То, что происходит сейчас в Арктике с ИИ,это не про “посмотреть и умилиться”. Это про системные бюджеты, госконтракты и конкретные точки входа.

1. Госвектор: куда пойдут бюджетные деньги Приоритеты 2026 года: - проект “Север–Юг” - цифровая экосистема Северного морского пути - мониторинг ледовой обстановки и портовой инфраструктуры - экология и ESG - единые платформы данных Что это значит для интеграторов : в тендерах по этим направлениям требование использовать ИИ будет либо обязательным, либо даст решающее преимущество. Сегодня в Арктику без ИИ-компонента, можно даже не пытаться.

2. МФТИ + РАН: нейросеть ищет мусор там, где человек не видит. Ученые МФТИ и Института океанологии РАН разработали систему на базе ИИ для автоматического обнаружения плавающего мусора в арктических морях . Цифры для понимания масштаба: - обработано более 500 тыс. фотографий из Баренцева и Карского морей - система идентифицирует 4 типа объектов: мусор, птицы, блики, капли на объективе - алгоритмы обучались на данных экспедиции 2023 года на судне “Дальние Зеленцы”

Проблема, которую решает технология: пластик в Арктике не разлагается из-за низких температур, а распадается на микропластик, отравляет морских обитателей, накапливается во льдах и ускоряет их таяние .

Зачем это ИТ-бизнесу: для работы системы нужны серверы дообучения нейросетей, хранилища снимков, интеграция с судовыми камерами в реальном времени. Сейчас технологию нужно масштабировать на большее количество судов .

3. ВТБ + Яндекс.Облако: “Чистое побережье” с ИИ-зрением. Фонд защитников природы ВТБ совместно с Яндекс.Облаком разработал нейросеть для анализа загрязнения побережий .

Как работает: алгоритм обучен на тысячах аэроснимков с дронов, распознает и классифицирует морской мусор, прогнозирует его объем и вес .

Бизнес-эффект: - скорость работы в 4 раза выше, чем без ИИ - волонтеры могут планировать ресурсы до начала уборки - в планах ,превратить в общедоступный сервис