Штучний інтелект в імітаційному моделюванні систем

Abstract

UA: Імітаційне моделювання є важливим інструментом в різних наукових та інженерних галузях, дозволяючи представляти складні системи та процеси без обмежень фізичного експерименту. Традиційні методи моделювання часто виявляються недостатньо ефективними для аналізу та прогнозування таких систем. Ці інструменти значно еволюціонували з інтеграцією штучного інтелекту (ШІ), який пропонує розширені можливості в основних аспектах імітаційного моделювання, таких як оптимізація, аналіз даних, верифікація та валідація. Застосування ШІ, зокрема машинного навчання та агентного моделювання з елементами інтелекту, дозволяє автоматизувати окремі етапи моделювання, підвищити точність прогнозів та отримати глибше розуміння динаміки досліджуваних систем. У статті розглядаються переваги використання ШІ для генерації сценаріїв, калібрування моделей, оптимізації параметрів та аналізу результатів імітації. Обговорюються перспективи подальшого розвитку інтеграції ШІ в імітаційні моделі. /// EN: Simulation modeling is an important tool in various scientific and engineering fields, allowing to represent complex systems and processes without the limitations of physical experiment. Traditional modeling methods often prove to be insufficiently effective for the analysis and prediction of such systems. These tools have evolved significantly with the integration of artificial intelligence (AI), which offers enhanced capabilities in the main aspects of simulation modeling, such as optimization, data analysis, verification and validation. The application of AI, in particular machine learning and agent modeling with elements of intelligence, allows to automate individual stages of modeling, increase the accuracy of predictions and gain a deeper understanding of the dynamics of the studied systems. The article considers the advantages of using AI for scenario generation, model calibration, parameter optimization and analysis of simulation results. The prospects for further development of AI integration into simulation models are discussed.