Россия
Россия
Рассмотрены инновационные подходы, реализованные в информационных системах, направленных на дальнейшую цифровую трансформацию Единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций, в целях повышения эффективности предупреждения чрезвычайных и кризисных ситуаций. Проведен обзор и анализ существующих решений, рассмотрена их эффективность. Также представлены основные направления развития цифровой трансформации ведомства.
цифровая трансформация, «Озеро данных» РСЧС, искусственный интеллект, Атлас рисков, АИУС РСЧС, машинное обучение
1. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы: Указ Президента Рос. Федерации от 9 мая 2017 г. № 203. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Цифровизация МЧС России направлена на сохранение жизни людей и снижение ущерба при ЧС. URL: https://mchs.gov.ru/deyatelnost/press-centr/novosti/4274526 (дата обращения: 06.07.2023).
3. Максимов А.В., Матвеев А.В. Перспективы применения искусственного интеллекта в анализе больших данных социальных сетей при возникновении чрезвычайных ситуаций // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Современные методы и технологии предупреждения и профилактики возникновения чрезвычайных ситуаций: материалы XI Всерос. науч.-практ. конф. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2019. С. 284-286. EDN LCXMMK.
4. Максимов А.В., Матвеев А.В. Перспективы использования коллективных знаний при реагировании на чрезвычайные ситуации // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2019. № 4. С. 89-97. EDN QPBTLA.
5. О внесении изменений в распоряжение МЧС России от 20 ноября 2020 г. № 860 «Об утверждении Ведомственной программы цифровой трансформации МЧС России на 2021 год и плановый период 2022-2023 годов»: распоряжение МЧС России от 20 янв. 2021 г. № 25. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
6. Безворотных А.В. Использование OLAP-систем в «Озере данных» РСЧС // Решетневские чтения: материалы XXVI Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика М.Ф. Решетнева: в 2-х ч., ч. 2. Красноярск: Сибирский гос. ун-т науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева, 2022. С. 57-59. EDN PNUSKC.
7. Леденцов С.А. Цифровая трансформация. Хакатон МЧС России. М., 2020.
8. Сапожников А.А. Искусственный интеллект на службе МЧС // Гражданская защита. 2023. Т. 5. № 573. С. 28-29.
9. «Озеро данных» в МЧС. URL: https://dr-webs.ru/ozero-dannykh-v-mchs/ (дата обращения: 06.07.2023).
10. Концепция развития системы управления МЧС России до 2030 года: утв. решением Коллегии МЧС России от 5 дек. 2014 г. № 15/III. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
11. Мартинович Н.В., Осавелюк П.А., Антонов А.В. Автоматизация при планировании действий по тушению пожаров и проведению аварийно-спасательных работ // Сибирский пожарно-спасательный вестник. 2017. № 2 (5). С. 53-57. EDN ZEHEDL.
12. Богданова Е.М., Максимов А.В., Матвеев А.В. Информационная система прогнозирования чрезвычайных ситуаций при использовании адаптивных моделей // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2019. № 2. С. 65-70. EDN PHLEMI.
