Использование технологий искусственного интеллекта в контексте обеспечения устойчивости региональных промышленных экосистем

Обложка

Цитировать

Аннотация

современные промышленные экосистемы, функционирующие на региональном уровне, сталкиваются с необходимостью обеспечения устойчивости в условиях глобальных вызовов и турбулентности. Влияние на состояние промышленности оказывают факторы внутреннего и внешнего воздействия (экономические кризисы, санкционное давление, геополитическая нестабильность), а также изменение технологий и научно-технический прогресс. В условиях цифровизации возрастает потребность в инновационных инструментах, способных обеспечивать устойчивое функционирование промышленных экосистем. Технологии искусственного интеллекта относятся к числу таких инструментов, позволяющих промышленным предприятиям гибко реагировать и адаптироваться к экономическим и технологическим изменениям. В статье раскрываются основные направления использования искусственного интеллекта в отечественных промышленных экосистемах на примерах регионов различной специализации, приведены показатели готовности предприятий обрабатывающей промышленности и топливно-энергетического комплекса к применению технологий искусственного интеллекта в производственно-хозяйственной деятельности. Показана роль искусственного интеллекта в обеспечении долгосрочной устойчивости региональных промышленных экосистем, дифференцирующихся по размерам, специализации, уровню развития инфраструктуры и человеческого капитала. Сделан вывод о том, что реализация национальной стратегии требует подготовки ключевых отраслей промышленности и региональных экосистем к внедрению искусственного интеллекта.

Об авторах

М. Г Сидоренко

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Email: marina.g.sidorenko@tusur.ru

Т. В Архипова

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Email: tatiana.v.arkhipova@tusur.ru

Список литературы

  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)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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).