К вопросу о технологии искусственного интеллекта для обеспечения пожарной безопасности атомных станций малой мощностиРезультаты внедрения искусственного интеллекта в пожарную безопасность атомных станций малой мощности (АСММ) [3,4] могут коренным образом повлиять на обеспечение пожарной безопасности объектов АСММ. Исходя из функционального назначения АСММ, их предполагаемое строительство предусматривается на отдаленных территориях, поэтому основные особенности обеспечения пожарной безопасности связаны с их противопожарной защитой [7, 8].На первых этапах внедрения ИИ ПБ следует ожидать генерацию принципиально новых требований противопожарной защиты АСММ вне зависимости от нормативной базы по пожарной безопасности той или иной страны, новые подходы к решению управленческих задач и анализа рисков, генерация экономически взвешенных противопожарных мероприятий на этапах проектирования, строительства и эксплуатации.Дальнейшее развитие ИИ ПБ связано с технологическими решениями, основанными на прогнозировании, диагностике, взаимодействии и увязывании с системами защиты, автоматики и управления разного уровня, формализации и протоколировании событий. Мониторинг совокупности пассивных и активных элементов противопожарной защиты, решений по ограничению пожарной нагрузки, подготовки персонала и иных положений комплекса организационно-технических мероприятий формирует интегральную оценку пожарного риска для поддержки управленческих решений, направленных на обеспечение безусловной реализации наилучшим образом принципа единичного отказа. В настоящее время оценка состояния пожарной безопасности осуществляется посредством проверки объекта, на разных стадиях жизненного цикла, надзорным органом на соответствие установленным нормам и правилам в области пожарной безопасности. Однако, стандарты и нормы по пожарной безопасности, применяемые в разных странах, имеют довольно существенные различия. Поэтому «встраивание» каждый раз проектных решений АСММ в нормативную базу страны, в которой предполагается строительство станции, достаточно сложный процесс с не всегда понятной процедурой экспертизы. С другой стороны, адекватность любой оценки пожарной опасности - вопрос субъективного суждения, как бы не был опытен и компетентен эксперт. Вместе с тем, выполнение всех нормативных требований по пожарной безопасности не может гарантировать отсутствие возможности возникновения пожара и наступления его последствий. Существует множество параметров, так или иначе, влияющих на возникновение и развитие пожара, но не включенных в технические нормы. Например, это поведение человека, менталитет и культура безопасности населения, климатические условия, принятые технологические процессы строительства и эксплуатации, уровень подготовки и оснащение подразделений по тушению пожаров, пространственная разобщенность и т.д. Таким образом, традиционный "предписывающий" подход, при котором предполагается твердое применение всего перечня нормативных документов, в принципе не может обеспечить более или менее объемное исследование пожарной безопасности АСММ, а безусловное исполнение предписания надзорного органа не может гарантировать абсолютную пожарную безопасность, тем более реализацию принципа единичного отказа. Поэтому, нет никакого единственно правильного или неправильного метода обеспечения пожарной безопасности атомной станции малой мощности.Представляется, что, весьма логично, для обеспечения пожарной безопасности атомных станций малой мощности применить риск-ориентированный подход. Этому есть строгое математическое объяснение: риском, функцией риска или средним риском называется математическое ожидание значения функции потерь, т.е.:R=M[L(d(x),x)]где, R – численное значение риска, М – операция математического ожидания.В основу научной идеи легло понимание того, что исходная информация о нарушении норм пожарной безопасности зачастую бывает недостаточно достоверной, некоторая часть информации о безопасности объекта имеет качественный характер и не поддается количественной оценке [6]. Имеют место и субъективные ошибки специалистов при выявлении технических параметров и, наконец, малозначимость получения абсолютно точных значений пожарного риска.Для оценки пожарного риска за рубежом наиболее часто применяются стандарты OHSAS, CPR, SFPE, NFPA, PAS, NORSOK STANDARD, DNV-OSS, NASA-STD, OPITO APPROVED STANDARD, BRITISH STANDARD, в которых оценка пожарного риска представляется как систематическая и структурированная модель для определения адекватности существующих мер предотвращения пожара и определение необходимости дополнительных противопожарных мероприятий [12].Вместе с тем, часто при исследовании действительно сверхсложных систем и проблем, к которым как раз и относится система обеспечения пожарной безопасности АСММ, одной статистической информации будет явно недостаточно, дополнительно требуется привлечение специальной экспертной информации, информации о состоянии элементов противопожарной защиты, систем защиты и автоматизации станции и т.д. Основная сложность в оценке пожарных рисков состоит в том, что в процессе оценки состояния пожарной безопасности имеем дело не с самим значением риска, а его идентификационным признаком.Процедура оценивания текущего пожарного риска, вне зависимости от положения АСММ в интервале жизненного цикла, состоит из четырех этапов:- приготовление портфеля И-признаков (иден­тификационных признаков) пожарной безопасности, оп­тимального для АСММ;- экспертиза И-признаков из оптимально приго­товленного портфеля;- идентификация текущего состояния пожарной безопас­ности АСММ по результатам экс­пертизы И-признаков;- расчет оценки пожарного риска АСММ при текущем состоянии его безопасности, идентифицированном на основе экспертизы И- признаков.Идентификация пожарных рисков важна для получения их количественных значений для обеспечения возможности управления этими рисками, чтобы учесть многочисленные факторы, влияющие на обоснованно принимаемые решения. Использование искусственного интеллекта даёт возможность запустить механизм управления пожарными рисками АСММ.Оценка пожарного риска – систематическая и структурированная оценка состояния обеспечения пожарной безопасности АСММ, выражаемая в понятных условных единицах. В оценке пожарного риска важны не только выявленные отступления от действующих нормативов (как это происходит при осуществлении мероприятий по контролю органами надзора), но и меры, компенсирующие эти отступления и дополнительно усиливающие защищенность АСММ от пожара до уровня реализации принципа единичного отказа.В последние годы, специалистами СибПСА  [13] развивалось понимание пожарной безопасности и экономики пожарной безопасности: и пожарная безопасность, и экономика пожарной безопасности — это всегда субъектная пожарная безопасность и субъектная экономика пожарной безопасности, измеряемые математически на основе математической модели субъекта и субъектных методов учета и управления вероятностными и ценностными математическими распределениями множеств событий в области пожарной безопасности и ее экономики.Современные подходы к созданию ИИ ПБ, несмотря на специфические страновые, отраслевые и индивидуальные системные особенности, имеют общий системный базис. Математическая теория систем [6] позволяет разработать такую математическую модель, которая открывает возможность не только выразить в единой математической системе пожарной безопасности и системный базис, и системную оболочку, но также объяснить и измерить структуру системных событийных взаимодействий между ними. Совокупности событий, между которыми существуют только вероятностные связи называются свободными множествами событий. Совокупности событий, между которыми существуют и вероятностные, и операционные связи называются системами событий. События, которые имеют отношение к мероприятиям, обеспечивающим пожарную безопасность, названы барьерными событиями, а математическая модель совокупности барьерных событий — совокупным барьером, который вместе с совокупным субъектом и совокупным объектом является одним из трех основных событийных фигурантов разработанной гиперсценарно-модульной модели системы пожарной безопасности объектов.Предлагаемые математические модели ИИ ПБ могут иметь модульную структуру, например, на начальном этапе, состоять из пяти расчётных блоков, представленных в таблице. В частности, применяются: математическая модель расчёта управления множеством барьерных событий при данном стечении событий-обстоятельств из множества заданного уровня пожарной безопасности на основе формул субъектных рисков и математическая гипер-сценарная модель расчёта динамики множества событий-обстоятельств заданного уровня пожарной безопасности, основанная и включающая готовые модули детерминированных, имитационных и вероятностных сценарных моделей [12,13]. Эти расчетные модели также применимы для каждого уровня жизненного цикла АСММ.Таблица. Расчетные модули начального этапа искусственного интеллекта пожарной безопасности АСММ    №МодульНазначение Основные технические характеристикиПреимущества1Автоматизация и роботизация1.1Распределеннаятепловизионнаясеть оснащеннаянейросетью   Детектированиепожаров иопределениекоординаты очага Минимальный порог обнаружения – очаг не более 0,1 м2Инерционность не более 1 сТочность позиционирования 0,5 мРаспознавание видагорящего материала померцаниюКонтроль тушенияРаннее обнаружениеКонтроль обстановки при пожаре 1.2Мониторинг индикаторных газовДетектирование пожаров на этапе нагреваКонтроль пожаров и аварийных ситуацийКонтроль тушенияСверхраннее обнаружениеКонтроль разливов и разрушений аппаратов1.3Пожарные роботы  Комбинированное локальное пожаротушение  Сверхдальняя компактная водяная струя для охлаждения конструкций и пожаротушенияПенное пожаротушениеИмпульсное пожаротушение газогидратамиГазопорошковое пожаротушениеРасчет развития пожара в режиме реального времениПрогнозное пожаротушение на решающем направленииПодача ОТВ только в ограниченные зоныМинимальное количество ОТВ2Управление и организационно-технические мероприятия2.1Интегральная оценка пожарных рисковПоддержка управленческих решенийИнтеграция систем защиты, автоматизации и оперативного управления пожарной безопасностьюМониторинг состояния пожарной безопасности 2.2Генерация новых управленческих решенийАнализ большого объема данныхНовые подходы к решению управленческих задач и анализа рисковГенерация экономически взвешенных противопожарных мероприятий на этапах проектирования, строительства и эксплуатацииВзвешенный комплексорганизационно-технических мероприятий3Диагностика и ресурсное обеспечение3.1Диагностика состояния систем и средств Контроль качестваОценка состоянияОтслеживание состояния элементов3.2Формализация плановАвтоматизация протоколирования Назначение планово-предупредительных ремонтовОрганизация ремонтов и замены4Подготовка персонала4.1Подготовка технологического персоналаУчастие в предупреждении пожаровНепрерывное повышение уровня квалификации, практические тренировкиПрактические навыки4.2Подготовка специального технологического составаТушение пожаровФизиологическое, психологическое состояние персонала, позволяющее выполнение работ по ликвидации пожаров и аварийОценка компетентности5Контроль противопожарного режима5.1Порядок при производстве работКонтроль организации работСоблюдение проектных требованийМониторинг 5.2Порядок поведения персоналаКонтроль обученияПрограммы обученияУчет порядка и сроковПо мнению авторов статьи технологии искусственного интеллекта для обеспечения пожарной безопасности атомных станций малой мощности позволит автоматизировать процесс контроля пожарной безопасности на новом уровне. Реализация ИИ ПБ будет способствовать не только генерации новых управленческих решений и подходов, но формировать предложения по оптимизации нормативной правовой базы противопожарной защиты АСММ. Выводы:- возможно создание дополнительного эшелона противопожарных мероприятий, направленных на реализацию принципа единичного отказа АСММ, генерируемых искусственным интеллектом;- имеющийся научный потенциал и практические наработки ведущих научных организаций страны позволяют разработать технологии искусственного интеллекта для обеспечения пожарной безопасности атомных станций малой мощности.