Розмір шрифту: 

У роботі розглянуто використання методів штучного інтелекту та машинного навчання в імітаційному моделюванні складних систем. Описано основні підходи ML: навчання з учителем, без учителя та підкріплювальне навчання, а також їх застосування у побудові моделей. Проаналізовано етапи моделювання та можливості інтеграції інтелектуальних алгоритмів на кожному з них. Показано, що ШІ підвищує точність прогнозів, автоматизує обробку даних і допомагає оптимізувати параметри систем. Розглянуто сфери застосування, зокрема економіку, транспорт, медицину та ІТ, а також основні переваги й обмеження. Зроблено висновок про перспективність використання ШІ для створення адаптивних моделей і цифрових двійників.