Proceedings of the International scientific and practical conference ―Development of Science and Education‖ (January 16-18, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Vienna, Austria, 2026. – 207 p.

63 надзвичайними ситуаціями свідчать про його значний прикладний потенціал. Автоматизований аналіз супутникових знімків, просторових часових рядів і сенсорних даних дозволяє підвищити оперативність і точність виявлення змін у довкіллі, оптимізувати використання природних ресурсів і підтримувати прийняття управлінських рішень у складних умовах невизначеності. Водночас ефективність таких рішень безпосередньо залежить від здатності моделей коректно відображати закономірності, працювати з різними масштабами аналізу та враховувати контекст географічних процесів. Критика існуючих підходів до геоштучного інтелекту показує, що подальший розвиток цієї галузі не повинен обмежуватися лише збільшенням обчислювальної потужності та складністю архітектур глибокого навчання. Основною проблемою визначено недостатній синтез просторового мислення та теоретичних основ в структуру моделей штучного інтелекту. Більшість універсальних попередньо навчених моделей виконують на високому рівні завдання, пов'язані із зображеннями або текстом, але їхня здатність узагальнюватися на інформаційні завдання обмежена, оскільки вони не мають вбудованих концепцій щодо просторових зв'язків, топології та ієрархії масштабу. Це зумовлює необхідність переходу до спеціалізованих фундаментальних моделей, орієнтованих на специфіку геопросторових даних і завдань. За власним баченням, перспективним напрямом розвитку ШІ, є створення мультимодальних моделей, здатних одночасно працювати з растровими та векторними даними, мережевими структурами, моделями рельєфу та часовими рядами. Такий підхід дозволяє формувати більш узгоджені просторові представлення й розширює спектр прикладних завдань, однак потребує нових методологій навчання, уніфікованих форматів представлення даних і стандартизованих процедур оцінювання результатів [7]. Також важливим аспектом подальшого розвитку ШІ залишається проблема довіри до отриманих результатів. У географічному аналізі, результати якого широко застосовуються в системах підтримки управлінських рішень, обмежена прозорість алгоритмів може істотно знижувати практичну цінність моделей, створюючи підстави до