УПРАВЛЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТЬЮ РЕГИОНАЛЬНОГО СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА В УСЛОВИЯХ ВЫСОКИХ РИСКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

СЕМКИН АЛЕКСАНДР, ВОРОНИН ЕВГЕНИЙ

DOI 10.32651/263-79

УДК 338.439.02:004

Выпуск № 3, Март 2026 г., статья № 9, стр. 79-91

Рубрика: Цировизация в АПК

Ключевые слова: БЕЗОПАСНОСТЬ, ПРОДОВОЛЬСТВЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ, УГРОЗЫ, РИСКИ, ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, АПК, СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЕ ПРОИЗВОДСТВО

Аннотация: В работе рассматриваются цели и задачи управления безопасностью в условиях высоких угроз и рисков при формировании цифровой экономики, осуществляемой государством на уровне регионального агропромышленного комплекса, в том числе сельскохозяйственного производства, где были рассмотрены и обобщены основные внутренние и внешние факторы, влияющие на совершенствование и развитие отрасли, сформулирована матрица SWOT-анализа с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Разработана продовольственная безопасность на основе вероятностной оценки реализации организационных, организационно-ресурсных и технико-технологических процессов обеспечения с применением универсальной методики. Приводятся методы и технологии применения машинного обучения в задачах обеспечения и управления безопасностью, основанные на данных из информационного пространства цифровой экономики. Предлагаются методология и методы оценки и прогнозирования угроз и рисков, оценки уязвимости продовольственных и связанных с ними экономических систем, а также выбора оптимальной стратегии противодействия им. Выбраны алгоритмы и наиболее подходящие языки программирования для реализации решений поставленной задачи. Отмечается, что все это возможно только при наличии информационного пространства, организованного в соответствии с парадигмой цифровой экономики.

Авторы:
Семкин Александр Григорьевич, ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ
Воронин Евгений Алексеевич, ФГБНУ ФНЦ ФНИИЭСХ

MANAGING THE SAFETY OF REGIONAL AGRICULTURAL PRODUCTION IN HIGH-RISK ENVIRONMENTS USING MACHINE LEARNING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS

DOI 10.32651/263-79

Issue № 3, 2026, article № 9, pages 79-91

Section:

Keywords: SAFETY, FOOD SECURITY, THREATS, RISKS, DIGITAL ECONOMY, MANAGEMENT, MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AGRICULTURE, AGRICULTURAL PRODUCTION

Abstract: The paper considers the goals and objectives of security management in conditions of high threats and risks in the formation of a digital economy carried out by the state at the level of the regional agro-industrial complex, including agricultural production, where the main internal and external factors influencing the improvement and development of the industry were considered and summarized, and a SWOT analysis matrix using artificial intelligence was formulated. and machine learning. Food safety has been developed on the basis of a probabilistic assessment of the implementation of organizational, organizational, resource, and technical and technological processes using a universal methodology. The methods and technologies of applying machine learning in the tasks of ensuring and managing security based on data from the information space of the digital economy are presented. The methodology and methods of assessing and forecasting threats and risks, assessing the vulnerability of food and related economic systems, as well as choosing the optimal strategy to counter them are proposed. Algorithms and the most suitable programming languages for the implementation of solutions to the problem are selected. It is noted that all this is possible only if there is an information space organized in accordance with the paradigm of the digital economy.

Authors: Semkin Aleksandr Grigorevich, Voronin Evgenii Alekseevich