Abstract
Қазақстан Республикасының көлік саласының цифрландырылуы мен жедел дамуы жағдайларында көліктік техникаларды пайдалану сенімділігі мен тиімділігін арттыру мәселесі ерекше маңызға ие болады. Техникалық қызмет көрсетудің, белгіленген нормативтік аралықтарға негізделген дәстүрлі тәсілдері, кейбір жағдайларда, жасырын ақауларды анықтауға мүмкіндік бермейді де, жоспардан тыс ақаулар санының артуына, жөндеу жұмыстарына жұмсалатын шығындар көлемінің өсуіне және, ең бастысы, көлік құралдарының техникалық дайындығының төмендеуіне алып келеді. Аталған жұмыста жасанды интеллект технологияларын техникалық қызмет көрсету тәсілдерін жетілдіру үшін пайдалану және құралдардың нақты күйіне негізделген, болжамдық тәсілдемелерге өту мүмкіндіктері қарастырылады. Зерттеулерде Қазақстанның көліктік кәсіпорындарының, соның ішінде темір жол компанияларының, қалалық жолаушылар тасымалдау көлігі парктерінің және кен өндіру кәсіпорындарының телематика мәліметтері, жөндеу мұрағаттары мен диагностикалық көрсеткіштері сараланған. Машиналық оқыту тәртіптемелерін, нейрожелілер үлгілерін және уақыттық қатарларды талдау әдістерін пайдалану жасырын заңдылықтарды анықтау, техника тораптарының мүмкін болатын ақауларын болжау және жөндеу аралық көрсеткіштерді оңтайландыру мүмкіндігін берді. Жасанды интеллектіні енгізу нәтижелері апаттық бос тұру мөлшерінің төмендеуін, тораптардың ресурстарының артуын, диагностикалау дәлдігінің жоғарылауы мен пайдалану шығындарының қысқаруын көресетеді. Осылайша, көліктік техникаларға техникалық қызмет көрсету мен оларды жөндеу жүйесінде жасанды интеллектіні қолдану көліктік инфрақұрылымдардың экономикалық тиімділігінің, қауіпсіздігінің, сенімділігінің едәуір дәрежеде артуын қамтамасыз етеді және аталған тәсілдеме көлік саласын цифрлық қайта құру жағдайларында жаңғыртудың аса маңызды құралы болып саналады.