За 50 секунд до того, как охранник увидит дым на мониторе, это уже делает алгоритм. Камера на складе фиксирует едва заметное помутнение, система сравнивает его с десятками тысяч кадров и решает: «С вероятностью 92 % это начало возгорания, а не туман». Через доли секунды включается сигнализация, перекрывается вентиляция, сообщение уходит пожарным — человек ещё ничего не понял, а ИИ уже запустил цепочку спасения.
Современный город‑миллионник — это 8 000–12 000 уличных камер, 50 000–100 000 инженерных датчиков (газ, вода, тепло, лифты, мосты, тоннели), плюс транспорт, связь, медицина. Ежесуточно накапливается 50–150 терабайт данных только о работе городской среды. Ни один диспетчер не способен вручную заметить в этом потоке слабый сигнал будущей аварии, тогда как ИИ как раз и «заточен» под поиск таких аномалий.
На промышленном объекте по пожарной безопасности типична связка: 300–700 датчиков дыма и температуры, 80–150 камер (включая тепловизоры), обновление показаний каждые 2–10 секунд и до 200–300 ГБ данных в сутки. Классическая автоматика фиксирует пожар через 4–7 минут, когда дым уже плотный. Интеллектуальная система, анализируя 25–30 кадров в секунду с каждой камеры, ловит микропятна дыма и динамику их роста и обнаруживает очаг за 30–90 секунд. В масштабах цеха это разница между подпаленной нишей и потерей помещения в тысячи квадратных метров.
В лесных пожарах один регион в сезон получает 500–1 000 спутниковых снимков в сутки и десятки часов видео с дронов. Алгоритмы автоматически отсеивают облака и блики, сравнивают последовательные снимки и выдают оператору не тысячи кадров, а 10–20 координат в день, где вероятность возгорания превышает 80–90 %. Человек тратит время на проверку конкретных точек, а не на просмотр сотен гигабайт изображений.
При наводнениях типичная река контролируется 40–80 уровнемерами и более чем 100 метеостанциями с шагом измерений 5–10 минут, архив наблюдений — 20–30 лет. ИИ прогоняет десятки сценариев — от суточного ливня в верховьях до недели дождей по всему руслу — и выдаёт прогноз: «С вероятностью 75 % вода превысит опасную отметку через 18–24 часа в таком‑то районе, необходимо готовить эвакуацию 3 000–5 000 жителей и вывозить сотни единиц техники».
На оползнеопасном склоне ставят 50–120 датчиков наклона и деформации, датчики влажности, добавляют спутниковые и георадарные измерения. Объём — десятки мегабайт в час, но именно там спрятаны микросдвиги в доли миллиметра в день и миллиметры в месяц. ИИ строит «портрет нормы» для конкретного склона и поднимает тревогу, когда сочетание микросдвигов и сырости начинает напоминать исторические периоды перед сходом оползней — закономерность, которую по отдельным числам человек не увидит.
Внутри заводов ИИ «слушает» и «ощупывает» технику: крупные турбогенераторы, насосы, компрессоры обвешаны сотнями датчиков вибрации, температуры и давления, с частотой съёма до 10 000 измерений в секунду на канал. Машинное обучение строит индивидуальный профиль здоровья каждого агрегата и замечает отклонения в пару процентов от привычного фона, прогнозируя отказ за несколько часов или недель. Это снижает аварийные остановки на 25–40 %, незапланированные простои — на 20–30 % и уменьшает число внезапных поломок, опасных для людей.
Через камеры ИИ контролирует и соблюдение техники безопасности. На заводе с 60–120 камерами система обрабатывает десятки миллионов кадров в сутки, за доли секунды определяя наличие каски, жилета, очков, фиксируя вход людей в опасные зоны ближе 1 м к крану или работу на высоте без страховки. На выходе — не абстрактное «соблюдение ТБ 90 %», а, например, 100–150 конкретных эпизодов нарушений за неделю с указанием времени, цеха и типа нарушения.
В транспорте город‑миллионник может иметь 500–1500 камер на перекрёстках и магистралях, десятки радаров и датчиков в асфальте. Алгоритмы в реальном времени оценивают плотность потоков, фиксируют проезд на красный, выезд на встречную, опасные манёвры, а также управляют светофорами. Там, где внедрены «умные перекрёстки», среднее время проезда ключевых узлов сокращается на 10–15 %, а число ДТП на самых аварийных участках — на 15–25 % уже через 1–2 года.
В местах массового скопления людей — метро, стадионы на 30 000–60 000 мест, крупные концерты — ИИ отслеживает плотность толпы (людей на 1 м²), скорость и направление потоков. Плотность свыше 4–5 человек/м² и скорость менее 0,5 м/с — тревожная комбинация: резко растёт риск давки. За 5–10 минут до критического момента система подсвечивает на схеме «узкие места» и предлагает открыть дополнительные выходы или перенаправить потоки, снижая вероятность ЧП с десятками жертв.
На запястьях пользователей умные часы и браслеты каждую секунду измеряют пульс, периодически — вариабельность ритма, насыщение крови кислородом, фазы сна и активность. ИИ строит модель привычного состояния за недели и месяцы и реагирует, если видит эпизоды аритмии, устойчивое падение активности на 30–40 % или резкое ухудшение сна. Для одиноких пожилых людей браслет может автоматически вызвать помощь при резком падении (удар + отсутствие движения 1–2 минуты) и предупредить о проблемах с сердцем ещё до появления симптомов.
В цифровой медицине крупная клиника, ведущая 5000–20000 пациентов дистанционно, ежедневно получает десятки тысяч измерений с домашних тонометров, глюкометров, кардиорегистраторов. ИИ сортирует обращения на неотложные, срочные и плановые, формирует списки пациентов в зоне риска и автоматически закрывает типовые случаи стандартными рекомендациями. Врачи экономят 20–30 % рабочего времени на рутине и могут больше внимания уделять тем, кому действительно нужна очная помощь.
В кибербезопасности системы анализа трафика крупных компаний и городов отслеживают миллионы сетевых пакетов в минуту и сотни тысяч событий: входы, операции с файлами, запросы к базам, команды промышленным контроллерам. ИИ учится на «нормальной жизни» сети (часы работы, типичные объёмы загрузок, направления подключений) и реагирует на отклонения вроде входа из другой страны в 03:17, быстрого копирования сотен конфиденциальных файлов или нетипичных команд ПЛК. Время обнаружения сложных атак сокращается с недель до часов и иногда минут.
При всём этом любая система ИИ живёт в балансе между ложными срабатываниями и пропусками. Чуть завысили чувствительность — и алгоритм «кричит волк» десятки раз в день, люди перестают реагировать; занизили — рискуют пропустить единственную критическую ситуацию за год. Поэтому пороги постоянно перенастраиваются, модели переобучаются, их решения сверяются с экспертами — особенно в энергетике, авиации, медицине, где цена ошибки максимальна.
Качество данных и надёжность инфраструктуры критичны. Камера, наполовину закрытая щитом, не увидит пожар; датчик, годами дающий искажения, «научит» модель считать аномалию нормой; обрыв связи или отключение питания в критический момент парализуют даже самый совершенный алгоритм. Поэтому системы строят с резервированием: дублирующими линиями связи, автономным питанием и локальными алгоритмами, способными работать без доступа к «облаку».
В экспертной среде подчёркивается, что ИИ в безопасности — это не только про технологию, но и про управление, экономику и право. Сами по себе алгоритмы ничего не гарантируют, если не сопровождаются новыми регламентами, подготовкой кадров, расчётом окупаемости и ясной системой ответственности. Именно на связку «технология — управление — экономика» обращают внимание специалисты Финансового университета при Правительстве РФ. Доценты Григорьев С.М. и Балицкий П.С., предлагают рассматривать ИИ в сфере безопасности как инвестиционный проект с оцифрованными эффектами: уменьшением аварийности на X %, снижением потерь на Y миллионов рублей в год, ростом надёжности на Z пунктов. При этом они подчёркивают, что экономия и эффективность не могут подменять базовый принцип: приоритет сохранения жизни и здоровья человека над любыми иными критериями.
На горизонте 5–10 лет один из ключевых трендов — «цифровые двойники» городов и предприятий: виртуальные копии территорий площадью десятки и сотни квадратных километров, куда с задержкой 1–5 минут стекаются данные со всех датчиков, камер и систем. На таком «макете» можно моделировать отключение 2–3 подстанций, прорыв водовода диаметром 800–1 200 мм или массовое ДТП на развязке с участием 10–20 машин. ИИ за минуты просчитывает варианты: какие районы отключать в первую очередь, куда направить 5–10 ремонтных бригад и 10–20 машин скорой помощи, какие маршруты эвакуации для 1 000, 10 000 или 50 000 человек дадут минимум жертв и ущерба.
Другой перспективный вектор — персональные ассистенты безопасности. К данным о пробках и погоде добавляются ваши привычные маршруты, показатели здоровья и локальная статистика ДТП. Тогда подсказки могут звучать так: «Ты едешь по трассе, где в это время года из‑за гололёда аварий на 30–50 % больше обычного. После вчерашнего с высокой вероятностью у тебя остаточный алкоголь, и ты спишь меньше 5 часов: риск ошибок за рулём выше среднего на 20–40 % — лучше выбери общественный транспорт» или «Поездка на 300–400 км при хроническом недосыпе за последние 3 дня значительно повышает вероятность аварии — пересмотри планы».
Искусственный интеллект постепенно становится новым слоем системы безопасности жизнедеятельности — от национальных инфраструктур и многомиллионных городов до наших карманов и запястий. Он не отменяет человеческую ответственность и не даёт абсолютных гарантий, но позволяет видеть слабые сигналы будущих аварий, скрытые аномалии в сложных системах и предвестники проблем со здоровьем. В мире растущей сложности технологий это новый уровень «коллективного инстинкта самосохранения», встроенный в железо, провода, алгоритмы и приложения — именно на такой синтез техники, управления, экономики и ответственности указывают многие специалисты, включая экспертов Финансового университета при Правительстве РФ.