Shalapko Denys O.Andreev Andrii A.Kukharenko Oleksandr O.Шалапко Денис ОлеговичАндреєв Андрій АдольфовичКухаренко Олександр Олександрович2025-05-142025-05-1420252409-3858 (Print)2519-1845 (Online)https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/10396Shalapko, D. O. Comprehensive review of artificial intelligence applications in the diagnosis and prognosis of ship power systems = Комплексний огляд застосувань штучного інтелекту в діагностиці та прогнозуванні енергетичних систем суден / D. O. Shalapko, A. A. Andreev, O. O. Kukharenko // Shipbuilding & Marine Infrastructure. – 2025. – № 1 (20). – С. 37–46.Зараз морська галузь бореться зі значним тиском щодо підвищення ефективності, надійності та екологічної стійкості суднових енергетичних установок. У міру того, як судна стають все більш складними, традиційні методи діагностики та технічного обслуговування часто виявляються неефективними, не в змозі належним чином усунути складнощі, властиві цим передовим системам. Ця невідповідність може призвести до затримки реагування на знос і несправності, що в кінцевому підсумку ставить під загрозу експлуатаційну безпеку та збільшує витрати. Це дослідження заглиблюється в трансформаційний потенціал штучного інтелекту (ШІ) у революції діагностичних і прогнозних можливостей у енергетичних системах суден. Використовуючи передові алгоритми штучного інтелекту, ми можемо обробляти й аналізувати великі набори даних у режимі реального часу, уможливлюючи розробку точних моделей поведінки, які відображають робочі умови енергокомплексів. Ця аналітична майстерність полегшує раннє виявлення несправностей, дозволяючи своєчасно втручатися до того, як незначні проблеми переростуть у значні збої. Впровадження стратегій прогнозного технічного обслуговування на основі ШІ може значно підвищити надійність морських енергетичних систем. Ці стратегії допомагають передбачити потреби в технічному обслуговуванні на основі даних у реальному часі та оптимізувати ефективність роботи, що призводить до значного скорочення витрат на експлуатацію та технічне обслуговування. Крім того, дослідження висвітлює різні ключові підходи до успішної інтеграції штучного інтелекту в морські системи. Це включає вивчення тематичних досліджень, які ілюструють практичне застосування технологій штучного інтелекту, проблеми, які можуть виникнути під час впровадження, і навчання, необхідне для персоналу для ефективного використання цих систем. Обговорюючи переваги та потенційні перешкоди впровадження штучного інтелекту, дослідження має на меті забезпечити повне розуміння майбутнього ландшафту морського сектору, підкреслюючи важливість постійного прогресу та інновацій у цій критичній галузі.enArtificial IntelligenceShip Power SystemsPredictive MaintenanceFault DetectionDiagnostic Methodsштучний інтелектсуднові енергетичні установкипрогнозоване технічне обслуговуваннявиявлення несправностейметоди діагностикиArticle