Работа посвящена исследованию перспектив внедрения в сферу жилищно-коммунального хозяйства проактивных методов обслуживания, опирающихся на современные алгоритмы машинного обучения.
На основании обзора современных научных исследований по теме, анализа существующих решений для предотвращения аварий и снижения затрат при эксплуатации жилищного фонда, а также успешных примеров внедрения технологий машинного обучения на практике, были выделены возможности применения технологий в прогнозировании и предотвращении неисправностей, основные риски при внедрении искусственного интеллекта в ЖКХ.
В статье рассматривается роль алгоритмов машинного обучения в оптимизации процессов обслуживания и управлении ресурсами за счет внедрения инновационных подходов для создания более эффективной и устойчивой жилищно-коммунальной инфраструктуры.
Результаты исследования вносят вклад в понимание перспектив развития сферы жилищно-коммунального хозяйства, подчеркивая, как технологии машинного обучения могут повысить эффективность управления жилищным фондом, способствовать своевременному предотвращению аварий и повысить уровень жизни граждан.
Данный материал будет актуален для руководителей управляющих компаний и исследователей, интересующихся внедрением инновационных подходов в управление жилищно-коммунальной инфраструктурой.