собой перспективный инструмент для устойчивого 
развития Арктики. Внедрение ИИ в процессы прогнозирования, мониторинга и управления 
ресурсами позволяет повысить эффективность и снизить затраты на освоение региона.  
Однако для успешной реализации таких моделей необходимо развивать сотрудничество 
между государством и частным сектором, а также учитывать экологические и социальные 
аспекты развития Арктики. Только комплексный подход позволит обеспечить устойчивое 
развитие региона и минимизировать негативное воздействие на окружающую среду. 
 
Литература 
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. С. 
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-zdestsifrovizatsiya-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. 
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. 
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. 

Интеллектуальные технологии в рациональном 
природопользовании в Арктике:  
новые горизонты устойчивого развития 
 
Intelligent technologies in rational use  
of natural resources in the Arctic:  
new horizons for sustainable development 
 
Лебедько М.А. 
Студентка 3 курса, направление публичная политика и государственные стратегии  
Института общественных наук, ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства  
и государственной службы при Президенте Российской Федерации», г. Москва 
e-mail: margaritalebedko3581@gmail.com 
 
Lebedko M.A. 
3rd year Student, Majoring in Public Policy and State Strategies, Institute of Social Sciences,  
Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Moscow 
e-mail: margaritalebedko3581@gmail.com 
 
Воротников А.М. 
Канд. хим. наук, доцент кафедры государственного управления и публичной политики 
Института общественных наук, ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства  
и государственной службы при Президенте Российской Федерации», координатор 
экспертного совета, Экспертный центр «Проектный офис развития Арктики» (ЭЦ ПОРА),  
г. Москва 
e-mail: vdep14@yandex.ru 
 
Vorotnikov A.M. 
Candidate of Chemical Sciences, Associate Professor of the Department of Public Administration 
and Public Policy of the Institute of Social Sciences, Russian Presidential Academy  
of National Economy and Public Administration, Coordinator of the Expert Council, Expert Center  
Project Office for Arctic Development (EC PORA), Moscow 
e-mail: vdep14@yandex.ru 
 
Аннотация 
В условиях стремительных климатических изменений и расширяющейся индустриализации 
Арктической зоны Российской Федерации вопросы рационального природопользования 
приобретают первостепенное значение. Арктика — уникальный регион, где глобальные 
экологические вызовы, такие как ускоренное таяние многолетней мерзлоты, утрата 
биоразнообразия, изменение структуры экосистем и истощение природных ресурсов, требуют 
особого подхода к управлению. Традиционные методы природопользования оказываются 
недостаточно эффективными перед лицом новых угроз, что подчёркивает необходимость 
внедрения интеллектуальных технологий. 
Ключевые слова: искусственный интеллект, реагирование на катастрофы, мониторинг, 
раннее предупреждение, гуманитарная логистика, устойчивое развитие. 
 
Abstract 
In the context of rapid climate change and expanding industrialization of the Arctic zone  
of the Russian Federation, issues of rational nature management are becoming of paramount 

importance. The Arctic is a unique region where global environmental challenges such as accelerated 
melting of permafrost, loss of biodiversity, changes in the structure of ecosystems and depletion  
of natural resources require a special approach to management. Traditional methods of nature 
management are proving ineffective in the face of new threats, which emphasizes the need  
to introduce intelligent technologies. 
Keywords: artificial intelligence, disaster response, monitoring, early warning, humanitarian 
logistics, sustainable development. 
 
Введение 
Арктическая зона Российской Федерации (АЗРФ) занимает стратегически важное место 
в мировой экосистеме и экономике. Этот регион богат природными ресурсами, включая 
углеводороды, редкоземельные элементы и пресную воду, но одновременно сталкивается  
с острыми экологическими вызовами. Ускоряющиеся климатические изменения, развитие 
промышленной деятельности и рост антропогенной нагрузки требуют новых подходов  
к управлению природными богатствами Арктики. Традиционные методы регулирования 
природопользования оказываются недостаточно эффективными в условиях динамичных 
изменений 
окружающей 
среды, 
что 
обуславливает 
необходимость 
внедрения 
интеллектуальных технологий. 
Глобальные экологические вызовы в Арктике: ускоренное таяние вечной мерзлоты, 
утрата биоразнообразия, изменение структуры экосистем. 
Арктический регион испытывает одни из самых значительных климатических 
трансформаций на планете. Среднегодовые температуры повышаются, что приводит к таянию 
многолетней мерзлоты и, как следствие, изменению гидрологических режимов, деградации 
почв и высвобождению парниковых газов. Утрата биоразнообразия, вызванная изменением 
условий обитания и техногенным воздействием, ведёт к дисбалансу экосистем. Кроме того, 
увеличение объёмов промышленной добычи и транспортировки ресурсов оказывает 
дополнительную нагрузку на регион, требующую применения высокоточных инструментов 
мониторинга и управления [1]. 
Роль интеллектуальных технологий в адаптации региона к экологическим и 
экономическим вызовам. 
Внедрение 
интеллектуальных 
технологий 
— 
ключевой 
фактор 
повышения 
эффективности природопользования в Арктике. Спутниковые и сенсорные системы 
мониторинга позволяют в режиме реального времени отслеживать изменения ледового 
покрова, состояние экосистем и уровень выбросов вредных веществ. Искусственный 
интеллект и большие данные помогают прогнозировать экологические процессы и предлагать 
адаптационные меры, а автоматизированные платформы управления ресурсами способствуют 
снижению техногенной нагрузки на природу. Таким образом, цифровизация становится 
важнейшим инструментом устойчивого развития АЗРФ. 
 
I. Применение интеллектуальных технологий в природопользовании АЗРФ 
 
1) Мониторинг и прогнозирование изменений арктической экосистемы. 
Арктический регион переживает глубокие климатические трансформации, что требует 
непрерывного контроля над его экосистемами. Для этого применяются следующие 
технологии: 
− спутниковые и сенсорные технологии для наблюдения за льдами, биоразнообразием, 
динамикой мерзлоты; 
− современные спутниковые системы, такие как «Метеор-М» и «Ресурс-П», совместно 
с наземными IoT-сенсорами, позволяют отслеживать состояние ледового покрова, 
изменения в многолетней мерзлоте и динамику биоразнообразия. Эти данные 
используются для оценки влияния климатических изменений на арктические 
экосистемы [1, 2]; 

− использование машинного обучения для прогнозирования климатических изменений 
и их последствий. 
Алгоритмы машинного обучения анализируют объемы исторических и текущих данных, 
что позволяет строить модели изменения климата и прогнозировать последствия, такие как 
ускоренное таяние льдов и изменение миграционных маршрутов животных.  
Это помогает оперативно формировать адаптационные меры и корректировать стратегии 
природопользования [3]. 
 
2) Оптимизация добычи природных ресурсов. 
Ресурсный потенциал Арктики требует внедрения передовых технологий для 
рациональной и безопасной добычи, минимизирующей нагрузку на окружающую среду: 
− интеллектуальные системы управления в углеводородной отрасли Арктики; 
− современные системы мониторинга и автоматизации, внедряемые на объектах 
добычи нефти и газа, позволяют в режиме реального времени контролировать 
техническое состояние оборудования, оптимизировать процессы добычи и 
предотвращать аварийные ситуации [4]; 
− алгоритмы машинного обучения для снижения техногенной нагрузки при добыче 
полезных ископаемых; 
− применение алгоритмов машинного обучения для анализа геологических данных 
способствует более точному определению площадей добычи, что позволяет 
минимизировать разрушение экосистем и снизить негативный экологический след  
от добывающей деятельности. 
 
3) Логистика и транспорт в условиях Арктики. 
С учетом уникальных климатических и географических условий, эффективная 
организация транспортировки ресурсов становится ключевым элементом рационального 
природопользования: 
− инновационные цифровые решения для навигации по Северному морскому пути; 
− Интеллектуальные навигационные системы, интегрированные с данными о ледовой 
ситуации и погодных условиях, помогают оптимизировать маршруты по Северному 
морскому пути, сокращая время перевозок, снижая расход топлива и минимизируя 
выбросы углекислого газа; 
− -системы автоматизированного управления судами, снижающие экологический след 
транспортной отрасли; 
− автономные 
и 
полуавтономные 
корабли, 
оснащенные 
системами 
автоматизированного управления, повышают безопасность судоходства, уменьшают 
вероятность ошибок человеческого фактора и снижают общий экологический след 
транспортной инфраструктуры в регионе. 
 
4) Интеллектуальные технологии в адаптации коренных народов. 
Сохранение культурного наследия и поддержка традиционного природопользования 
коренных народов Арктики — важные аспекты устойчивого развития региона: 
− цифровые платформы для поддержки традиционного природопользования; 
− создаются онлайн-сервисы и мобильные приложения, позволяющие коренным 
народам получать доступ к актуальным данным об окружающей среде, 
способствовать 
обмену 
знаниями 
и 
адаптации 
традиционных 
методов 
хозяйствования к современным условиям; 
− применение искусственного интеллекта в сохранении культурного наследия народов 
АЗРФ; 
− технологии искусственного интеллекта используются для оцифровки, анализа и 
систематизации культурных традиций, что способствует созданию цифровых