Матвеев А. В., Медведев Д. В., Смирнов А. С.

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ 

Резюме: В статье рассматриваются возможности применения технологий искусственного интеллекта для повышения эффективности управления в чрезвычайных ситуациях. Обоснована актуальность использования интеллектуальных систем в условиях роста масштабов природных и техногенных катастроф. Проанализированы современные подходы и методы применения искусственного интеллекта, включая машинное обучение, глубокие нейронные сети, распознавания образов в системах управления в чрезвычайных ситуациях. Показаны примеры использования данных технологий в прогнозировании, мониторинге, реагировании и минимизации последствий чрезвычайных ситуаций. Сделан вывод о том, что интеграция технологий искусственного интеллекта в системы управления в чрезвычайных ситуациях позволяет повысить точность прогнозов, сократить время реакции и оптимизировать распределение ресурсов, осуществить переход к предиктивному и адаптивному управлению.

Ключевые слова: искусственный интеллект, чрезвычайные ситуации, прогнозирование, машинное обучение, управление рисками, поддержка принятия решений.

 A.V. Matveev, D.V. Medvedev, A.S. Smirnov

Summary: This paper examines the potential of artificial intelligence technologies to improve emergency management efficiency. The relevance of using intelligent systems in the context of the growing scale of natural and man-made disasters is substantiated. Modern approaches and methods for applying artificial intelligence, including machine learning, deep neural networks, and pattern recognition in emergency management systems, are analyzed. Examples of using these technologies in forecasting, monitoring, responding to, and mitigating the consequences of emergencies are presented. It is concluded that integrating artificial intelligence technologies into emergency management systems improves forecast accuracy, reduces response times, optimizes resource allocation, and facilitates the transition to predictive and adaptive management.

Keywords: artificial intelligence, emergencies, forecasting, machine learning, risk management, decision support.

DOI: 10.34219/2078-8320-2025-16-4-98-111