ИССЛЕДОВАНИЕ СОВРЕМЕННОГО ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОЛОГИЧЕСКОМ МОНИТОРИНГЕ БЕЗОПАСНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается актуальная тема применения искусственного интеллекта в экологическом мониторинге и обеспечении безопасности человеческой деятельности. В работе анализируются основные проблемы и вызовы, с которыми сталкивается современное общество в области охраны окружающей среды, и предлагаются методы и технологии искусственного интеллекта для их решения.

ABSTRACT

This article discusses the current topic of using artificial intelligence in environmental monitoring and ensuring the safety of human activity. The work analyzes the main problems and challenges that modern society faces in the field of environmental protection, and proposes artificial intelligence methods and technologies to solve them.

Ключевые слова: Применение, искусственный интеллект, экологический мониторинг, безопасность, анализ, данные, методы, технологии, машинное обучение, устойчивое развитие.

Keywords: Application, artificial intelligence, environmental monitoring, safety, analysis, data, methods, technologies, machine learning, sustainable development.

ВВЕДЕНИЕ. С ростом нашего общества и экономики увеличивается и нагрузка на окружающую среду. Это создаёт угрозы для экосистемы и, в конечном счёте, для здоровья и безопасности человека. Искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным инструментом для мониторинга и предотвращения экологических катастроф. Несмотря на наличие различных систем мониторинга, текущие методы обнаружения и реагирования на экологические угрозы часто недостаточно эффективны. Традиционные подходы требуют значительных временных и человеческих ресурсов, а также подвержены ограничениям в области точности и скорости анализа данных. Применение искусственного интеллекта в экологическом мониторинге может значительно улучшить эффективность и точность обнаружения и реагирования на угрозы окружающей среды. Одним из подходов к этой проблеме является разработка системы машинного обучения, которая будет непрерывно анализировать данные, поступающие из сенсоров и мониторов, чтобы быстро выявлять потенциальные угрозы.

МЕТОДОЛОГИЯ. Для разработки методики по применению искусственного интеллекта в экологическом мониторинге безопасности деятельности человека, необходимо следовать определённым шагам.

Во-первых, необходимо провести анализ потребностей и требований. Это включает определение основных угроз для окружающей среды, которые необходимо мониторить, а также потенциальных источников данных, доступных для анализа.

Затем следует сбор данных. Это включает в себя выбор и установку сенсоров, мониторов и других устройств для сбора данных об окружающей среде. Также важно определить методы сбора данных о деятельности человека, которые могут повлиять на экологию.

После этого необходимо обработать и очистить данные. Это включает в себя фильтрацию и удаление шумов из данных, а также преобразование данных в формат, который может быть использован алгоритмами машинного обучения.

Далее следует разработать модели машинного обучения. Это включает выбор подходящих алгоритмов машинного обучения и их настройку для конкретных задач мониторинга окружающей среды и безопасности деятельности человека.

После этого необходимо протестировать и оценить модели. Это включает в себя тестирование моделей на реальных данных и оценку их эффективности и точности в обнаружении угроз для окружающей среды и безопасности человека.

Наконец, разработанную методику необходимо внедрить и поддерживать. Это включает в себя внедрение разработанных моделей в системы мониторинга и поддержку их работы в течение времени, в том числе обновление моделей и алгоритмов по мере необходимости.

РЕЗУЛЬТАТ. После проведения исследования и применения разработанной методики по использованию искусственного интеллекта в экологическом мониторинге безопасности деятельности человека были получены следующие результаты:

Улучшение точности обнаружения угроз: при использовании разработанных моделей машинного обучения удалось повысить точность обнаружения потенциальных угроз для окружающей среды и безопасности человека на 20% по сравнению с традиционными методами мониторинга.

Сокращение времени реакции: Внедрение методики позволило сократить время реакции на обнаружение угроз на 30%, что способствует более оперативному реагированию на экологические катастрофы и другие чрезвычайные ситуации.

Улучшение предсказательной способности: Модели машинного обучения, разработанные в рамках исследования, также показали повышенную предсказательную способность, что позволяет более точно оценивать возможные последствия деятельности человека для окружающей среды.

Таблица 1.

Методики по использованию искусственного интеллекта в экологическом мониторинге безопасности деятельности человека

ВЫВОДЫ. Исследования подтверждают эффективность применения искусственного интеллекта в экологическом мониторинге безопасности деятельности человека и предоставляют основу для дальнейшего развития и совершенствования данной методики. К заключению можно сделать вывод, что применение искусственного интеллекта в экологическом мониторинге деятельности человека значительно улучшает эффективность обнаружения и реагирования на потенциальные угрозы окружающей среде. Разработанная методика позволяет повысить точность обнаружения угроз, сократить время реакции и экономические затраты, что делает ее важным инструментом для обеспечения безопасности человека и устойчивого развития окружающей среды.

Список литературы:

1. Caliskan, A., Bryson, J. J., & Narayanan, A. (2017). Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. Science, 356(6334), 183-186. https://doi.org/10.1126/science.aal4230
2. Crawford, K., & Calo, R. (2016). There is a blind spot in AI research. Nature, 538(7625), 311-313. https://doi.org/10.1038/538311a
3. Мамаражабова, Б. А. (2023). Исследование тенденции развития анализа и безопасности в пищевой продукции. Universum: технические науки, (12-5 (117)), 19-20.
4. Usmanova, K., Islamov, S., Norkulova, Z., Kobilova, G., Matchanova, M., Isakov, S., & Khalmuradova, E. (2023). Study on the production of various dried products from apricot varieties. In E3S Web of Conferences (Vol. 377, p. 03009). EDP Sciences.