Прогнозирование технического состояния автомобиля с применением искусственного интеллекта

• Номер работы:
  1703063
• Раздел:
  Все работы   →   Статьи   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  26.03.2026 г.
• Объем работы:
  3 стр.
• Содержание:
  Аннотация: в статье рассматриваются современные подходы к прогнозированию технического состояния автомобилей с использованием методов искусственного интеллекта. Обосновывается актуальность задачи предиктивной диагностики транспортных средств в условиях роста требований к безопасности, надёжности и эффективности эксплуатации автомобильного парка. Приведён анализ традиционных и интеллектуальных методов мониторинга и диагностики, выделены преимущества применения машинного обучения и нейросетевых моделей для раннего выявления неисправностей и оценки остаточного ресурса узлов и агрегатов.
  Ключевые слова: прогнозирование технического состояния, автомобиль, искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная диагностика, нейронные сети, анализ данных, техническое обслуживание, остаточный ресурс, интеллектуальные системы.
  ......................................
  Современный автомобиль представляет собой сложную техническую систему, включающую множество взаимосвязанных узлов и агрегатов, от исправности которых напрямую зависят безопасность движения, экономичность эксплуатации и экологические показатели. В условиях роста интенсивности транспортных потоков и ужесточения требований к надёжности автотранспорта задача своевременного выявления неисправностей и прогнозирования остаточного ресурса компонентов становится особенно актуальной. Традиционные методы технического обслуживания, основанные на регламентных работах и опыте механиков, не всегда позволяют предотвратить внезапные отказы и оптимизировать затраты на ремонт [1, с. 320].
  В последние годы значительный прогресс в области сбора, хранения и анализа больших данных (Big Data), а также развитие методов искусственного интеллекта (ИИ) открыли новые возможности для создания интеллектуальных систем предиктивной диагностики. Применение алгоритмов машинного обучения (Machine learning, ML) и нейронных сетей (Neural networks, NN) позволяет перейти от реактивного обслуживания (по факту поломки) к проактивному — на основе прогноза технического состояния. Это обеспечивает повышение эксплуатационной готовности автопарка, снижение затрат на ремонт и повышение безопасности дорожного движения [2, с. 57].
  ………………………………………
  3. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс. - М.: Диалектика, 2025. – 1104 c.
  4. Богустов А. А. Искусственный интеллект как субъект права: аргументы к дискуссии / А. А. Богустов // Хозяйство и право. - 2024. - № 9. - С. 114-121.
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Прогнозирование технического состояния автомобиля с применением искусственного интеллекта
  Аннотация: в статье рассматриваются современные подходы к прогнозированию технического состояния автомобилей с использованием методов искусственного интеллекта. Обосновывается актуальность задачи предиктивной диагностики транспортных средств в условиях роста требований к безопасности, надёжности и эффективности эксплуатации автомобильного парка. Приведён анализ традиционных и интеллектуальных методов мониторинга и диагностики, выделены преимущества применения машинного обучения и нейросетевых моделей для раннего выявления неисправностей и оценки остаточного ресурса узлов и агрегатов.
  Ключевые слова: прогнозирование технического состояния, автомобиль, искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная диагностика, нейронные сети, анализ данных, техническое обслуживание, остаточный ресурс, интеллектуальные системы.
  ......................................
  Современный автомобиль представляет собой сложную техническую систему, включающую множество взаимосвязанных узлов и агрегатов, от исправности которых напрямую зависят безопасность движения, экономичность эксплуатации и экологические показатели. В условиях роста интенсивности транспортных потоков и ужесточения требований к надёжности автотранспорта задача своевременного выявления неисправностей и прогнозирования остаточного ресурса компонентов становится особенно актуальной. Традиционные методы технического обслуживания, основанные на регламентных работах и опыте механиков, не всегда позволяют предотвратить внезапные отказы и оптимизировать затраты на ремонт [1, с. 320].
  В последние годы значительный прогресс в области сбора, хранения и анализа больших данных (Big Data), а также развитие методов искусственного интеллекта (ИИ) открыли новые возможности для создания интеллектуальных систем предиктивной диагностики. Применение алгоритмов машинного обучения (Machine learning, ML) и нейронных сетей (Neural networks, NN) позволяет перейти от реактивного обслуживания (по факту поломки) к проактивному — на основе прогноза технического состояния. Это обеспечивает повышение эксплуатационной готовности автопарка, снижение затрат на ремонт и повышение безопасности дорожного движения [2, с. 57].
  ………………………………………
  3. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс. - М.: Диалектика, 2025. – 1104 c.
  4. Богустов А. А. Искусственный интеллект как субъект права: аргументы к дискуссии / А. А. Богустов // Хозяйство и право. - 2024. - № 9. - С. 114-121.