Using artificial intelligence technologies in the context of ensuring the sustainability of regional industrial ecosystems

Cover Page

Cite item

Abstract

modern industrial ecosystems operating at the regional level face the need to ensure sustainability in the face of global challenges and turbulence. The state of industry is influenced by internal and external factors (economic crises, sanctions pressure, geopolitical instability), as well as changes in technology and scientific and technological progress. In the context of digitalization, there is an increasing need for innovative tools that can ensure sustainable functioning of industrial ecosystems. Artificial intelligence technologies are among such tools that allow industrial enterprises to flexibly respond and adapt to economic and technological changes. The article reveals the main areas of using artificial intelligence in domestic industrial ecosystems using examples of regions of various specializations, provides indicators of the readiness of enterprises in the manufacturing industry and the fuel and energy complex to use artificial intelligence technologies in production and economic activities. The role of artificial intelligence in ensuring the long-term sustainability of regional industrial ecosystems, differentiated by size, specialization, level of development of infrastructure and human capital is shown. It is concluded that the implementation of the national strategy requires the preparation of key industries and regional ecosystems for the introduction of artificial intelligence.

About the authors

M. G Sidorenko

Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics

Email: marina.g.sidorenko@tusur.ru

T. V Arkhipova

Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics

Email: tatiana.v.arkhipova@tusur.ru

References

  1. Варламова Ю.А., Корнейченко Е.Н. Искусственный интеллект в российских регионах // Russian Journal of Economics and Law. 2024. Т. 18. № 3. С. 641 – 662. doi: 10.21202/2782-2923.2024.3.641-662. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=69203434&ysclid=mf24b0dh2x779947196 (дата обращения: 25.05.2025)
  2. Абрагян К. Введение в теорию устойчивости движения на конечном интервале времени. М.: Наука, 1991. 160 с.
  3. Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 490 (ред. от 15.02.2024) "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" (вместе с "Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года"). URL: https://www.zakonrf.info/ukaz-prezident-rf-490-10102019/?ysclid=megjdkf6lb196714374 (дата обращения: 04.06.2025)
  4. Трофимова Н.Н., Рудакова Л.В. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации промышленности // Актуальные проблемы экономики и управления. 2025. № 1 (45). С. 32 – 38. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80649931&ysclid=mf23qbsda1320371469 (дата обращения: 12.06.2025)
  5. Лазько Н.В. Применение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли // Мехатроника, автоматика и робототехника. 2023. № 11. С. 155 – 158. doi: 10.26160/2541-8637-2023-11-155-158 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=wamcmc&ysclid=mf249xtqr798038545 (дата обращения: 03.06.2025)
  6. Стариков Е.Н., Тютюнник А.И. Сильный искусственный интеллект как интегратор отдельных технологий искусственного интеллекта в систему технологий // Тенденции развития науки и образования. 2024. – № 112-7. С. 31 – 36. doi: 10.18411/trnio-08-2024-330. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=71965325 (дата обращения: 05.06.2025)
  7. Хабибулин Р.Ш. Задача управления пожарными рисками на объектах топливно-энергетического комплекса на основе методов оптимизации и искусственного интеллекта // Проблемы управления безопасностью сложных систем: Материалы XXXI международной конференции, Москва, 13 декабря 2023 года. Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2023. С. 419 – 424. doi: 10.25728/iccss.2023.50.79.058. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=59824706 (дата обращения: 24.05.2025)
  8. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. Аналитический доклад. М.: Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации, 2024. IV + 85 с. URL: https://ai.gov.ru/knowledgebase/infrastruktura-ii/2024_indeks_gotovnosti_prioritetnyh_otrasley_ekonomiki_rossiyskoy_federacii_k_vnedreniyu_iskusstvennogo_intellekta_ncrii_pri_pravitelystve_rf/?ysclid=megjfai9c397338815 (дата обращения: 07.06.2025)
  9. Осадчук Е.В. Цифровизация промышленности: барьеры на пути внедрения искусственного интеллекта и предложения по их преодолению // Управление наукой: теория и практика. 2022. Т. 4. № 2. С. 201 – 209. doi: 10.19181/smtp.2022.4.2.17. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48928671 (дата обращения: 12.06.2025)
  10. Строев В.В., Свистунов В.М. Эффективность внедрения искусственного интеллекта для развития регионов России // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 7-1. С. 146 – 156. doi: 10.17513/vaael.3575. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68008407 (дата обращения: 03.08.2025)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).