Перспективы виртуализации управления единой государственной системой предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций

ПЕРСПЕКТИВЫ ВИРТУАЛИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЕДИНОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СИСТЕМОЙ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ И ЛИКВИДАЦИИ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

В.В. Ничепорчук, кандидат технических наук.

Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук

Описана возможность применения технологий искусственного интеллекта для принятия решений по обеспечению природно-техногенной безопасности территорий. Предложены направления модернизации информационных ресурсов, процессов решения задач управления, а также изменения процессов функционирования органов управления различных уровней.

Ключевые слова: искусственный интеллект, большие данные, информационные ресурсы, системная архитектура

THE PROSPECTS FOR VIRTUALIZATION OF UNIFIED STATE SYSTEM OF EMERGENCY PREVENTION AND RESPONSE MANAGEMENT

V.V. Nicheporchuk.

Institute of computational modeling of Siberian branch of the Russian academy of sciences

The possibility of using artificial intelligence to support decisions in the field the natural and technological safety of territories is described. Ways of modernizing information resources, processes for solving management problems and changing business models of government at different levels are proposed.

Keywords: artificial intelligence, big data, information resources, system architecture

Ситуация с коронавирусом в России выявила значительные проблемы территориального управления, недостаточную подготовку к действиям в условиях неопределенности [1]. К факторам, способствующим росту количества и масштабов чрезвычайных ситуаций (ЧС), можно отнести не только изменения климата, старение объектов техносферы, повышение энергоемкости производств, но и управленческий кризис, связанный с перепроизводством неформализованной информации, падением уровня компетентности, удлинением цепочек принятия решений.

В отличие от действий в условиях всемирной пандемии, органами управления накоплен большой опыт предупреждения и ликвидации ЧС природного и техногенного характера. Его приобретению способствует большое число опасных событий, происходящих практически ежедневно и требующих реагирования экстренных служб и формирований единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС) [2, 3]. Несмотря на уникальность каждой ситуации, различия по видам, масштабам, условиям возникновения и развития, действия по ликвидации опасных факторов ЧС и проведению мероприятий защиты можно формализовать в виде алгоритмов, бизнес-процессов, других формальных схем [4]. Большое значение уделяется мероприятиям предупреждения ЧС, включающим организацию комплексного мониторинга обстановки, решению задач прогнозирования, раннего предупреждения и оценивания рисков ЧС. Совершенствование предсказательных методов требует использования больших объемов данных, применения технологий интеллектуального анализа в режиме реального времени. Использование машинного обучения при формировании решений по управлению силами и средствами позволяет учесть детали складывающейся обстановки, повысить оперативность

реагирования, минимизировать ошибки управления, сохранить и распространить опыт эффективного проведения мероприятий.

Темпы развития технологий и потенциал использования систем искусственного интеллекта (ИИ) впечатляет [5]. Крупные корпорации за рубежом и в нашей стране используют самообучающиеся системы, способные обрабатывать петабайты данных в реальном времени и формировать решения лучше человека. Например, City Brain, внедряемая Alibaba Cloud с 2016 г. в городах Китая и юго-восточной Азии, отслеживает транспортные и людские потоки. В случае идентификации аварии система направляет вызовы оперативным службам и организует для них быстрый проезд к месту происшествия, управляя работой светофоров. При этом расширение спектра решаемых задач и «поглощение» новых массивов данных происходит параллельно [6].

Ключевой проблемой, затрудняющей применение современных технологий для управления природно-техногенной безопасностью, является формирование данных, подготовленных к обработке интеллектуальными системами и сервисами. Необходимо формализовать огромный объем накопленных разноформатных отчетных документов, описывающих процессы управления в опасных ситуациях, характеристики объектов и динамику их изменения. В работе описаны направления модернизации информационных ресурсов, совершенствования процессов решения задач управления, обоснована необходимость изменения бизнес-моделей органов управления разных уровней.

Концепция информационной поддержки управления рисками ЧС

Информационные потоки, использующиеся для поддержки управления, можно условно представить в виде схемы, показанной на рис. 1.

Рис. 1. Концептуальная схема информационных процессов формирования решений

Показанные на схеме элементы - сбор данных (1), обработка данных (2) и формирование решений (3) разделены в соответствии с особенностями предметной области. Формирование информационных ресурсов происходит путем консолидации данных приборного мониторинга, включающего сети наземных и аэрокосмических наблюдений, информации донесений, отчетов, докладов и прочих документов. В первом случае процесс накопления «больших данных» хорошо отработан. Технологии интернета вещей, облачного хранения данных, туманных вычислений и другие используются при построении систем «Умный город», «Безопасный город» [7, 8]. Формализация же обмена данными в офисных форматах, широко распространенная в органах территориального управления, является сложной задачей [9]. Реализуемая автоматизация процессов управления РСЧС затронула лишь небольшую часть информационных ресурсов. «Прямой» перевод документа в электронную форму без учета специфики задач управления и особенностей интеллектуальной обработки данных приводит к дублированию представлений информации [10].

Процесс обработки данных включает аналитическое моделирование и методы визуализации данных. Современные интеллектуальные технологии включают обе функции. Баланс их использования и степень участия человека зависит от характера решаемой задачи, полноты данных, предпочтений лиц, принимающих решения, и условий конкретной ситуации.

Автоматизированные системы, используемые для оперативного управления безопасностью, как правило, не формируют нескольких решений одной задачи. Это связано с дефицитом времени на осмысление результатов, получаемых машиной, принятие и исполнение приказов и распоряжений. В стратегическом управлении, заключающемся в планировании превентивных мероприятий по снижению рисков, целесообразна выдача двух решений: перечень, объем мероприятий без ограничений на ресурсы и мероприятий, учитывающих реальную ситуацию. Сравнение ожидаемых результатов позволяет оценить эффективность расходования ресурсов и разные варианты реализации управления в длительной перспективе.

Модернизация информационных ресурсов

В настоящее время процессы подготовки и принятия решений в РСЧС регламентируются большим числом приказов, наставлений, директив и методик [11]. Состав оперативных отчетов, например, табеля срочных донесений, ориентирован на максимально детальное описание события или складывающейся обстановки. При этом форма представления и структура информации допускают неоднозначную интерпретацию, что способствует росту объемов неформализованных данных. Неформализованный вид описаний характеристик объектов и событий, ранее принятых решений и их результатов (без разметки текста, наличия неатомизированных сущностей в таблицах и др.) затрудняет машинную интерпретацию информации и автоматизацию информационной поддержки управления, снижает эффективность функционирования РСЧС.

Современные информационные технологии позволяют формировать в автоматическом режиме распределенные информационные ресурсы с настраиваемым доступом и независимые от них сервисы аналитического и ситуационного моделирования, использующиеся для выработки управленческих решений. Этому способствует как рост количества источников данных мониторинга, содержащих информацию об оперативной обстановке и упорядоченные архивы, так и унификация форматов доступа к данным. В связи с лавинообразным нарастанием объемов информационных ресурсов и развитием информационных технологий доступа и обработки повышается значимость системного подхода к их структурированию через формирование моделей представления информационных ресурсов. Такие модели должны содержать описание организации данных, их взаимоотношений, а также принципов, определяющих проектирование, формирование и актуализацию информационных ресурсов. Разработка модели представления информационных ресурсов состоит из следующих этапов:

- системное описание автоматизации информационной поддержки управления;

- создание системной архитектуры;

- проектирование онтологии информационных ресурсов;

- инфологическое описание распределенных хранилищ данных;

- даталогическое и физическое проектирование структур данных.

Этапы 1-3 содержат меньшее количество сущностей, но обладают большей степенью свободы при переходе к реализации конкретных структур данных. Они используются при концептуальном проектировании, а их изменение требует значительной переработки функционала информационно-аналитических систем. Этап 4 включает описание задач управления, видов источников данных для разных информационных ресурсов. По мере появления новых источников данных, изменения задач управления и требований технологий обработки данных даталогическая и физическая модели информационных ресурсов могут быть изменены в определенных пределах. Поэтому в процессе эксплуатации информационно-аналитических систем целесообразно циклическое повторение процесса проектирования для расширения структур данных. Опишем кратко представленные этапы разработки модели ресурсов.

Необходимость синтеза в единой системе требований предметной области и используемых информационных технологий обуславливает представление информационных ресурсовЯ двумя подмножествами 5, Д где5, П^Я:

£ - виды информационных ресурсов, использующихся для информационной поддержки управления природно-техногенной безопасностью территорий, отражающие понятийный аппарат лиц, принимающих решения (сведения);

Б - виды информационных ресурсов, использующихся при построении информационно-аналитических систем поддержки управления (данные).

Сведения представлены множеством:

8=01и02и0з,

где О1 - потенциально опасные процессы; О2 - защищаемые объекты; 0з - объекты управления (элементы территориальной подсистемы РСЧС).

Через опасные процессы О1 можно представить опасные события Е=01(Л1) - описание опасного процесса за период времени Д! и обстановку £1=00 - значения одного или нескольких параметров потенциально опасных процессов в конкретный момент времени. Допускается пересечение элементов множества £. Например, характеристики объектов здравоохранения описываются как элементы 02, а в случае необходимости оказания медицинской помощи - как 0з.

При оценивании безопасности объектов и территорий используется аналогичное разделение критериев состояния на «опасность», «уязвимость», «защищенность» [12].

Данные представлены множеством:

Б = {йи й2, ..., Л},

где й! - системообразующие элементы (справочники, классификаторы, реестры); й2 - описание объектов; йз - описание процессов; й4 - данные, отображаемые на картах; й.5 - данные, используемые для управления процессами.

Допускается пересечение элементов множества Б. Например, часть данных подмножеств й.1, й2, ..., йз имеют пространственную составляющую и используются совместно с й5 для формирования решений по управлению.

Поясним подробнее описание процессов й.1. Результаты наблюдения за состоянием природной среды и контроля объектов техносферы можно представить в виде линейной таблицы с небольшим числом полей. Выход контролируемых параметров за пределы нормативных значений регистрируется как событие, требующее расширенной формы информационного описания [13]. Действия по реагированию на событие достаточно полно можно отразить в виде иерархической структуры нескольких таблиц и справочников с разными видами логических связей. Наиболее сложное описание имеют масштабные продолжительные ЧС с множеством мероприятий, включающих защиту и жизнеобеспечение населения, логистические модели распределения ресурсов, описание взаимодействия формирований [14].

Онтология информационных ресурсов описывает характеристики и логические отношения элементов £и Б, а также задач управления, видов ситуаций по классификатору МЧС России [15], виды источников данных Q, виды доступа к данным Ж. При этом:

Q={ql,..., q5},

где ql - приборы инструментального контроля; q2 - системы сбора донесений; qз - информационные системы мониторинга, включая корпоративные, объектовые, а также интеграторы мониторинговых данных; q4 - способы организации хранения данных мониторинга (порталы, сайты, информационные шлюзы); q5 - выборки из баз данных и других информационных ресурсов, загружаемых с использованием «ручной» пакетной обработки. Виды доступа к данным, использующимся в задачах аналитической обработки:

Ж = {и>1, ^2, Н'з},

где н1 - единое централизованное хранилище данных; н2 - распределенные (облачные) сервисы хранения; нз - доступ к ограниченным выборкам данных распределенных ресурсов и использованием ссылок.

Рассмотрим формирование информационных ресурсов на примере сведений. Наиболее важными являются Оз - объекты управления. Они включают характеристики формирований МЧС России, других ведомств, входящих в РСЧС, а также дополнительные силы и средства, например, транспортные и топливные компании всех форм собственности. Отдельными элементами являются администрации территорий и надзорные органы, включаемые в перечни абонентов оповещения и информирования.

В число защищаемых объектов О2входят строения и их группы в виде предприятий, организаций и учреждений, а также связанные с ними люди - персонал, трудовые коллективы, сходы малых населенных пунктов. Реализация процессов управления природно-техногенной безопасностью не требует работы с персонифицированными данными, за исключением центров обработки вызовов Системы-112, Единой дежурно-диспетчерской службы (ЕДДС) муниципальных образований и других оперативных служб. Составление перечней пострадавших для оказаний материальной помощи возложено на службы социальной защиты. Долю маломобильных граждан для организации эвакуации и оказания медицинской помощи целесообразно вычислять на основе статистических данных с набольшим запасом.

Характеристики защищаемых объектов О2 представляют собой «большие данные» (несколько миллионов записей для одного субъекта Российской Федерации) и практически полностью должны импортироваться из внешних информационных систем. Например, пространственные данные й4 - из ресурсов Росреестра, характеристики учреждений здравоохранения и образования - из баз данных соответствующих ведомств. Данные о расположении, контактах, режиме работы, численности персонала и посетителей учреждений ведутся в различных надзорных ведомствах - Ростехнадзоре, налоговой, Роспотребнадзоре и т.п. Характеристики систем защиты, включающие наличие систем сигнализации, оповещения, обеспечения автономной работы имеются в МВД Российской Федерации, Госпожнадзоре.

Комплексный оперативный мониторинг также является источником формирования больших данных. Примеры £Т - данные метеорологической, радиационной обстановок, контроля технологических процессов и состояния инженерных конструкций, архивы гидрологических и сейсмических наблюдений. Примеры Е - все виды пожаров, дорожно-транспортных происшествий, аварий систем ЖКХ, звонки оперативным службам. Большая часть перечисленных ресурсов размещается на внешних ресурсах с доступом н2инз.

Интеграция информационных процессов в системную архитектуру

Структурирование данных и формирование качественных данных обеспечивает эффективность работы алгоритмов. Современные системы управления и поддержки принятия решений обладают способностью перерабатывать большие объемы данных в реальном времени для своевременного реагирования и самообучения. Масштабы сбора и хранения информации делают доступными данные достаточной исторической глубины для обнаружения закономерностей и извлечения необходимых знаний. Принятие адекватных решений при неопределенности можно представить в виде информационных процессов, интегрированных в системную архитектуру.

Автором разработана обобщенная системная архитектура информационной поддержки процессов управления природно-техногенной безопасностью территорий, позволяющая создавать мультизадачные проблемно ориентированные программные комплексы территориального управления. Системная архитектура дает возможность определить функционал синтезируемой информационно-аналитической системы с использованием элементов системной модели для разных режимов функционирования и разных уровней управления природно-техногенной безопасностью территорий, обосновать выбор программных компонентов и рациональных способов комплексного решения задач управления.

Процесс построения системной архитектуры может быть представлен в виде функциональных диаграмм, иллюстрирующих трансформацию информационных ресурсов, особенности решения задач управления в информационно-аналитических системах.

Обобщенная системная архитектура описывает источники данных и последовательность информационных процессов, представленных на рис. 1. На рис. 2 перечислены элементы регионального уровня управления. При переходе к муниципальному уровню перечень задач сокращается.

Источники данных

1 Процессы сбора данных

Большие данные

<32, <*3> <1 4

Консолидация данных Контроль и обогащение

V

«Традиционные» данные

с!2, с/3, <Л4, с/5

Хранилище данных

2 Процессы обработки данных

Режим функционирования^ Повседневное управление

Задана упраЬлвния: Оперативная идентификация Прогнозирование обстановки

опасностей и угроз

Процесс информационной поддержки: Аналитическое моделирование

Ситуационное моделирование

Оперативное у Ликвидация опасных ситуаций Ситуационное моделирование

правление

Проведение мероприятий защиты Формирование рекомендации

Стратегическое Комплексной оценка рисков территорий

Аналитическое моделирование Ситуационное моделирование

3 Процессы визуализации данных

управление

Контроль мероприятий по снижению рисков

Формирование рекомендаций

Специализированные АРМ

о аналитического моделирования о ситуационного моделирования

Мобильные приложения

о оповещения, о информирования, о сбора Зонных, о регистрации заявок о Визуализации обстановки

Веб-сайты

о оперативного мониторинга, о архиЬных Зонных, о шлюз доступа, о сЭора банных, гаосербер

АРМ администрирования

о упра&ления Зонными о управления доступом

Рис. 2. Обобщенная системная архитектура и информационные процессы

Источники данных и процессы консолидации описываются в онтологии и структурных моделях информационных ресурсов. Функционирование подсистем и сервисов обработки данных реализует аналитическое и ситуационное моделирование, динамическую визуализацию результатов формирования решений. Процессы визуализации данных посредством человеко-машинных интерфейсов включают все разнообразие доступа к информации для лиц, формирующих и принимающих управленческие решения, - настольные программные комплексы, веб-сайты и мобильные приложения. Специализированные АРМ ориентированы на разные группы пользователей. АРМ операторов дежурных смен и экспертов используются для экспресс-моделирования ситуаций, формирования текстов оповещения и информирования, координации действий по ликвидации опасных ситуаций и их последствий, проведения мероприятий защиты. АРМ эксперта предназначено для разработки сценариев ситуаций с использованием ситуационного и картографического моделирования, разработки аналитических моделей для формирования отчетов, прогнозирования и планирования мероприятий. АРМ администратора предназначено для управления источниками данных, данными в хранилище и системе ведения справочников. АРМ лица, принимающего решения, содержит обобщенную информацию о состоянии безопасности территорий с возможностью детализации отдельных ситуаций и обстановок в текущий момент времени и за выбранный период.

На основе обобщенной архитектуры создаются проблемно-ориентированные архитектуры. Например, система поддержки принятия решений при затоплениях территорий ориентирована на решение задач организации взаимодействия сил и средств РСЧС для защиты населения и инфраструктуры. Информационно-управляющая система по природным пожарам включает процессы получения и обработки данных мониторинга, контроль и мероприятия противодействия опасным ситуациям, возникающим при угрозах объектам защиты. При этом используются специализированные источники данных, программные модули или сервисы ситуационного и аналитического моделирования.

Оригинальность подхода заключается в возможности масштабирования системной архитектуры, включая необходимые информационные ресурсы, технологии и программное обеспечение, что позволяет адаптировать информационно-аналитические системы для разных уровней и задач управления. Конкретизация системной архитектуры для определенного вида опасных ситуаций позволяет определить перечень информационных ресурсов, программных модулей, реализующих технологии аналитического и ситуационного моделирования для частных задач управления, а также средства визуализации, требующиеся на каждом уровне принятия решений.

Изменения бизнес-моделей органов управления разных уровней

Многие компании за рубежом и в нашей стране добились успеха в гонке интеллектуальных технологий, полностью пересмотрев и изменив бизнес-модели управления, сформировав стратегию решения проблем и использования возможностей автоматизации деятельности. Переход на использование технологий ИИ для управления территориальной безопасностью потребует весьма болезненных кадровых решений. Помимо сокращения управленческого персонала с ограниченными навыками работы с данными, необходимо привлечение специалистов по информационным технологиям: экспертов-аналитиков в сфере больших данных и глубокого обучения, инженеров по знаниям, работе с облачными сервисами, обеспечению информационной безопасности. Потребуется в короткое время перепрофилировать учебные программы образовательных учреждений МЧС России и других ведомств, расширить направления подготовки специалистов по использованию цифровых платформ и решений для решения задач управления территориальной безопасностью.

Необходимо изменение приоритетов разработки автоматизированной информационно-управляющей системы (АИУС) РСЧС. Вместо создания, хранения и передачи документов высшим уровням управления целесообразно сосредоточение на информационной поддержке

объектового и муниципального уровня. Согласно статистическому распределению опасных событий по масштабам, системное перераспределение полномочий и ответственности позволит упростить контуры управления. Отдельные модули АИУС РСЧС и узлы хранения данных должны разрабатываться несколькими центрами в субъектах Российской Федерации с общей координацией в Национальном центре управления в кризисных ситуациях (НЦУКС). Модульный принцип реализации автоматизированной системы с использованием облачных технологий, контейнерных вычислений и т.п. позволит максимально адаптировать ее к особенностям территорий, специфическим задачам обеспечения природно-техногенной безопасности. Отказ от аутсорсинга (разработка программного обеспечения сторонними организациями) позволит взращивать своих специалистов и привлекать внешних для обмена опытом. Поскольку эффективность управления в государственных структурах не оценивается в категориях конкурентоспособности, преимущество предлагаемого подхода заключается в повышении качества информации, оперативности доступа к ней, гармонизации объемов данных, используемых для принятия решений.

Таблица. Основные направления изменения функционирования системы управления безопасностью территорий

Как есть Как надо

1 Неупорядочен межведомственный информационный обмен Организация автоматической актуализации данных с использованием всех видов доступа

2 Создание информационных ресурсов для внутреннего пользования Формирование данных с учетом надведомственных требований. Организация шлюзов обмена

3 Формирование и передача большого объема донесений и отчетов в произвольном виде Формализованная запись всех событий и реагирования. Формирование банков знаний и обучающей выборки для систем ИИ

4 Замена функций контроля вместо управления на федеральном и региональном уровнях Предоставление объектовым и муниципальным органам управления большей самостоятельности в принятии решений

5 Определение контуров «цифровой экономики» в виде стратегий, концепций и «дорожных карт» Нормативное регулирование вопросов информационной безопасности, свободы личности. Развитие отечественного программного обеспечения

Ряд направлений, указанных в таблице, проработан на концептуальном и техническом уровнях. Глобальность задач виртуализации управления РСЧС, применения ИИ требует системных организационных действий: проведения поисковых научно-исследовательских работ, взаимодействия специалистов разных профилей, дополнение повседневной деятельности мероприятиями развития. Их успешность зависит от понимания преимуществ изменения методов управления силами и средствами, технологий обработки информации.

Трансформация системы управления природно-техногенной безопасностью в последние десятилетия, кардинальное изменение внешних условий обуславливает необходимость выбора направления дальнейшего развития РСЧС. «Экстенсивный» путь предполагает сохранение тренда на увеличение численности управленческого штата федерального и регионального уровня, а снижение его компетентности будет сказываться на уменьшении уровня безопасности населения и территорий, перерасходе ресурсов. Альтернативный подход к управлению с применением интеллектуальных технологий открывает широкие возможности для планомерного снижения рисков ЧС, достижения мирового уровня безопасности жизнедеятельности населения. Способность самообучения на уже произошедших ситуациях, мгновенный перебор множества решений позволит ИИ в короткое время превзойти

специалистов в большинстве сфер управления. Например, за последнее время число звонков, корректно обрабатываемых call-центрами Москвы, возросло с 50 до 80 %, а в финансовых организациях приближается к 100 %. В короткие сроки можно виртуализировать Систему-112, использовать ее в качестве поставщика «больших данных».

Как и любая новая технология, ИИ не всегда используется во благо и оптимально. Необходимо позаботиться о том, чтобы ИИ работал для людей и общества, а не против них и не за их счет. Переход на «цифровую платформу безопасности» требует дополнительных исследований последствий замещения людей ИИ, потенциальных угроз личности и общества.

Внедрение методов, представленных в работе, возможно в результате совместных действий разных ведомств по изменению моделей управления, системы подготовки кадров, совершенствовании нормативно-правовой базы. Снижение потерь от ЧС позволит ускорить выход экономики из глубокого кризиса. Возможность построения сценариев развития будущего позволит обосновать рациональное распределение ресурсов, вывести общество на траекторию развития.

Литература

1. Широв А.А. Когда восстановятся мировая и российская экономики // Научная Россия. URL: https://scientificrussia.ru/covid/a-shirov-o-gibkosti-ekonomicheskoj-politiki-v-usloviyah-koronakrizisa/ (дата обращения 16.06.20).

2. Сведения об обстановке с пожарами в Российской Федерации за 12 месяцев 2016 г. М.: МЧС России. Департамент надзорной деятельности и профилактической работы, 2017. 29 с.

3. О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2018 году: гос. доклад. М.: МЧС России. ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2019. 344 с.

4. Справочное пособие по организации выполнения мероприятий по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций и проведению аварийно-спасательных работ силами и средствами органов государственной власти, органов местного самоуправления в мирное и военное время. МЧС России. М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2014. 625 с.

5. Марр Б., Мэтт У. Искусственный интеллект на практике. 50 кейсов успешных компаний. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2020. 320 с.

6. Семь ярких звёзд искусственного интеллекта / С.Козлова [и др.] // Русский Репортер. 2020. № 4 (292). С. 42-47.

7. Перри Ли. Архитектура интернета вещей. М.: ДМК-Пресс, 2019. 454 с.

8. Методические рекомендации по построению, развитию и эксплуатации аппаратно-программного комплекса «Безопасный город» (утв. зам. министра МЧС России А.П. Чуприяном). МЧС России. М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2015. 72 с.

9. Бабинцев И.В., Некрасов И.В., Ничепорчук В.В. Концепция формирования паспортов безопасности территорий с использованием современных информационных технологий // Научно-аналитический журнал «Сибирский пожарно-спасательный вестник». 2018. № 3. C. 17-22.

10. Разработка специального программного обеспечения АИУС РСЧС-2030 (I очередь): техническое задание на выполнение работы (утв. зам. нач. ВНИИ ГОЧС С.А. Качановым). М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2015. 46 с.

11. Об утверждении Положения о системе и порядке информационного обмена в рамках единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций: приказ МЧС России от 26 авг. 2009 г. № 496.Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

12. Махутов Н.А. Безопасность и риски: системные исследования и разработки. Новосибирск: Наука, 2017. 724 с.

13. Nicheporchuk V.V. Method of using hazard criteria for identifying hazardous situations // CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org). Vol. 2534. ISSN 1613-0073. Proceedings of the All-

Russian Conference «Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes» (SDM-2019). p. 427-433.

14. Ничепорчук В.В., Яровой А.В., Кожемякин Н.Л. Метод проектирования сценариев действий в опасных ситуациях // Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций: сб. материалов Всерос. науч.-практ. конф. Железногорск: ФБГОУ ВО Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России,

2019. С. 47-58.

15. Об утверждении критериев информации о чрезвычайных ситуациях: приказ МЧС России от 8 июля 2004 г. № 339.Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

References

1. Shirov A.A. Kogda vosstanovyatsya mirovaya i rossijskaya ekonomiki // Nauchnaya Rossiya. URL: https://scientificrussia.ru/covid/a-shirov-o-gibkosti-ekonomicheskoj-politiki-v-usloviyah-koronakrizisa/ (data obrashcheniya 16.06.20).

2. Svedeniya ob obstanovke s pozharami v Rossijskoj Federacii za 12 mesyacev 2016 g. M.: MCHS Rossii. Departament nadzornoj deyatel'nosti i profilakticheskoj raboty, 2017. 29 s.

3. O sostoyanii zashchity naseleniya i territorij Rossijskoj Federacii ot chrezvychajnyh situacij prirodnogo i tekhnogennogo haraktera v 2018 godu: gos. doklad. M.: MCHS Rossii. FGBU VNII GOCHS (FC), 2019. 344 s.

4. Spravochnoe posobie po organizacii vypolneniya meropriyatij po preduprezhdeniyu i likvidacii chrezvychajnyh situacij i provedeniyu avarijno-spasatel'nyh rabot salami i sredstvami organov gosudarstvennoj vlasti, organov mestnogo samoupravleniya v mirnoe i voennoe vremya. MCHS Rossii. M.: FGBU VNII GOCHS (FC), 2014. 625 s.

5. Marr B., Mett U. Iskusstvennyj intellekt na praktike. 50 kejsov uspeshnyh kompanij. M.: Mann, Ivanov i Ferber, 2020. 320 s.

6. Sem' yarkih zvyozd iskusstvennogo intellekta / S.Kozlova [i dr.] // Russkij Reporter.

2020. № 4 (292). S. 42-47.

7. Perri Li. Arhitektura interneta veshchej. M.: DMK-Press, 2019. 454 s.

8. Metodicheskie rekomendacii po postroeniyu, razvitiyu i ekspluatacii apparatno-programmnogo kompleksa «Bezopasnyj gorod» (utv. zam. ministra MCHS Rossii AP. CHupriyanom). MCHS Rossii. M.: FGBU VNII GOCHS (FC), 2015. 72 s.

9. Babincev I.V., Nekrasov I.V., Nicheporchuk V.V. Koncepciya formirovaniya pasportov bezopasnosti territorij s ispol'zovaniem sovremennyh informacionnyh tekhnologij // Nauchno-analiticheskij zhurnal «Sibirskij pozharno-spasatel'nyj vestnik». 2018. № 3. C. 17-22.

10. Razrabotka special'nogo programmnogo obespecheniya AIUS RSCHS-2030 (I ochered'): tekhnicheskoe zadanie na vypolnenie raboty (utv. zam. nach. VNII GOCHS S.A. Kachanovym).M.: FGBU VNII GOCHS (FC), 2015. 46 s.

11. Ob utverzhdenii Polozheniya o sisteme i poryadke informacionnogo obmena v ramkah edinoj gosudarstvennoj sistemy preduprezhdeniya i likvidacii chrezvychajnyh situacij: prikaz MCHS Rossii ot 26 avg. 2009 g. № 496.Dostup iz sprav.-pravovoj sistemy «Konsul'tantPlyus».

12. Mahutov N.A. Bezopasnost' i riski: sistemnye issledovaniya i razrabotki. Novosibirsk: Nauka, 2017. 724 s.

13. Nicheporchuk V.V. Method of using hazard criteria for identifying hazardous situations // CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org). Vol. 2534. ISSN 1613-0073. Proceedings of the All-Russian Conference «Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes» (SDM-2019). p. 427-433.

14. Nicheporchuk V.V., Yarovoj A.V., Kozhemyakin N.L. Metod proektirovaniya scenariev dejstvij v opasnyh situaciyah // Monitoring, modelirovanie i prognozirovanie opasnyh prirodnyh yavlenij i chrezvychajnyh situacij: sb. materialov Vseros. nauch.-prakt. konf. Zheleznogorsk: FBGOU VO Sibirskaya pozharno-spasatel'naya akademiya GPS MCHS Rossii, 2019. S. 47-58.

15. Ob utverzhdenii kriteriev informacii o chrezvychajnyh situaciyah: prikaz MCHS Rossii ot 8 iyulya 2004 g. № 339.Dostup iz sprav.-pravovoj sistemy «Konsul'tantPlyus».