Abstract
<jats:p>У статті розглянуто ключові аспекти оцінки ризиків під час підготовки та навчання моделей геопросторового сприйняття на основі штучного інтелекту (ШІ) в роях БпЛА, що застосовуються для моніторингу об’єктів критичної енергетичної інфраструктури і функціонують у складних геопросторових умовах. Відсутність формалізованої системи оцінки ризиків підвищує невизначеність на етапах проєктування, розгортання та експлуатації ШІ-моделей геопросторового сприйняття, які використовуються в мультиагентних ройових системах. У статті запропоновано методологічний підхід до класифікації ризиків протягом усього їхнього життєвого циклу , включно з етапами відбору та аналізу знань, навчання моделі й експлуатації. Підхід поєднує людські та технологічні чинники й передбачає використання методу аналізу ієрархій для визначення відносної значущості ризиків. Особливу увагу приділено здатності сучасних мультимодальних ШІ-систем загального призначення інтерпретувати графічні представлення геопросторових об’єктів, релевантних для моніторингу інфраструктури з використанням роїв БпЛА. Експерименти показали, що семантичне розпізнавання сцен загалом є надійним, однак просторово-геометрична реконструкція та формалізоване оцінювання невизначеності залишаються обмеженими. Отримані результати свідчать, що технологічні ризики етапу експлуатації, зокрема пов’язані з поширенням помилок у мультиагентних сценаріях функціонування роїв БпЛА, домінують у загальному профілі ризиків. Запропонована методологія формує основу для системного управління ризиками впродовж усього життєвого циклу ШІ-моделей геопросторового сприйняття у разі їх застосуванні для моніторингу об’єктів критичної енергетичної інфраструктури за допомогою роїв БпЛА, а також визначає специфіку, аспекти безпеки та обмеження їх застосування на атомних електростанціях.</jats:p>