«Яндекс» совместно с Академией Государственной противопожарной службы (ГПС) МЧС России запустил проект по автоматизации осмотра мест пожаров. Об этом сообщается в пресс-релизе компании от 27 ноября 2025 года.
Нейросеть анализирует фотографии возгораний, выделяет ключевые объекты на снимках и описывает их в официально-деловом стиле. Технология работает через Telegram-бота, в который инспектор отправляет фотографии с мест пожаров. Далее бот передает изображение в Yandex Cloud Functions, который сохраняет снимки в Yandex Object Storage и отправляет запрос к Vision-Language Model (VLM)1. Модель формирует детальное описание фотографии и пересылает его в Yandex AI Studio для оформления протокола с учетом профессиональной терминологии и официального формата. По словам разработчиков, внедрение системы сокращает процедуру описания места происшествия с часа до моментального результата.
«Благодаря сокращению времени оформления протокола осмотра места пожара дознаватели смогут уделять больше времени аналитике, опросу свидетелей и установлению причин пожара. Система будет минимизировать риски человеческой ошибки и обеспечивать единый высокий стандарт качества документов», – подчеркнул доцент Академии ГПС МЧС России Валерий Малько на Конгрессе молодых учёных в Сириусе.
Согласно статье доцента МГТУ им. Г.И. Носова Сергея Куликова, барьером для внедрения подобных моделей оказывается зависимость от качества и объема размеченных данных. Для обучения модели Yandex потребовались реальные протоколы и фотографии МЧС, однако редкие сценарии пожаров могут быть недостаточно представлены в обучающей выборке. По мнению Сергея Куликова, одной из проблем внедрения алгоритмов в системы противодействия чрезвычайным ситуациям также выступает риск ложных срабатываний. В 2023 году заместитель министра лесного хозяйства Кировской области Василий Глушков сообщил «Российской газете», что установленные в лесах камеры «реагировали чуть ли не на каждое облако, принимая его за задымление». По его словам, чтобы ИИ научился отличать огонь от солнечного блика, а дым от облаков, требуется анализ тысяч потенциально пожароопасных ситуаций.
Главный научный сотрудник Института государства и права РАН Эльвира Талапина в исследовании, опубликованном в журнале «Право. Журнал Высшей школы экономики» отмечает, что центральным вызовом остается проблема «черного ящика» — непонятности и непредсказуемости решений, принимаемых искусственным интеллектом. При использовании системы «Яндекса» сотрудник МЧС получает готовое описание, но не может проследить логику анализа изображений. Это создает угрозу для института юридической ответственности. Решения, принимаемые ИИ, часто сложно интерпретировать, что затрудняет установление вины в случае ошибки.
Параллельно в России развиваются системы ИИ для прогнозирования лесных пожаров. Согласно материалу газеты «Известия», в апреле 2025 года специалисты Сколтеха создали алгоритм, предсказывающий риск возникновения очагов с точностью до 87%. Система анализирует разнородные данные: спутниковые снимки, метеосводки, характеристики рельефа, тип растительности и плотность населения. Разработка уже тестируется в пилотных регионах, в том числе на Сахалине.
Развитие ИИ в сфере гражданской защиты соответствует глобальным трендам. Профессор Университета Ватерлоо Дэвид Радке отметил, что FireCast AI, применяемый в Австралии и США, предсказывает траектории распространения природных пожаров, анализируя спутниковые снимки, метеоданные и информацию о рельефе. По данным исследования старшего научного сотрудника ФГБУ ВНИИ ГОЧС2 Ю. Капрального, опубликованного в журнале «Арктика 2035: актуальные вопросы, проблемы, решения», с 2023 года адаптация этой модели искусственного интеллекта ведется в России — испытания прошли в Иркутской области и Бурятии.
В настоящее время разработчики «Яндекса» продолжают обучать модель, повышая точность распознавания. Как сообщается в пресс-релизе компании, система научится не только обнаруживать очаг возгорания, но и определять порядок распространения пожара, оценивать нанесенный ущерб. «Яндекс» намерен внедрить эту технологию в Казахстане, Узбекистане и ряде других стран.