Призер премии «ИИ в НКО» 2026 года
номинация: ИИ в содержательной работе НКО
номинация: ИИ в содержательной работе НКО
Telegram-бот «Торфяной хранитель» для облегчения работы добровольных лесных пожарных
АНО «Симаргл», Москва
На какую проблему, задачу откликается этот кейс
Торфяники после осушения становятся легковоспламеняемыми. Торф может тлеть медленно и долго, а густой едкий дым от таких пожаров — распространяться на сотни километров. Добровольные лесные пожарные АНО «Симаргл» занимаются мониторингом и выездами на такие пожары. Ключевой инструмент мониторинга — спутниковые термоточки, то есть данные со спутников о тепловых аномалиях на земле.
Чтобы понять, есть ли угроза конкретному торфянику, волонтёр открывал онлайн-карту и вручную проверял, попала ли аномалия в границы торфяника. В среднем эта работа занимала около двух часов в день.
Команда хотела автоматизировать первичную выборку, чтобы волонтёры и координаторы получали только те данные, которые относятся к их регионам, и могли быстрее понять, требует ли объект выезда.
Команда хотела автоматизировать первичную выборку, чтобы волонтёры и координаторы получали только те данные, которые относятся к их регионам, и могли быстрее понять, требует ли объект выезда.
Какое решение было найдено/разработано, какое было участие ИИ
Команда создала Telegram-бота «Торфяной хранитель». Бот автоматически сопоставляет термоточки из спутниковых данных с базой осушенных торфяников Центральной России, поддерживает подписки по регионам и отправляет уведомления об аномалиях в Telegram, Max и на электронную почту. Если термоточка попадает в границы торфяника или в зону мониторинга, система сразу сообщает об этом подписанным пользователям.
Решение команда разработала самостоятельно. ИИ использовался как технический соавтор: помогал проектировать архитектуру бота, разбирать ошибки, формулировать команды диагностики, описывать логику обработки данных, готовить техническую документацию и инструкции для пользователей. ИИ не определяет пожар и не принимает решений о выезде, это принципиально важно. Бот обрабатывает геоданные алгоритмически, а ИИ помог команде создать, отладить и описать эту систему.
Этапы создания ИИ-решения
- Описание проблемыКоманда сформулировала задачу и обсудила её с коллегами из других волонтёрских объединений, в том числе с Добровольными лесными пожарными Центрального региона. Стало ясно, что ручная проверка термоточек требует слишком много времени и внимания, а значит, возникает риск пропустить важный сигнал
- Проектирование логикиСформулировали основную идею: Telegram-бот, который обрабатывает термоточки, сопоставляет их с базой осушенных торфяников и рассылает уведомления подписчикам соответствующих регионов
- Архитектура системыС помощью ИИ разделили систему на контуры: Telegram-бот, пользовательские профили, выбор регионов, модуль анализа геоданных, модуль уведомлений, email-рассылка и технический отчёт. Это превратило идею в конкретный план разработки
- ПрототипСоздали рабочий прототип бота: команда /start, главное меню, подключение пользователя, выбор регионов, настройка уведомлений и административный контур для проверки состояния системы
- Модуль геоданныхПодключили анализ термоточек: бот нормализует данные, ищет совпадения с торфяниками и сохраняет результат. При совпадении система формирует уведомление о тепловой аномалии — алерт
- Настройка уведомленийНастроили отправку алертов в Telegram, затем добавили email-подписку и дублирующий бот в Max. Дублирование важно: сигнал должен доходить до дежурных, даже если один из каналов связи недоступен
- СтабилизацияИИ помогал разбирать ошибки, анализировать логи, формировать команды диагностики и отделять проблемы кода от проблем сервера. В итоге появился технический отчет: в нём видно состояние контуров, время последней успешной проверки, количество ошибок и статистика последнего анализа
- Пилот и запускРазработку начали летом 2025 года. Осенью 2025 бот перешёл в пилотную эксплуатацию, но сезон выдался спокойным. Это время использовали для тестирования сценариев: подписки, выбора регионов, анализа данных, доставки уведомлений. Параллельно подготовили описание бота для волонтёров и партнёров и предложили его дружественным командам добровольных лесных пожарных.
Полноценно проверить бота можно только на реальных данных, в пиковые периоды пожаров. Для Центрального федерального округа это апрель-май и иногда сентябрь. Весной 2026 года бот вошёл в рабочий процесс подготовки торфяных выездов
Как работает ИИ-решение
1
2
Дважды в сутки бот запускает анализ: получает массив спутниковых термоточек; проверяет, попадают ли они в границы торфяников из базы данных; при наличии совпадений рассылает уведомления тем пользователям, которые подписаны на соответствующий регион.
Волонтёр получает не весь поток данных, а конкретный сигнал по своему региону и торфянику, и уже сам решает, нужна ли проверка на месте.
Для задач добровольных лесных пожарных не существовало готового решения. Стандартные конструкторы ботов не умеют самостоятельно сопоставлять термоточки с базой торфяников и формировать понятный сигнал. Обычные карты требуют ручной проверки. Команда пошла путём собственной разработки, ИИ сделал этот путь короче и дешевле: позволил пройти от идеи до рабочего пилота без внешней команды разработчиков или подрядчика
Докажите, что с ИИ ситуация стала лучше, чем без него
Использование ИИ сократило время создания бота примерно на 40−60%: Без ИИ, по оценке команды, аналогичная работа заняла бы не менее 200 часов, а фактически ушло 70−90. ИИ ускорил проектирование, разработку, отладку и подготовку документации.
Последний на момент подачи кейса анализ (май 2026) обработал 35 720 термических аномалий. За весну 2026 года бот зафиксировал попадание термоточек в 34 торфяника из примерно 300, хранящихся в базе.
В системе зарегистрированы 14 пользователей, из них 12 активных — лидеры волонтёрских команд, старшие выездов и диспетчеры «Симаргла». Каждый автоматически получает уведомления в Telegram, двое дополнительно подключили email.
Последний на момент подачи кейса анализ (май 2026) обработал 35 720 термических аномалий. За весну 2026 года бот зафиксировал попадание термоточек в 34 торфяника из примерно 300, хранящихся в базе.
В системе зарегистрированы 14 пользователей, из них 12 активных — лидеры волонтёрских команд, старшие выездов и диспетчеры «Симаргла». Каждый автоматически получает уведомления в Telegram, двое дополнительно подключили email.
Раньше волонтёр каждый день вручную открывал карту, проверял, попали ли термоточки в границы торфяников, переносил данные в таблицу и искал спутниковый снимок. Сейчас бот производит эту первичную выборку автоматически и отправляет сигнал нужным людям. Человек по-прежнему принимает решение — выехать или нет, но приходит к этому решению быстрее и с меньшими усилиями.
Команда оценивает эффективность по двум группам параметров.
Первая — эффективность разработки с ИИ: время, затраченное на создание бота; задачи, закрытые без внешних подрядчиков; количество технических проблем, решённых с помощью ИИ.
Вторая — работа бота в процессе мониторинга: число обработанных термоточек, совпадений с торфяниками, количество отправленных уведомлений и отчётов, число активных пользователей и подписчиков по каналам, стабильность системы, количество ошибок доставки.
Первая — эффективность разработки с ИИ: время, затраченное на создание бота; задачи, закрытые без внешних подрядчиков; количество технических проблем, решённых с помощью ИИ.
Вторая — работа бота в процессе мониторинга: число обработанных термоточек, совпадений с торфяниками, количество отправленных уведомлений и отчётов, число активных пользователей и подписчиков по каналам, стабильность системы, количество ошибок доставки.
Опишите экономику процесса: сколько потратили на ИИ решение, на что. Как это окупится?
Прямые денежные расходы были минимальными: разработку и тестирование выполнила сама команда с помощью ИИ. Основной вклад — трудовой.
Если оценивать по рыночной ставке внешнего технического специалиста, потенциальная экономия составляет от 105 000 до 180 000 рублей, считая по ставке от 1 500 до 2 000 рублей в час и затраченные на разработку 70−90 часов
ограничения и этика
-
Что нельзя доверить ИИ?Бот работает в сфере, где ошибка может повлиять на действия людей. Поэтому роли разделены с самого начала: система передает сигнал, но не принимает решений об угрозе, выезде или действиях добровольцев. Термоточка — это не подтверждённый пожар: у спутниковых данных есть погрешность, а свежий снимок может появиться позже. Пользователи предупреждены, что уведомление от бота — это сигнал для проверки, а не команда к действию. В интерфейсе нет кнопки, которая назначала бы выезд, подтверждала пожар или выдавала инструкцию. -
Какие этические моменты важно было учесть?Команда выделила три зоны этической ответственности.
Первая — персональные данные. В системе хранится только Telegram-аккаунт пользователя и, по желанию, email для уведомлений. Лишние данные не собираются.
Вторая — риск ошибки в ситуации с реальными последствиями. В нашем случае решения принимает человек, бот только сигнализирует.
Третья — риск ложного ощущения точности. Команда специально обращает внимание пользователей на ограничения спутниковых данных: аномалия не равна пожару.
Дополнительно: токены, пароли и служебные доступы не передаются в ИИ; данные для публичной демонстрации обезличиваются; весь код и документацию, подготовленные с помощью ИИ, проверяет человек.
Этические решения закреплены в логике работы бота, пользовательских инструкциях и описании проекта.
Команда добровольных лесных пожарных «Симаргл», Москва.
Внутренний заказчик — команда мониторинга «Симаргла»: волонтёры, которые регулярно анализируют термоточки и помогают выбирать объекты для проверки. Решение также важно для координаторов и лидеров дружественных групп добровольных лесных пожарных Центральной России.
Коллеги из других волонтёрских объединений, в том числе добровольные лесные пожарные Центрального региона: совместно обсуждали проблему на этапе постановки задачи.
Telegram-бот, мессенджер Max, email-рассылка, модуль анализа геоданных. ИИ применялся как технический помощник при разработке и отладке системы (ChatGPT + Codex).
- База с координатами границ около 300 осушенных торфяников Центральной России;
- спутниковые выгрузки (массив термоточек);
- спутниковые снимки Sentinel-2 (системы дистанционного наблюдения за Землёй с открытым доступом к данным).
Команда подготовила описание работы бота и предложила его дружественным добровольческим командам. Решение потенциально применимо для любых регионов, где ведется мониторинг торфяников или других пожароопасных территорий. Чтобы повторить, нужны база данных с границами объектов мониторинга, доступ к спутниковым термоточкам и технические ресурсы для развёртывания бота.
Дарья Давыдова info@simargl-team.ru
Чем этот кейс примечателен, чем выделяется среди других, отличается от других?
«Симаргл» показал, как небольшая добровольческая команда без бюджета на разработку может создать полезный цифровой инструмент.
Нужна была система, которая связывает спутниковые термоточки, базу торфяников, уведомления и дальнейшую проверку человеком. ИИ применялся не для разовой задачи, а как полноценный технический партнёр: от проектирования архитектуры до диагностики ошибок, подготовки пользовательских инструкций и презентаций для партнёров.
Работу, которую обычно выполняют несколько специалистов, команда сделала своими силами
Нужна была система, которая связывает спутниковые термоточки, базу торфяников, уведомления и дальнейшую проверку человеком. ИИ применялся не для разовой задачи, а как полноценный технический партнёр: от проектирования архитектуры до диагностики ошибок, подготовки пользовательских инструкций и презентаций для партнёров.
Работу, которую обычно выполняют несколько специалистов, команда сделала своими силами
Какие фишки, результаты ИИ изумляют в этом кейсе?
Особенно показателен этап стабилизации системы. Когда бот работал нестабильно, ИИ помогал разбирать логи (системные журналы с записями о работе программы), формулировать команды диагностики и отделять ошибки кода от проблем с сервером или настройками окружения. В результате появился технический отчёт, который в реальном времени показывает состояние каждого контура системы, время последней успешной проверки и статистику анализа. Для добровольческой команды без штатного системного администратора это существенный результат.
Что бы авторы порекомендовали другим НКО, которые только присматриваются к ИИ или делают первые шаги?
- Сохранять принцип разделения ответственности: ИИ помогает проектировать, объяснять и диагностировать, но решения в реальной работе с пожарами принимает человек.