Este estudio tiene como objetivo establecer una base científica y metodológica para predecir las posiciones de la línea de costa utilizando técnicas modernas de análisis de datos y aprendizaje automático. El área de enfoque es un tramo de 5 km de la costa de los Urales a lo largo de la bahía de Baydaratskaya en el mar de Kara. Esta región fue seleccionada debido a sus diversas características geomorfológicas, composición litológica variada y la significativa presencia de procesos de permafrost, que contribuyen a patrones complejos de cambio en la línea de costa. La aplicación de métodos avanzados de análisis de datos, incluyendo análisis de correlación y análisis factorial, permite identificar signos naturales que destacan áreas de retroceso costero activo. Estos conocimientos son valiosos en la planificación del desarrollo ártico, ya que ayudan a reconocer zonas con el mayor riesgo de transformación significativa de la línea de costa. El proceso de erosión puede conceptualizarse como compuesto por dos componentes principales para construir un modelo predictivo de retroceso costero. El primero es una variable aleatoria que encapsula los efectos de los cambios estructurales locales en la línea de costa junto con las fluctuaciones debidas a las condiciones climáticas. Este componente puede caracterizarse estadísticamente para definir un intervalo de confianza para la variabilidad natural. El segundo componente representa un cambio sistemático, que refleja cambios regulares en las posiciones promedio de la línea de costa a lo largo del tiempo. Este componente sistemático es más adecuado para la modelización predictiva. Así, los métodos modernos de procesamiento de información nos permiten pasar de evaluaciones descriptivas a evaluaciones numéricas de la dinámica de los procesos costeros. El objetivo es, en última instancia, apoyar un desarrollo responsable y sostenible en la altamente sensible región ártica.