Page 64 - IE__2_2026

Финансовый университет при Правительстве РФ в 2025 году
Е.А. Есина, президент Общероссийского объединения работодателей в сфере охраны окружающей среды «РУСРЕЦИКЛИНГ».
представил интегральную математическую модель для измере-
ния углеродного следа лесов России. Эта модель предназначена
для включения в национальные системы мониторинга углерода,
которые отслеживают баланс между выбросами и поглощением
парниковых газов.
На глобальном уровне технологии унификации представлены
ГЕОИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ЭКОЛОГИИ: моделей ИИ с открытыми базами данных позволяет прогнози-
проектом Google «Earth AI». Семейство геопространственных
ровать риски вырубки лесов, картировать ареалы видов и анали-
зировать изменения ландшафтов. Нейросеть AlphaEarth, в свою
очередь, используется для мониторинга урожайности, оценки
УНИФИКАЦИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ИИ – ОТ МОНИТОРИНГА здоровья сельскохозяйственных культур и выявления незакон-
ных вырубок леса.
Для сферы ЖКХ и городского планирования также есть важ-
УГЛЕРОДА И БИОРАЗНООБРАЗИЯ ДО ЦИФРОВОГО НАДЗОРА ные разработки: новая модель ИИ, имеющая открытую архитек-
туру, способна объяснить до 78% различий в уровне выбросов
ЗА ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕМ от зданий. Это позволяет формировать эффективные климати-
ческие стратегии в городах по всему миру.
Акцент на унификации: ранее расчет поглощения углерода ле-
сом и выбросов от завода велся разными ведомствами в разных
системах координат. Геоинтеллект позволяет объединить эти
потоки на единой цифровой платформе, используя спутниковые
снимки одного разрешения и общие библиотеки нейросетевых
ЗА ПОСЛЕДНИЕ ГОДЫ МИРОВОЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ СООБЩЕСТВО СТОЛКНУЛОСЬ С ДВОЙНЫМ ВЫЗОВОМ. алгоритмов.
С ОДНОЙ СТОРОНЫ, БЕСПРЕЦЕДЕНТНЫЕ МАСШТАБЫ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ, УТРАТЫ БИОРАЗНООБРАЗИЯ
И ТЕХНОГЕННОЙ НАГРУЗКИ НА БИОСФЕРУ ТРЕБУЮТ МГНОВЕННОЙ РЕАКЦИИ. С ДРУГОЙ СТОРОНЫ, МОНИТОРИНГ БИОРАЗНООБРАЗИЯ:
МЕХАНИЗМЫ КЛАССИЧЕСКОГО ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ – ИНСПЕКЦИОННЫЕ ПРОВЕРКИ, ЭПИЗОДИЧЕСКИЕ НЕИНВАЗИВНЫЙ ЦИФРОВОЙ УЧЕТ
ЗАМЕРЫ И РАЗРОЗНЕННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ – УЖЕ НЕ СПОСОБНЫ ОБЕСПЕЧИТЬ НИ СКОРОСТЬ, НИ ТОЧНОСТЬ, Биоразнообразие – самый сложный для автоматизации компо-
НИ ПОЛНОТУ НЕОБХОДИМОЙ ИНФОРМАЦИИ. МЫ СТОИМ НА ПОРОГЕ ПЕРЕХОДА К ЧЕТВЕРТОЙ ПАРАДИГМЕ нент экологического мониторинга. Учет редких видов требует
ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ НАУКИ, ОСНОВАННОЙ НА ИНТЕГРАЦИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ, ГЕОПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА огромных трудозатрат, при том в условиях удаленности от чело-
века. ИИ в корне меняет подход: теперь «учетчиками» становят-
И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ).
ся фотоловушки, беспилотники и даже акустические рекордеры,
а их данные анализируются нейросетями.
• Компьютерное зрение и идентификация. В России ученые
Томского государственного университета разрабатывают
Ц ифровая трансформация экологии обрела экосистем. Традиционные методы расчетов, основанные с фотоловушек и дронов. Это позволяет без прямого вмеша-
системы на основе ИИ для обработки визуальных данных
тельства в среду обитания идентифицировать вид, оценивать
численность популяций и разрабатывать меры сохранения.
конкретные очертания: на смену разрознен-
на табличных коэффициентах, часто дают погрешность в
ным статистическим выкладкам приходят
сты Московского физико-технического института (МФТИ)
геоинтеллектуальные системы, способные в десятки процентов. Однако использование геоинтеллекта Проект уже охватывает несколько заповедников. Специали-
позволяет перейти к высокоточной оценке потоков парни-
реальном времени отслеживать углеродный баланс, иден- ковых газов. создали ИИ-систему для отслеживания редких животных, об-
тифицировать редкие виды животных по голосам и изо- Российские ученые активно развивают это направление. учив ее сначала фильтровать объекты, а затем классифициро-
бражениям, а также вычислять нелегальные свалки или На базе сети карбоновых полигонов создаются нейросете- вать и идентифицировать их по индивидуальным признакам.
выбросы промышленных предприятий на основе данных вые модели для оценки потоков CO₂. Например, на Урале В Алтайском крае нейросети помогают считать популяцию
со спутников и нейросетей. специалисты разработали регрессионную нейросетевую зубров, а в Кроноцком заповеднике ИИ уже сортирует мусор
Именно концепция «унификации решений на основе модель (многослойный персептрон), которая на основе на шесть типов (рыболовные сети, железо, резина, пластик, бе-
ИИ» становится главным трендом и императивом цифро- данных сети FLUXNET и дистанционного зондирования тон, древесина).
вой экологии. Создание единого технологического ланд- Земли рассчитывает потоки углекислого газа в бореальных • Биоакустика. Развитие нейросетей вывело биоакустику на
шафта, где данные дистанционного зондирования Земли, темнохвойных лесах. Погрешность новой модели состав- новый уровень. Пассивные акустические мониторинговые
наземных сенсоров и ИИ-алгоритмов работают в связке, – ляет всего 15%, что кардинально повышает достоверность системы записывают звуки природы, а ИИ распознает голоса
это единственный способ масштабировать «зеленые» тех- инвентаризации выбросов. птиц, млекопитающих и даже насекомых. Это позволяет оце-
нологии и перевести природоохрану из реактивного режи- Проект, поддержанный Российским научным фондом на нивать экологическую обстановку в удаленных регионах без
ма в режим предиктивного управления. базе Югорского государственного университета, позволяет присутствия человека. Например, приложение Ribbit исполь-
проводить оценку запасов углерода не в обобщенном виде, а зует машинное обучение для идентификации и классифика-
УГЛЕРОДНЫЙ МОНИТОРИНГ: с учетом мелкомасштабной изменчивости болотных и лесных ции звуков лягушек и жаб, привлекая гражданских ученых к
КАК ИИ «ВЗВЕШИВАЕТ» АТМОСФЕРУ экосистем, их локальных градиентов и антропогенных изме- сбору глобальных данных. Международная программа BioacAI
Одной из самых сложных задач современности остается нений. Для этого используются данные с беспилотных лета- (горизонт HORIZON Европейской комиссии) объединяет экс-
точная оценка углеродного следа и емкости поглощения тельных аппаратов (БПЛА) и методы машинного обучения. пертов по биоакустике и машинному обучению для создания

62 I ЛЕТО 2026 ЛЕТО 2026 I 63