ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МОДЕЛИ ЗЕЛЕНОГО УРБАНИЗМА: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕГАПОЛИСОВ РОССИИ И КИТАЯ

Цифровая трансформация и развитие искусственного интеллекта формируют новые подходы к устойчивому развитию городов ориентированные на интеграцию экологической устойчивости и повышения качества жизни населения. В условиях урбанизации и реализации концепций «умных городов» особую значимость приобретает использование AI-технологий для управления природными ресурсами экологическим мониторингом и социально-экономическим развитием мегаполисов. В статье исследуются возможности применения искусственного интеллекта в формировании модели «зеленого урбанизма» на примере Российской Федерации и Китайской Народной Республики. Анализ основан на сопоставлении показателей экологической устойчивости качества городской среды цифровизации и социального благополучия населения. В работе используется инструментарий машинного обучения и интеллектуального анализа данных для выявления нелинейных взаимосвязей между экологическими инфраструктурными и социальными метриками. Результаты исследования показывают что интеграция AI-решений в системы управления умными городами способствует снижению экологической нагрузки повышению энергоэффективности и улучшению показателей качества жизни. Полученные выводы формируют эмпирическую основу для разработки совместных российско-китайских стратегий устойчивого городского развития и поддержки экологически ориентированной цифровой трансформации мегаполисов. Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением модели за счет поведенческих и институциональных переменных.

1. Huang S., Chen L. Digital economy and urban energy efficiency in China // Sustainability. 2023. № 15 (4). С. 3195. https://doi.org/10.3390/su15043195.

2. Bowley W., Evins R. Assessing energy and emissions savings for high-density mixed-use buildings // Journal of Building Engineering. 2020. № 31. С. 101386.

3. Ергунова О., Белякова Н., Морозова М. От данных к решениям: нейросетевая архитектура для прогнозирования трудовых процессов в мегаполисах // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. № 3 (13). С. 109–121. https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2025.03.13.013.

4. Alkhereibi A. H., Abulibdeh R., Abulibdeh A. Global smart cities classification using a machine learning approach // Journal of Cleaner Production. 2025. № 503. С. 145394. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.145394.

5. Al-Badi A., Khan A. I. A sustainable development neural network model for big data in smart cities // Procedia Computer Science. 2022. № 202. С. 408–413. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.04.057.

6. Yang C. Digital economy and industrial structure upgrading in China // PLOS ONE. 2023. № 18(12). С. e0295609. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0295609.

7. Sorensen A., Labbé D. Megacities and megacity-regions. In: Handbook of Megacities and Megacity-Regions / Ed. A. Sorensen, D. Labbé. Edward Elgar, 2020. https://doi.org/10.4337/9781788972703.00005.

8. Danks D., London A. J. Algorithmic bias in autonomous systems. In: Proceedings of IJCAI-17. 2017. С. 4691–4697. https://doi.org/10.24963/ijcai.2017/654.

9. Карабулатова И. С., Эргунова О., Сомов А. Нейронные сети для социально-трудового регулирования // Препринт. 2025. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-6567951/v1.

10. Zhigulev P. Innovative technologies for megacity development // ScienceOpen Preprints. 2024. https://doi.org/10.14293/PR2199.001067.v1.

11. Федоров Н. А. Экологическая устойчивость городов: методы оценки и механизмы управления // Экономика и управление: проблемы, решения. 2022. № 8 (128). С. 45–58.

12. Петров К. Ю., Сидорова Е. Е. Цифровые технологии в экологическом мониторинге российских мегаполисов // Устойчивое развитие: наука и практика. 2023. № 3. С. 78–95.

13. Кабанова И. В. Зеленый урбанизм как модель устойчивого городского развития // Вестник Сибирского государственного университета. 2022. № 2. С. 34–51.

14. Ли Хуа. Развитие умных городов в Китае: экологическое измерение // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 6. С. 112–127.

15. Hao J., Zhu J., Zhong R. The rise of big data in urban studies in China // Journal of Urban Management. 2015. № 4 (2). С. 92–124.

16. Al-Badi A., Sharma S. K., Jain V., Khan A. I. Investigating emerging technologies role in smart cities' solutions. In: International Working Conference on Transfer and Diffusion of IT. Springer, 2020.