Председателем Общественного совета при Управлении Россельхознадзора реализован проект по внедрению ИИ в подготовку экологов

В ТюмГУ успешно реализован проект по интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в образовательную программу для подготовки экологов. Цель — устранение разрыва между требованиями госорганов к цифровым компетенциям специалистов и реальным уровнем их подготовки.

Проект реализован при поддержке Благотворительного фонда Владимира Потанина. Руководителем проекта являлась заведующая кафедрой геоэкологии и природопользования Школы естественных наук ТюмГУ, председатель комиссии по Охране окружающей среды и экологическому воспитанию Тюменской области, председатель Общественного совета при Управлении Россельхознадзора Анна Владимировна Синдирева, команда проекта – сотрудники ТюмГУ старший преподаватель Никита Евгеньевич Гурьев и ассистент Анна Константиновна Мангутова.

В рамках проекта была полностью переработана магистерская программа. Вместо теоретических лекций внедрены практические кейсы, моделирующие реальные производственные задачи. Это позволяет готовить специалистов, которые с первого дня работы способны эффективно применять цифровые инструменты в контрольно-надзорной и аналитической деятельности.

Обновлённый курс сфокусирован на применении ИИ для решения ключевых рабочих задач природоохранных ведомств. Студенты учатся использовать нейросети для прогнозирования загрязнений, оптимизации сетей наблюдения и принятия управленческих решений, включая выбор оптимальных сценариев рекультивации.

По итогам проекта создана методическая база, которая является тиражируемым образовательным продуктом. Её можно использовать для повышения квалификации действующих сотрудников ведомств или для адаптации под специфические региональные задачи. Это закладывает фундамент для формирования единой цифровой культуры в системе природоохранных органов.

Таким образом, проект создаёт модель подготовки специалистов, готовых к работе в современных условиях. Для природоохранных органов это означает приток кадров, способных анализировать данные с помощью передовых технологий, автоматизировать рутинные процессы и повышать точность государственного экологического надзора, что является прямым вкладом в повышение эффективности всей системы управления качеством окружающей среды.