Рассмотрены технологии искусственного интеллекта в сравнении с математическим моделированием на примере ряда технических систем ответственного назначения, изучаемых в трибофатике. Предлагается прикладное определение искусственного интеллекта как технической автоматизированной системы, а не набора конкретных технологий. Представлена трибофатическая методология последовательной постановки и решения задач взаимодействия системы многих тел с неизвестными заранее поверхностями контакта, определения и прогнозирования их трехмерного напряженно-деформированного состояния, состояния объемной повреждаемости и многокритериальных предельных состояний с учетом ее одновременного сложного термосилового нагружения контактными и неконтактными усилиями. Это позволило создать многоэлементные цифровые двойники ряда технических систем ответственного назначения, применяемые для оптимизации данных систем по повреждаемости и поддержки принятия управленческих решений. Предложен единый подход к применению искусственных нейронных сетей и математического моделирования в интеллектуальных моделях трибофатических и механотермодинамических систем. Показан положительный прямой эффект искусственных нейронных сетей на аппроксимацию результатов математического моделирования и обратный эффект от качественных данных, полученных в результате математического моделирования, на искусственные нейронные сети.

трибофатика, искусственный интеллект, математическое моделирование, искусственные нейронные сети, механотермодинамика