О нейросетях в пожарной охране говорят много, и большая часть сказанного — планы. Здесь собрано то, что уже существует в виде программ, отчётов и публикаций, с датами и цифрами.
Дознание: протокол за секунды вместо часа
Самое приземлённое применение. После пожара дознаватель МЧС осматривает место, фотографирует и пишет протокол осмотра. На описание места происшествия уходит 40–60 минут, и это время отнимается у опроса свидетелей и поиска причины.
В конце ноября 2025 года о системе сообщила пресс-служба Yandex Cloud: проект построен на её технологиях, обучается на фотографиях и протоколах реальных пожаров и уже внедрён в работу Академии государственной противопожарной службы МЧС России. Модель анализирует снимки с места возгорания, выделяет ключевые объекты и описывает их в формализованном виде — этот текст дознаватель берёт в официальный документ и правит, а не пишет с нуля. Применять её собираются и в жилых помещениях, и на промышленных объектах, а внедряют по инициативе главы МЧС России Александра Куренкова; пока доступ есть у сотрудников Академии, позже сервис обещают открыть для всего ведомства.
Казань, сентябрь 2026: причина пожара по фотографии
XVI Международный салон «Комплексная безопасность» впервые прошёл за пределами Москвы и Подмосковья — в Казани с 3 по 5 сентября 2026 года. К нему Академия ГПС МЧС России объявила два инструмента для расследования причин пожаров.
OmniFusionFires — мультимодальная языковая модель, которой показывают фотографии автомобиля после пожара. Модель определяет предполагаемое место возникновения возгорания и устанавливает вероятную причину. Обучена больше чем на 3500 снимках сгоревших машин. Автомобиль здесь не случайность: это самый массовый и самый однотипный объект экспертизы, на нём проще всего набрать выборку.
FDS Sensitivity Tool — программный комплекс для компьютерного моделирования развития пожара. FDS — это открытая программа полевого моделирования, которой во всём мире считают, как распространяются дым и температура в конкретном помещении; ей же пользуются при расчёте пожарного риска. Инструмент Академии автоматизирует подготовку и обработку данных для таких расчётов, опирается больше чем на 800 верифицированных сценариев, и точность прогноза опасных факторов пожара заявлена порядка 95 %.
Спутники: риск природного пожара по снимку
Про приложение «Термические точки» подробно написано в статье о спутниках и камерах. Коротко: с 2020 года модель машинного обучения оценивает вероятность пожара в каждой термической точке со спутников, данные обновляются до четырёх раз в сутки, оперативность реагирования выросла в три раза. За 2025 год, по словам главы МЧС Александра Куренкова, таких точек обнаружено больше 120 тысяч, свыше 70 тысяч из них — в пяти километрах от населённых пунктов.
Наука: что публикуют в Петербурге и Томске
В первом номере «Вестника Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России» за 2026 год вышла статья Евгения Дейнеки, начальника Главного управления МЧС по Ленинградской области, и Алексея Вострых из университета: «Методика прогнозирования развития пожара в режиме реального времени на начальной стадии». Вопреки названию, речь не о физике горения. Методика в три уровня разбирает сообщения в социальных сетях: оценивает достоверность пользователя, достоверность сообщества и содержание текста, чтобы экстренные службы раньше узнавали о происшествии и понимали, как оно развивается. То есть соцсети рассматриваются как ещё один датчик — со своими ложными срабатываниями.
В Томском политехническом университете, в лаборатории тепломассопереноса под руководством профессора Павла Стрижака, с 2023 года работает экспериментальный бокс с четырьмя камерами. Едва начинается возгорание, датчики дыма, тепла, газоанализаторы и видеокамеры шлют сигналы на сервер, и нейросеть за несколько секунд сообщает оператору, какой материал горит, в чём причина, где очаг и каковы характеристики помещения. Для обучения проведено больше тысячи экспериментов. До серийного прибора отсюда далеко, но это ровно та мультикритериальная логика, к которой идут и извещатели.
Управление: «Цифровой пожарный гарнизон»
Отдельная линия — не нейросети, а данные. Система «Цифровой пожарный гарнизон» собирает в одну платформу приём сообщений от заявителей, координацию подразделений, анализ данных и контроль задач для всех видов пожарной охраны в регионах и центрального аппарата. Диспетчер сможет вести до восьми происшествий одновременно, пользователей ожидается около 90 тысяч. План внедрения министерство объявило в сентябре 2025 года: тестирование в Московской и Кировской областях до конца 2025 года, больше половины регионов в 2026-м, вся страна к 2027-му.
Рядом идёт линия, которая ближе к прогнозу. В феврале 2026 года МЧС описало информационную систему «Атлас опасностей и рисков»: она оценивает паводкоопасную обстановку «с применением моделей искусственного интеллекта по оценке сроков вскрытия льда на реках», а заодно считает возможные последствия чрезвычайных ситуаций.
Что это меняет для владельца объекта
Три практических следствия.
Дознание станет быстрее и подробнее. Разработчики обещают одно: описание обстановки по снимкам вместо часа ручной работы. Ни отключённый извещатель, ни перемычку в шлейфе модель распознавать не обещает — но освободившееся время дознаватель тратит на то, ради чего и приезжает: причину, свидетелей и документы. А документы и так обязаны лежать на объекте: пункт 54 Правил противопожарного режима требует хранить техническую документацию на системы противопожарной защиты и результаты пусконаладочных испытаний. Что делать сразу после возгорания, описано в разделе «Что делать, если…».
Моделирование пожара — уже рабочий инструмент, а не экзотика. Расчёт пожарного риска по FDS и раньше был способом обосновать отступление от норм на сложном объекте. Чем доступнее и точнее становится моделирование, тем чаще к нему будут прибегать и проектировщики, и эксперты. Про декларацию и расчёт риска — на странице консалтинга.
Ничего из этого не заменяет исправную сигнализацию. Все перечисленные системы работают после пожара или далеко от вашего здания. Внутри здания единственное, что обнаружит пожар ночью, — извещатель под потолком. Что из нейросетевых технологий уже можно поставить рядом с ним, — в статье о видеоизвещателях.
Источники
- Применять искусственный интеллект планируют при расследовании причин пожаров — СНТА, 03.12.2025
- Российская нейросеть поможет МЧС быстрее раскрывать причины пожаров — ТАСС, 27.11.2025
- Специалисты Академии ГПС МЧС России представят на салоне «Комплексная безопасность» ИИ-решения — RUБЕЖ, 29.08.2026
- В Казани начал работу XVI Международный салон «Комплексная безопасность» — RUБЕЖ, 03.09.2026
- Дейнека Е. Г., Вострых А. В. Методика прогнозирования развития пожара в режиме реального времени на начальной стадии — Вестник СПбУ ГПС МЧС России, 2026, № 1
- Подкинуть в печку идей: учёные ТПУ создают противопожарные системы с помощью нейросетей — Страна Росатом, 14.03.2024
- МЧС России создаёт единую цифровую систему для управления силами и средствами пожарно-спасательных гарнизонов — МЧС России, 02.09.2025
- Паводок-2026: прогнозы, предупреждение, готовность — МЧС России, 13.02.2026
- Александр Куренков: МЧС усилит космический мониторинг — Интерфакс, 27.12.2025
- Приложение МЧС «Термические точки» получило премию AI Russia Awards — RUБЕЖ, 06.07.2021